Không thể chỉ nhìn một khoảnh khắc để phạt
Liên quan đến vấn đề xử phạt lỗi không giữ khoảng cách an toàn trên cao tốc, TS. Nguyễn Hữu Đức, chuyên gia giao thông, cho rằng cần nhìn nhận vấn đề trên ba phương diện gồm kỹ thuật giao thông, thực tiễn vận hành và kinh nghiệm quốc tế.
Theo chuyên gia, quy định về khoảng cách an toàn không đơn thuần là một yêu cầu pháp lý mà còn dựa trên các nguyên lý vật lý của giao thông. Khi phương tiện di chuyển ở tốc độ cao, tài xế cần thời gian để nhận diện chướng ngại vật, phản ứng và thực hiện thao tác phanh. Vì vậy, khoảng cách giữa các xe phải đủ lớn để phương tiện phía sau có thể dừng lại mà không xảy ra va chạm.
Đặc biệt, một phương tiện phanh gấp do bám quá sát xe phía trước có thể tạo ra “sóng xung kích giao thông” (Traffic Shockwave), khiến các phương tiện phía sau tiếp tục phanh theo và làm gia tăng nguy cơ tai nạn liên hoàn. TS. Nguyễn Hữu Đức cho rằng: "Việc xử lý nghiêm hành vi vi phạm là cần thiết nhằm nâng cao ý thức chấp hành và hạn chế những vụ tai nạn nghiêm trọng".
Tuy nhiên, theo chuyên gia, câu chuyện trở nên phức tạp khi camera AI được sử dụng để tự động phát hiện và xử phạt lỗi không giữ khoảng cách. Một trong những tình huống khó nhất là xe chen ngang. Trên thực tế, một tài xế có thể đang duy trì khoảng cách an toàn nhưng bất ngờ bị một phương tiện khác chuyển làn, tạt đầu vào khoảng trống phía trước. Nếu camera chỉ ghi nhận hình ảnh tại đúng thời điểm khoảng cách bị thu hẹp, hệ thống rất dễ kết luận nhầm rằng tài xế phía sau đang cố tình bám đuôi.
Vì vậy, thay vì chỉ dựa trên một khung hình, hệ thống AI cần có khả năng phân tích chuỗi video theo thời gian. Camera có thể truy xuất hình ảnh trong khoảng thời gian trước và sau thời điểm phát hiện khoảng cách bị thu hẹp, qua đó xác định diễn biến thực tế của tình huống.
Có thể hình dung hai trường hợp hoàn toàn khác nhau. Trường hợp thứ nhất, tài xế chủ động bám đuôi và duy trì khoảng cách quá ngắn trong một quãng đường dài. Đây là hành vi có dấu hiệu vi phạm rõ ràng.
Trường hợp thứ hai, một phương tiện khác bất ngờ chuyển làn, cắt vào khoảng trống phía trước. Khi đó, tài xế phía sau cần có thời gian để giảm tốc và thiết lập lại khoảng cách an toàn. Nếu AI không nhận diện được yếu tố này, việc xử phạt có thể trở thành thiếu công bằng.
AI cần có “thời gian đệm”
TS Nguyễn Hữu Đức cho rằng, một giải pháp được đề xuất là xây dựng cơ chế “thời gian đệm” cho những tình huống bị phương tiện khác chen ngang. Theo phương án này, khi AI phát hiện khoảng cách giữa hai xe đột ngột giảm xuống dưới ngưỡng an toàn, hệ thống sẽ kiểm tra dữ liệu video trong vài giây trước đó. Nếu phát hiện một phương tiện thứ ba vừa chuyển làn cắt vào khoảng trống, hệ thống không lập tức ghi nhận vi phạm mà cho tài xế phía sau một khoảng thời gian để giảm tốc và khôi phục khoảng cách.
Chỉ khi hết khoảng thời gian đệm mà tài xế vẫn cố tình duy trì khoảng cách quá gần, hệ thống mới có thể ghi nhận hành vi vi phạm. Tài liệu đề xuất khoảng thời gian đệm có thể ở mức khoảng 3-5 giây. Cách tiếp cận này cho thấy mục tiêu của AI không nên là “bắt được càng nhiều lỗi càng tốt”, mà phải là nhận diện đúng bản chất hành vi.
Một vấn đề khác là tài xế khó ước lượng chính xác khoảng cách hàng chục mét giữa hai phương tiện chỉ bằng mắt thường. Trong khi đó, camera cũng có thể gặp sai số khi xác định khoảng cách dựa hoàn toàn vào hình ảnh và góc quan sát. Do đó, việc bổ sung các vạch mốc khoảng cách hoặc đinh phản quang trên mặt đường có thể giúp cả người lái lẫn hệ thống giám sát. Các mốc trực quan giúp tài xế chủ động căn khoảng cách, đồng thời tạo thêm cơ sở quang học để camera AI xác định vị trí tương đối của các phương tiện.
Đặc biệt tại các khu vực đường gom, nút giao và những đoạn có mật độ phương tiện nhập làn cao, cần chú ý tổ chức giao thông để hạn chế tình trạng xe chuyển làn đột ngột. Biển báo giảm tốc từ xa và các giải pháp tổ chức làn đường phù hợp có thể giúp luồng phương tiện ổn định hơn trước khu vực giám sát khoảng cách.
Kinh nghiệm quốc tế: Công nghệ không thay thế hoàn toàn con người
TS Nguyễn Hữu Đức nêu ví dụ về một số kinh nghiệm quốc tế được đưa ra cho thấy việc xử lý lỗi khoảng cách có thể kết hợp giữa công nghệ và sự kiểm duyệt của con người. Tài liệu dẫn trường hợp Thụy Điển, nơi hệ thống giám sát kết hợp đo khoảng cách và vận tốc, đồng thời xem xét dữ liệu quỹ đạo để loại bỏ những trường hợp khoảng cách bị ảnh hưởng bởi hành vi chuyển làn đột ngột của phương tiện khác.
Tại Singapore, ngoài hệ thống camera, khung pháp lý còn được mô tả theo hướng sử dụng thời gian giãn cách thay vì chỉ tính bằng mét. Một số trường hợp cần thiết có sự tham gia kiểm tra của con người trước khi gửi thông báo phạt nguội.
Trong khi đó, tài liệu cũng đề cập kinh nghiệm của Nhật Bản về việc sử dụng các vạch kẻ đường làm cơ sở giúp tài xế ước lượng khoảng cách trực quan. Khi xử lý hình ảnh camera, góc quay tổng thể được xem xét để phân biệt hành vi cố tình bám đuôi với tình huống bị phương tiện khác ép làn.
"Những kinh nghiệm này gợi mở một nguyên tắc quan trọng: AI nên là công cụ sàng lọc và hỗ trợ ra quyết định, thay vì mặc nhiên trở thành hẩm phán cuối cùng trong mọi tình huống", TS Nguyễn Hữu Đức chia sẻ.
“Human-in-the-loop” để tránh phạt oan
Theo đề xuất của TS Nguyễn Hữu Đức, một lớp kiểm duyệt cuối cùng bởi con người có thể được xây dựng đối với những trường hợp phức tạp. AI sẽ nhận diện, phân loại và đưa ra các trường hợp có dấu hiệu vi phạm; cán bộ trực ban có thể xem lại đoạn video toàn cảnh đối với những tình huống có dấu hiệu xe khác vừa chen ngang.
"Mô hình này được gọi là “Human-in-the-loop”, tức con người vẫn nằm trong vòng kiểm soát của hệ thống. Ưu điểm của cách làm này là tận dụng được khả năng xử lý dữ liệu nhanh của AI nhưng vẫn duy trì sự đánh giá của con người đối với những tình huống giao thông đặc thù. Qua đó, công nghệ vừa bảo đảm tính răn đe, vừa giảm nguy cơ xử phạt nhầm", TS Đức nhấn mạnh.
Ở góc độ thực tế, việc duy trì khoảng cách an toàn trên cao tốc còn chịu tác động bởi áp lực từ các phương tiện phía sau. Tài liệu chỉ ra rằng khi một tài xế chủ động giữ khoảng cách, những xe phía sau đôi khi có thể bấm còi, nháy đèn hoặc tạo áp lực khiến người phía trước phải thu hẹp khoảng trống.
Bên cạnh đó là tâm lý “điền vào chỗ trống”: khoảng cách mà một tài xế chủ động để lại có thể nhanh chóng bị phương tiện khác tận dụng để chuyển làn. Điều này khiến việc giữ khoảng cách an toàn trở thành một thách thức không chỉ đối với từng cá nhân mà còn đối với văn hóa giao thông nói chung. Do đó, xử phạt cần đi cùng tuyên truyền về văn hóa nhường đường, chuyển làn đúng quy định và tôn trọng khoảng cách an toàn.
Đích đến không phải là “phạt nhiều”, mà là “phạt đúng”
Theo chuyên gia, bài toán camera AI trên cao tốc vì thế không chỉ nằm ở việc phát hiện khoảng cách giữa hai xe là bao nhiêu mét. Quan trọng hơn là hệ thống phải hiểu vì sao khoảng cách đó xuất hiện. Một hệ thống hiệu quả cần hội đủ ba yếu tố: AI phân tích thông minh, hạ tầng giao thông có các mốc trực quan và quy trình hậu kiểm của con người.
"Khi công nghệ có khả năng nhìn lại diễn biến trước đó, nhận diện xe chen ngang và dành cho tài xế một khoảng thời gian hợp lý để phản ứng, việc xử phạt sẽ tiến gần hơn tới mục tiêu công bằng. Nói cách khác, giá trị của camera AI không nằm ở số lượng biên bản được tạo ra, mà ở khả năng phân biệt chính xác giữa người cố tình vi phạm và người đang xử lý một tình huống giao thông bất ngờ. Một hệ thống đủ thông minh để xử lý đúng cả hai trường hợp sẽ không chỉ giúp tăng hiệu quả xử phạt mà còn tạo được sự đồng thuận của người tham gia giao thông. Khi tài xế tin rằng công nghệ không chỉ bắt lỗi mà còn có khả năng bảo vệ người chấp hành đúng quy định, mục tiêu nâng cao an toàn trên cao tốc sẽ có cơ sở để đạt hiệu quả bền vững hơn", TS Nguyễn Hữu Đức nhấn mạnh thêm.
