Ứng dụng AI

Overland AI ra mắt xe tự hành Ibex tiếp tế cho thủy quân Mỹ

Overland AI ra mắt xe tự hành Ibex tiếp tế cho thủy quân Mỹ

TL;DR: Overland AI đã giới thiệu Ibex, xe mặt đất tự hành có thể chở 2.000 pound hàng, được phát triển trước hết để tiếp tế cho hệ thống phòng không và chống drone của Thủy quân lục chiến Mỹ trên địa hình khó.

Startup Overland AI tại Seattle ngày 7/10 công bố Ibex, một phương tiện mặt đất tự hành, còn gọi là AGV, hướng tới vận chuyển vật tư quân sự mà không cần người lái trực tiếp. Theo công ty, mẫu xe này có thể cơ động nhanh, kể cả khi không có đường, đồng thời được thiết kế để vận chuyển bằng máy bay cánh quạt nghiêng V-22 Osprey.

Điểm đáng chú ý không chỉ là một mẫu xe mới mà là mục đích triển khai cụ thể: Ibex ban đầu sẽ phục vụ việc tiếp tế cho Marine Air Defense Integrated Systems, hay MADIS, hệ thống phòng thủ trên không và chống máy bay không người lái của Thủy quân lục chiến Mỹ. Overland AI cũng đang phát triển phương tiện cho Lục quân Mỹ và Bộ Chỉ huy Tác chiến Đặc biệt.

Thông số và nền tảng của Ibex

Ibex được xây dựng trên nền tảng Polaris MRZR Alpha, loại khung gầm mà Thủy quân lục chiến Mỹ cũng sử dụng cho Ultra-Light Tactical Vehicle. Overland AI cho biết xe có thể chở 2.000 pound, tương đương khoảng 907 kg, đạt tốc độ trên 35 mph, khoảng 56 km/h, và có tầm hoạt động 250 dặm, khoảng 402 km.

Xe sử dụng nhiên liệu diesel hoặc JP-8, loại nhiên liệu hàng không quân sự phổ biến. Theo Greg Okopal, đồng sáng lập Overland AI, Ibex dài và hẹp hơn mẫu AGV Ultra khác của công ty, nhưng có quy mô tương đối gần; không gian và tải trọng hàng hóa lớn cũng cho phép bổ sung cảm biến hoặc thiết bị chuyên dụng. Khi cần trình bày các cấu hình này trong tài liệu vận hành, việc chuyển nội dung thành hình ảnh có thể giúp thông tin trực quan hơn.

Khả năng vận chuyển bằng V-22 Osprey nhằm hỗ trợ tái triển khai nhanh giữa các khu vực. Đây là yêu cầu thực tế với các đơn vị cần đưa khí tài tới vị trí mới mà không phụ thuộc hoàn toàn vào đoàn xe đường bộ.

Vai trò tiếp tế cho hệ thống chống drone

MADIS là hệ thống dùng để phòng thủ trước drone và các mối đe dọa trên không. Với nhiệm vụ này, Ibex được định vị như một phương tiện chở vật tư tới các đơn vị phòng không mặt đất, thay vì là một hệ thống vũ khí tự hành.

Theo Overland AI, xe có thể đi trên đường khi có đường, nhưng không phụ thuộc vào hạ tầng này và có thể vượt qua địa hình khó ở tốc độ cao. Công ty nhấn mạnh mục tiêu thiết kế là phương tiện phải theo kịp nhịp hoạt động của đơn vị sử dụng, thay vì tạo thêm trở ngại cho họ.

Tuyên bố về khả năng cơ động này hiện là thông tin do công ty đưa ra. Hai nguyên mẫu Ibex đang được thử nghiệm hằng ngày tại khu vực miền trung bang Washington, và Overland AI cho biết vẫn sẽ tinh chỉnh trước khi bắt đầu sản xuất vào cuối năm nay.

Đơn hàng và lộ trình triển khai

Hơn một chục AGV đã được đặt hàng thông qua hợp đồng APFIT, trị giá gần 20 triệu USD, với đơn vị phòng không mặt đất của Thủy quân lục chiến Mỹ. APFIT là cơ chế tài trợ của Bộ Quốc phòng Mỹ nhằm đẩy nhanh quá trình đưa công nghệ ưu tiên vào sử dụng.

Ngoài ra, có khoản bổ sung 4,5 triệu USD dành cho Trung đoàn Ranger 75, đơn vị thuộc Lục quân Mỹ. Nguồn tin cho biết khoản này trước đó chưa được công bố. Các hợp đồng cho thấy phương tiện tự hành mặt đất đang được thử nghiệm và đặt mua cho những bối cảnh hậu cần tác chiến cụ thể, thay vì chỉ là dự án trình diễn công nghệ.

Vì sao đáng chú ý?

Hậu cần là một trong những ứng dụng thực tế rõ nhất của tự hành trong quân sự: chở vật tư có thể giảm phần nào gánh nặng vận chuyển cho binh sĩ và duy trì tiếp tế ở nơi xe thông thường khó tiếp cận. Ibex cho thấy hướng phát triển hiện nay không chỉ tập trung vào drone trên không, mà còn đưa tự hành xuống mặt đất để hỗ trợ các hệ thống phòng thủ và đơn vị cơ động.

Tuy vậy, mức độ hiệu quả của Ibex trong môi trường vận hành thực tế vẫn cần được kiểm chứng khi thử nghiệm hoàn tất và xe đi vào sản xuất. Hiện công ty mới có hai nguyên mẫu đang được thử nghiệm, trong khi các thông số vận hành và khả năng vượt địa hình chủ yếu dựa trên mô tả của Overland AI.

Skills Bridge tổng hợp