Sudu ra mắt tại WAIC: Đưa công nghệ mô phỏng vào dây chuyền sản xuất thực tế với tỷ lệ thành công trên 99%

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

20:07:20 20/07/2026 Nguồn: QbitAI

Logic nền tảng của mô phỏng

Jay đưa tin từ Aofei Temple

QbitAI | Tài khoản chính thức QbitAI

Tại sự kiện CVPR một tháng trước, gian hàng của một công ty trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI) đến từ Trung Quốc đã chật kín người xem.

Không cần gỡ lỗi trên máy thật, không cần thu thập dữ liệu qua điều khiển từ xa, một robot đã trực tiếp "tốt nghiệp" từ môi trường mô phỏng với tỷ lệ thành công khi gắp vật thể lần đầu (Zero-shot) đạt khoảng 98%.

Giờ đây, họ đã có mặt tại WAIC.

Sudo Technology — ngôi sao mới trong lĩnh vực AI hiện thân với định giá vượt 20 tỷ Nhân dân tệ chỉ sau một năm thành lập, nơi Su Hao giữ vai trò đồng sáng lập, Chủ tịch kiêm CTO — đã lần đầu tiên xuất hiện tại một triển lãm lớn trong nước.

Lần này, những gì họ mang đến không chỉ là Picking (gắp vật thể). Tại gian hàng, bốn nhóm Demo đang cùng lúc vận hành:

Mỗi nhóm Demo đều đang cố gắng trả lời câu hỏi cuối cùng của ngành:

Liệu mô hình được huấn luyện trong môi trường mô phỏng có thực sự làm việc được trong thế giới thực hay không?

Về vấn đề này, câu trả lời của Han Zheng, đồng sáng lập kiêm CEO của Sudo Technology là:

Có, và một khi đã triển khai, tỷ lệ thành công là trên 99%.

Độ tin cậy cao là tiền đề để AI hiện thân tiến tới thương mại hóa.

Tiêu chuẩn nội bộ của chúng tôi là tỷ lệ thành công trên 99%, dựa trên nền tảng đó mới bàn đến tính tổng quát hóa.

Điều này cũng đã được kiểm chứng ngay tại hiện trường.

QbitAI nhận thấy, Sudo là một trong số rất ít gian hàng tại triển lãm dám để khách tham quan mang vật thể đến "kiểm tra mù" (blind test) — đưa gì gắp nấy, không từ chối bất cứ yêu cầu nào.

Thậm chí có người còn yêu cầu gắp cả xúc xắc...

Tôi đùa với nhân viên tại đó: "Này, có gắp được điện thoại không, lỡ làm hỏng thì sao?"

Cậu nhân viên cười tươi: "Đền cho anh (doge)."

Đó cũng là một minh chứng cho sự tự tin tuyệt đối vào năng lực của mô hình.

Màn ra mắt của Sudo tại WAIC: Bốn nhóm Demo mở rộng phổ năng lực

Một cứng, một mềm: Hai bài "kiểm tra cực hạn"

Kể từ khi Sudo xuất hiện, thế giới bên ngoài vẫn luôn đặt ra cùng một câu hỏi —

Picking không đòi hỏi độ chính xác cao, Sim2Real có thể thực hiện tốt trong việc gắp vật thể. Nhưng còn các thao tác contact-rich (tiếp xúc dày đặc) thì sao?

Việc lắp ráp chính xác ở cấp độ dưới milimet và đóng gói linh hoạt bằng hai tay tại WAIC chính là câu trả lời trực diện của Sudo cho vấn đề này.

Hai nhiệm vụ này đại diện cho hai thái cực của tương tác vật lý.

Lắp ráp chính xác, cái khó nằm ở độ chính xác.

Việc lắp ráp đồ chơi tưởng chừng đơn giản nhưng ẩn sau đó là biên độ sai số cực nhỏ, chỉ cần lệch một chút là không thể khớp vào nhau, đòi hỏi khắt khe về kiểm soát lực và ước tính vị trí.

Tôi đã trực tiếp thử tại hiện trường, rất khó để thực hiện Zero-shot. Nếu chỉ dựa vào thị giác thì chỉ có thể căn chỉnh ở vị trí tương đối, việc khớp nối thực sự phụ thuộc vào phản hồi lực từ đầu ngón tay để tinh chỉnh theo thời gian thực trong quá trình tiếp xúc.

Còn đóng gói linh hoạt, cái khó nằm ở tính bất định.

Vải vóc không có hình dạng cố định, mỗi lần gắp, mỗi lần chịu lực đều sẽ thay đổi hoàn toàn trạng thái tiếp theo. Những vật thể linh hoạt như vậy cực kỳ khó để mô hình hóa chính xác trong môi trường mô phỏng.

Kết quả thì sao?

Sudo đã sử dụng cùng một mô hình nền tảng và vượt qua cả hai bài kiểm tra.