Bước ra đời thực: Hành trình Odyssey mới của robot | Góc nhìn từ BlueRun Ventures

Tại WRC năm nay, các robot đã bắt đầu thực hiện những công việc khó khăn hơn.

Theo dõi WRC qua các năm gần đây, BlueRun Ventures nhận thấy robot đang chuyển dịch từ khả năng di chuyển quy mô lớn sang thao tác tinh vi, từ các tác vụ đơn điểm sang thực thi chuỗi nhiệm vụ dài hạn, từ các bản demo mang tính khám phá sang triển khai trong các kịch bản rõ ràng. Các đội ngũ startup Trung Quốc đang tự xây dựng năng lực tiền huấn luyện (pre-training) và hậu huấn luyện (post-training) cho mô hình của riêng mình. Các hướng ứng dụng được khám phá trong vài năm qua đang bắt đầu kết tinh thành những kịch bản cụ thể hơn — logistics, công nghiệp, bán lẻ — qua đó kiểm chứng sâu hơn khả năng hiểu bối cảnh, độ tin cậy và năng lực bàn giao sản phẩm.

Năm 2026, robot đã chuyển từ phòng thí nghiệm sang các kịch bản thực tế. Thế giới thực khiến mọi thứ trở nên khó khăn hơn: giải quyết hàng loạt thách thức bao gồm độ ổn định phần cứng cao hơn; triển khai mô hình, hậu huấn luyện và tự tiến hóa; cũng như tính bền vững và khả năng tổng quát hóa các tác vụ trong kịch bản thực tế.

Đây là sợi chỉ đỏ về công nghệ và công nghiệp rõ nét hơn mà BlueRun nhìn thấy tại WRC năm nay sau nhiều năm làm việc chuyên sâu trong lĩnh vực embodied AI (AI hiện thân). Ở một góc độ khác, những doanh nhân mà BlueRun đã tìm kiếm và hỗ trợ từ lâu dọc theo các biến số then chốt này đang trở thành những người tham gia trực tiếp nhất vào sự chuyển dịch này.

Tại WRC năm nay, các công ty trong danh mục đầu tư của BlueRun tiếp tục tiến về phía thế giới thực thông qua các lộ trình kỹ thuật khác nhau, mang đến hàng loạt tiến bộ và thành tựu kỹ thuật đáng chú ý:

Galaxy Universal mở rộng sang các bối cảnh gia đình, bán lẻ và công nghiệp, với các robot học tác vụ mới ngay tại chỗ; Moqi Intelligent Technology thúc đẩy các tác vụ dài hạn của robot hướng tới việc thực thi ổn định hơn; MUKA thử nghiệm khả năng suy luận và ra quyết định của mô hình thế giới (world model) thông qua tương tác vật lý thực tế; Proto-Sentient Intelligence khám phá việc mở rộng quy mô dữ liệu thực tế lên tới quy mô triệu giờ; Sudu Tech đặt mục tiêu "độ tin cậy cao trên 99%" lên hàng đầu trước khi triển khai quy mô lớn; RoboCT và Pongbot đưa năng lực robot vào các kịch bản thực tế. Và trên đấu trường World Humanoid Robot Games, AgiBot đã giành hai huy chương vàng trong các cuộc thi kịch bản phi cấu trúc, độ nhiễu cao, quy trình dài; AGILINK càn quét cả ba hạng mục đội thi tự hành với ưu thế áp đảo.

Dưới đây, BlueRun đúc kết sáu sự chuyển dịch về công nghệ và công nghiệp đáng chú ý tại WRC năm nay, đồng thời ghi lại tiến trình kỹ thuật của các công ty trong danh mục đầu tư tại triển lãm. Mời các bạn theo dõi:

1. Từ "Tĩnh" sang "Động": Sự trưởng thành của sản phẩm robot đang tăng tốc

WRC năm nay cho thấy những thay đổi rõ rệt về độ trưởng thành của sản phẩm robot.

Nếu các triển lãm trước đây vẫn có nhiều robot dựa vào giàn giáo và giá đỡ cố định để trình diễn, thì thay đổi dễ thấy nhất năm nay là: đại đa số robot đều có thể thực hiện các màn trình diễn động, với khả năng kiểm soát chuyển động và thực thi tác vụ ổn định hơn, dần tiến tới các hình thái sản phẩm hoàn thiện hơn. Điều này phản ánh sự trưởng thành trong thiết kế thân vỏ, kiểm soát chuyển động và năng lực nhận thức trong lĩnh vực embodied AI — sự tiến bộ của các năng lực robot nền tảng.

Độ trưởng thành về thân vỏ được thể hiện tại WRC năm nay đánh dấu một nền tảng quan trọng cho quá trình chuyển đổi của embodied AI từ xác thực kỹ thuật sang xác thực tác vụ. Sự tập trung bền bỉ của BlueRun vào embodied AI bao gồm việc quan sát liên tục quá trình robot tiến hóa từ năng lực đơn điểm hướng tới năng lực cấp hệ thống.

2. Từ "Chuyển động lớn" sang "Thao tác tinh vi": Năng lực vận hành của robot được cải thiện

Một xu hướng rõ ràng khác tại WRC năm nay: các màn trình diễn thao tác khéo léo xuất hiện nhiều hơn đáng kể.

Những năm trước, các màn trình diễn robot tập trung vào việc đi bộ, di chuyển và các chuyển động quy mô lớn khác. Năm nay, nhiều robot đã phô diễn khả năng thao tác tinh vi. Dù thông qua các giải pháp bàn tay khéo léo hay hệ thống vận hành dựa trên kẹp gắp, chúng đã bắt đầu thử nghiệm các tác vụ phức tạp hơn — chơi piano là một ví dụ điển hình của thao tác tinh vi.

Thao tác tinh vi đòi hỏi cao hơn ở robot về nhận thức, kiểm soát và hiểu môi trường. Robot cần nhận diện chính xác hơn trạng thái vật thể và thực hiện các chuyển động liên tục, chính xác theo yêu cầu tác vụ. Robot đang dần có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp hơn, đặt nền móng cho việc tiến vào nhiều kịch bản thực tế hơn.

3. Từ "Tìm kiếm kịch bản" sang "Hiểu kịch bản": Cạnh tranh robot chuyển dịch sang năng lực bàn giao

Một thay đổi rõ rệt tại WRC năm nay: so với việc khám phá rộng rãi "robot có thể làm gì" ở các giai đoạn trước, ngành công nghiệp đang hội tụ vào một số kịch bản đã được kiểm chứng với các đặc điểm chung. Robot không còn chỉ trình diễn năng lực đơn điểm mà đang đi vào các quy trình kinh doanh cụ thể để đối mặt với việc xác thực nhu cầu thực tế.

Phân loại logistics là một trong những hướng triển khai được xác định rõ ràng hơn tại triển lãm năm nay. Về cơ bản, phân loại logistics đòi hỏi robot hoàn thành các tác vụ liên tục trong chuỗi logistics — nhận diện bưu kiện, gắp, đặt, nhận diện vận đơn — đưa bưu kiện vào băng chuyền và đẩy chúng đến các quy trình quét và phân loại tiếp theo. So với các màn trình diễn hành động đơn lẻ, những kịch bản như vậy đòi hỏi: nhịp độ phân loại, độ chính xác, khả năng tổng quát hóa trên các loại bưu kiện khác nhau, tốc độ hoàn vốn cho khách hàng và sự ổn định bền bỉ trong vận hành lâu dài.

Khi robot đi vào các kịch bản ứng dụng thực tế như vậy, sau khi tính khả thi kỹ thuật được xác thực, việc triển khai có thể mở rộng trở nên quan trọng. Hiểu bối cảnh, năng lực bàn giao sản phẩm và kinh nghiệm công nghiệp trở thành tâm điểm cạnh tranh của ngành.

BlueRun tin rằng con đường triển khai công nghiệp của embodied AI nằm ở thân vỏ trưởng thành và ổn định, các mô hình tiền huấn luyện có thể sử dụng được, cùng các nền tảng công cụ hạ tầng và thu thập dữ liệu hoàn thiện. Trên nền tảng này, các công ty phải thực sự hiểu kịch bản và hình thành các vòng lặp khép kín hoàn chỉnh từ năng lực kỹ thuật đến bàn giao sản phẩm. Robot khi bước vào thế giới thực không đối mặt với môi trường mô phỏng và thử nghiệm tiêu chuẩn, mà là các điều kiện thực tế phức tạp, biến đổi. Năng lực cạnh tranh của các công ty robot trong tương lai đòi hỏi bí quyết công nghiệp (know-how) được tích lũy lâu dài. Tại WRC 2026, chúng tôi đánh giá rằng embodied AI đã bước vào giai đoạn cạnh tranh toàn diện.

4. Năng lực tiền huấn luyện và hậu huấn luyện được tăng cường: Lộ trình đào tạo của các đội ngũ robot Trung Quốc

Đội ngũ của BlueRun đã theo dõi WRC qua các năm gần đây và nhận thấy các triển lãm trước đây tập trung nhiều hơn vào việc xác thực năng lực mô hình hiện có. Ví dụ, gấp quần áo — một tác vụ có dữ liệu tích lũy tương đối phong phú — là một màn trình diễn phổ biến; nhiều năng lực của robot cũng dựa vào lập trình kỹ thuật chuyên biệt cho từng tác vụ.

WRC năm nay cho thấy các đội ngũ startup robot Trung Quốc đang chuyển dịch từ "sao chép các năng lực hiện có" sang khám phá lộ trình huấn luyện mô hình của riêng mình, liên tục cải thiện khả năng hiểu thế giới vật lý và tổng quát hóa tác vụ của mô hình thông qua việc tích lũy dữ liệu độc quyền và phản hồi từ kịch bản thực tế.

Một mặt, các năng lực tiền huấn luyện mạnh mẽ hơn đang xuất hiện trong lĩnh vực robot. Mặt khác, tầm quan trọng của năng lực hậu huấn luyện đang trở nên rõ nét. Các đội ngũ robot Trung Quốc đang bắt đầu thử nghiệm khả năng hiểu thế giới vật lý một cách tổng quát hơn thông qua dữ liệu quy mô lớn và phong phú hơn; họ cũng đang sử dụng dữ liệu kịch bản thực tế để tối ưu hóa hơn nữa các mô hình nền tảng cho các tác vụ cụ thể, nới rộng khoảng cách năng lực giữa các robot.

Sự tập trung bền bỉ của BlueRun vào embodied AI tập trung vào các doanh nhân Trung Quốc, những người có thể thúc đẩy robot từ "hoàn thành tác vụ" sang "hiểu thế giới" thông qua sự tiến hóa mô hình này.

5. Từ Tổng quát sang Chuyên biệt: Robot tiến vào nhiều kịch bản ngách hơn

Tại WRC năm nay, việc khám phá các lĩnh vực chuyên biệt như robot công nghiệp và robot tải trọng nặng đã tăng lên đáng kể, với sự cạnh tranh trong công nghiệp đi sâu vào các kịch bản chuyên biệt cụ thể. Những robot này định hướng nhiều hơn vào các nhu cầu ngành cụ thể, đòi hỏi sự thích ứng với môi trường, luồng tác vụ và yêu cầu vận hành đặc thù.

Sự cạnh tranh trong ngành robot tương lai sẽ không chỉ nằm ở năng lực thân vỏ đơn lẻ, mà sẽ dần tiến hóa thành cuộc cạnh tranh năng lực toàn diện trên các lĩnh vực chuyên biệt khác nhau. Ví dụ, các kịch bản công nghiệp ưu tiên sự ổn định, độ chính xác và khả năng vận hành lâu dài; các kịch bản tải trọng nặng tập trung vào khả năng chịu tải và độ tin cậy; các kịch bản dịch vụ đòi hỏi khả năng hiểu môi trường và tương tác mạnh mẽ hơn. Sự phát triển của embodied AI sẽ không đi theo một lộ trình kỹ thuật hay hình thái robot duy nhất, mà sẽ hình thành sự cạnh tranh khác biệt trên các lĩnh vực chuyên biệt.

BlueRun tin rằng khi ngành công nghiệp bước vào các giai đoạn sâu hơn, các công ty robot có năng lực cạnh tranh dài hạn thực sự không chỉ cần năng lực đổi mới công nghệ mà còn cần sự thấu hiểu và tích lũy liên tục các nhu cầu công nghiệp cụ thể.

6. Thế hệ Robot Native đang hình thành: Sự đặt cược tiếp nối của BlueRun vào những nhà sáng tạo mới

Ngoài sự tiến hóa của chính công nghệ robot, tại địa điểm tổ chức WRC, chúng tôi vui mừng nhận thấy: các thế hệ trẻ đang hiểu về robot theo những cách sâu sắc hơn. BlueRun quan sát thấy sự quan tâm của nhiều khách tham quan trẻ tuổi đối với công nghệ robot không còn dừng lại ở vẻ ngoài và chuyển động, mà mở rộng sang việc chủ động hỏi về các linh kiện và bộ phận. Robot đang dần trở thành một công nghệ quan trọng mà các thế hệ trẻ bắt gặp trong suốt quá trình phát triển của họ — không còn chỉ là một lĩnh vực chuyên biệt.

Một mặt, khả năng chấp nhận của họ đối với các sản phẩm và ứng dụng robot cao hơn; embodied AI đang trở thành một hình thái công nghệ được tích hợp tự nhiên vào cuộc sống, mang lại cho robot một cơ sở người dùng rộng lớn hơn. Mặt khác, việc tiếp xúc sớm với robot có nghĩa là nhiều người trẻ có khả năng tham gia vào lĩnh vực R&D, kỹ thuật và khởi nghiệp về robot, mang lại cho ngành công nghiệp robot tương lai nguồn dự trữ nhân tài và động lực đổi mới đầy đủ hơn.

Điều mà BlueRun kỳ vọng là hệ sinh thái đổi mới mà embodied AI với tư cách là một hướng kỹ thuật sẽ hình thành trong dài hạn: trong thập kỷ tới, thứ thúc đẩy sự tiến hóa liên tục của robot sẽ không chỉ là các doanh nhân ngày nay, mà còn là thế hệ nhà sáng tạo mới lớn lên trong kỷ nguyên robot.

Galaxy Universal

Từ Khám phá đa kịch bản đến Trí tuệ hiện thân tổng quát. Tại WRC năm nay, Galaxy Universal đã trình diễn trên các kịch bản gia đình, công nghiệp nặng, bán lẻ và các kịch bản khác: Galbot G1 hoàn thành các tác vụ dài hạn trong kịch bản gia đình và bán lẻ; robot tải trọng nặng Galbot S1 nhắm vào môi trường công nghiệp, trình diễn các tác vụ xử lý vật liệu và các công việc khác. Galaxy Universal cũng ra mắt Galbot ET1 "Galaxy Star" — robot tác nhân hình người đầu tiên trên thế giới có khả năng tự học. Khác với các robot phụ thuộc vào các chuyển động được thiết lập sẵn, Galaxy Star có thể tự động nhận diện và trích xuất quỹ đạo chuyển động thông qua tương tác với con người theo thời gian thực, đạt được khả năng học tại chỗ và sao chép tại chỗ.

Hệ thống mô hình lớn hiện thân tự phát triển của Galaxy Universal, AstraBrain, cho phép các hình thái robot khác nhau chia sẻ cùng một năng lực trí tuệ, hiểu tác vụ, lập kế hoạch hành động và hoàn thành việc thực thi trên các môi trường vật lý khác nhau.