Podcast Attent!on: Trò chuyện cùng 3 nhà sáng lập về robot, mô hình thế giới và tương lai của AI

World Model (mô hình thế giới), Scaling Law (quy luật mở rộng), vòng lặp dữ liệu (data closed-loop), thao tác tổng quát (general manipulation)… Trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI) vẫn đang tiến hóa nhanh chóng với hàng loạt khái niệm công nghệ mới liên tục xuất hiện. Đối với những nhà khởi nghiệp đang ở tuyến đầu, câu hỏi quan trọng hơn là: Những công nghệ nào đã thực sự giải quyết được vấn đề thực tế? Những nút thắt nào vẫn đang cản trở quá trình ứng dụng thực tiễn?

Trong khuôn khổ Hội nghị Robot Thế giới năm nay, Yunqi Partners đã phối hợp cùng SEE Fund tổ chức sự kiện chuyên đề "Làn sóng mới của Embodied AI: World Model và Hạ tầng thông minh". Tại phiên thảo luận bàn tròn, Giám đốc điều hành của Yunqi, Sang Yu, đã có cuộc trao đổi với ba đối tác mới trong lĩnh vực Embodied AI mà quỹ đã đồng hành từ năm 2026.

Ba nhà khởi nghiệp đang hoạt động ở tuyến đầu đã chia sẻ những nhận định và trải nghiệm thực tế của họ, đúc kết từ quá trình huấn luyện, phát triển sản phẩm, kỹ thuật và kinh doanh trong suốt một năm qua. Chúng tôi cũng đã ghi lại cuộc đối thoại này trong podcast thương hiệu "Attet!on" của Yunqi, mời các bạn cùng lắng nghe.

Khách mời kỳ này

01

Từ Demo đến "làm việc" thực thụ

Những nút thắt thực sự dưới góc nhìn của nhà khởi nghiệp

Sang Yu:

Xin chào mọi người, tôi là Sang Yu từ Yunqi Partners, rất vui được cùng các bạn thực hiện phiên thảo luận bàn tròn này.

Khoảng thời gian này năm ngoái, World Model vừa mới bắt đầu nổi lên. Trong một năm qua, chúng ta đã chứng kiến khái niệm này nóng lên nhanh chóng, và đến hôm nay, ngành công nghiệp đã bắt đầu có những thảo luận lý tính hơn.

Mọi người quan tâm đến World Model, một mặt là vì phương pháp luận của Embodied AI, bao gồm dữ liệu, mô hình, phương pháp huấn luyện... vẫn chưa có hướng đi rõ ràng và hội tụ như Large Language Model (mô hình ngôn ngữ lớn); mặt khác, đột phá công nghệ cũng là tiền đề quan trọng cho sự phát triển lành mạnh của ngành Embodied AI. Vì vậy, hôm nay chúng ta không chỉ muốn thảo luận về bản thân World Model, mà còn muốn trò chuyện về cách công nghệ sẽ tiến hóa trong tương lai, cũng như cách ngành công nghiệp robot cộng hưởng với sự tiến hóa đó.

Câu hỏi đầu tiên, tôi muốn mời mọi người tự giới thiệu bản thân, đồng thời chia sẻ: Nếu robot ngày nay muốn chuyển từ Demo sang trạng thái "làm việc" ổn định và quy mô, thì cần phải vượt qua những nút thắt nào? Công ty của các bạn đang giải quyết vấn đề ở khâu nào trong số đó?

Xu Huazhe:

Xin chào mọi người, tôi là Xu Huazhe, nhà sáng lập của Poke Robotics.

Mục tiêu của Poke Robotics là tạo ra những robot gia đình thực sự có thể bước vào mọi nhà, đóng vai trò quản gia, bảo mẫu, thậm chí biến ngôi nhà thành một "nhà máy nhỏ" đầy sáng tạo để giúp bạn làm đủ mọi việc.

Từ Demo đến ứng dụng thực tế, trước hết phải xem ứng dụng ở đâu. Nếu là trong gia đình hoặc các kịch bản phổ thông, tôi cho rằng quan trọng nhất vẫn là năng lực của mô hình nền tảng (foundation model). Chúng tôi muốn nâng cao năng lực của mô hình nền tảng để khi robot đến bất cứ đâu, nó đều có thể thực hiện công việc với tỷ lệ thành công tương đối cao.

Nếu chỉ để robot hoàn thành một việc cụ thể, câu trả lời có thể sẽ khác. Nhưng đối với chúng tôi, quan trọng nhất là nâng cao khả năng tổng quát hóa (generalization) của mô hình – để bất cứ ai đủ khả năng mua phần cứng robot đều có thể sử dụng được mô hình AI này, giúp nó thực sự làm việc thay bạn.

Li Qiang:

Xin chào mọi người, tôi là Li Qiang, nhà sáng lập kiêm CEO của Quantum Dynamics. Chúng tôi hy vọng bắt đầu từ lĩnh vực logistics để trở thành một công ty nền tảng về Embodied AI tổng quát, cuối cùng đưa robot vào mọi ngành nghề.

Từ thực tiễn của chúng tôi, hiện có hai điểm nghẽn lớn:

Thứ nhất là phần cứng, đặc biệt là bộ phận chấp hành cuối (end-effector). Chúng ta cần một loại thiết bị vừa có thể thu thập dữ liệu hiệu quả, chi phí tương đối thấp, vừa đủ bền bỉ và có thể bao quát được nhiều loại hành động trong một nhiệm vụ.

Bàn tay khéo léo (dexterous hand) hiện nay có thể thực hiện nhiều hành động nhưng giá thành có thể đắt, tuổi thọ ngắn, độ tin cậy chưa cao; trong khi đó, kẹp gắp (gripper) rất đáng tin cậy và tốc độ nhanh, nhưng chưa chắc đã bao quát được tất cả các hành động trong một nhiệm vụ. Vì vậy, ở đây vẫn tồn tại một khoảng trống về phần cứng.

Thứ hai là mô hình và hệ thống. Ngày nay, nếu chỉ là các nhiệm vụ ngắn hạn tương đối đơn giản, việc đạt được nhịp độ và tỷ lệ thành công cao không còn là điều khó nhất nữa. Tuy nhiên, các nhiệm vụ trong môi trường thực tế thường bao gồm nhiều hành động và nhiều nhiệm vụ con.

Nếu muốn robot thực hiện các hành động này một cách liên tục và ổn định, nó sẽ đối mặt với nhiều vấn đề: Làm sao robot biết mình đã làm đúng hay chưa? Có bị lệch khỏi dự kiến không? Làm sao để nhận diện bất thường, truy nguyên lỗi và tự phục hồi? Và liệu nó có biết khi nào nên gọi con người can thiệp và hỗ trợ không?

Một hệ thống khép kín như vậy hiện vẫn còn rất thiếu hụt. Vì vậy, tôi cho rằng mô hình rất quan trọng, nhưng phần cứng và hệ thống cũng quan trọng không kém. Ngoài mô hình, chúng tôi cũng sẽ thực hiện một số khám phá và đột phá về phần cứng robot, đồng thời xây dựng một hệ thống cho phép robot liên tục lặp lại và tiến hóa trong môi trường sản xuất.

Liu Nianqiu:

Xin chào mọi người, tôi là Liu Nianqiu từ PHYMI. Tên gọi PHYMI đại diện cho triết lý: Physical (Vật lý), Manipulation (Thao tác), Mobility (Di chuyển), Intelligence (Trí tuệ). Tầm nhìn của chúng tôi là tạo ra một Agent trong thế giới vật lý, một người bạn đồng hành. Người bạn đồng hành không phải là mối quan hệ thay thế, mà là mối quan hệ hỗ trợ.

Nếu robot thực sự muốn đi vào mọi ngành nghề, để người già, trẻ em và người trưởng thành đều có thể sử dụng, tôi cho rằng có hai năng lực then chốt. Thứ nhất, nó phải có khả năng đi vào các kịch bản mở, tương tác với con người trong môi trường động. Đây là điểm đột phá rất quan trọng của robot trong thời gian tới. Thứ hai là khả năng di chuyển; robot muốn làm việc thì trước hết phải đến được nơi cần làm việc. Chỉ khi sở hữu khả năng di chuyển mạnh mẽ, nó mới có thể đi ra ngoài, ví dụ như giúp người ta pha cà phê, nấu ăn, làm việc, tặng hoa.

Điều chúng tôi muốn làm là đưa robot đi vào mọi ngành nghề, đến bên cạnh mỗi người, giúp mọi người hoàn thành những công việc họ mong muốn và trở thành một người bạn đồng hành đáng tin cậy.

02

World Model

Rốt cuộc đâu mới là "bản chất"?

Sang Yu:

Mặc dù mọi người đang ở các kịch bản khác nhau và theo đuổi các lộ trình kỹ thuật khác nhau, nhưng tất cả đều đang hướng tới sự phát triển xa hơn của Embodied AI, và trong đó không thể không nhắc đến vấn đề về mô hình kỹ thuật (technical paradigm).