Hội nghị robot tại Silicon Valley: Khi công nghệ Trung Quốc chiếm sóng

Ngày 21 tháng 8, theo tờ Business Insider, hội nghị robot Actuate tại San Francisco đã thu hút khoảng 1.500 nhà đầu tư, doanh nhân và kỹ sư tham dự, tuy nhiên số lượng robot được trình diễn tại hiện trường lại ít hơn nhiều so với kỳ vọng.

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang mở rộng từ lĩnh vực phần mềm sang thế giới thực, ngành công nghiệp robot đang đón nhận làn sóng đầu tư mạnh mẽ, nhưng sự thiếu hụt nguồn cung phần cứng, khan hiếm dữ liệu huấn luyện và các hạn chế trong chuỗi cung ứng đã trở thành những thách thức then chốt đối với sự phát triển hơn nữa của ngành.

Theo báo cáo, hội nghị Actuate được tổ chức bởi công ty phần mềm robot Foxglove, với số lượng người tham dự năm nay tăng khoảng 3 lần so với năm 2025. Đồng sáng lập kiêm CEO của Foxglove, Adrian Macneil, cho biết nếu không bị giới hạn bởi địa điểm, doanh số bán vé của hội nghị có thể đã vượt quá 2.000 vé.

Thị trường vốn đang đẩy mạnh đặt cược vào ngành công nghiệp robot. Theo dữ liệu từ Crunchbase, quy mô tài trợ cho các công ty khởi nghiệp robot toàn cầu đạt 15 tỷ USD vào năm 2025 và tính đến nay trong năm 2026 đã đạt 18,8 tỷ USD. "Physical AI" (trí tuệ nhân tạo vật lý) trở thành chủ đề thảo luận thường xuyên tại hội nghị, dùng để chỉ các hệ thống AI có khả năng cảm nhận và tác động vào thế giới thực.

Tuy nhiên, tình hình thực tế cho thấy ngành công nghiệp robot vẫn đang đối mặt với "khoảng trống phần cứng". Báo cáo chỉ ra rằng trong khu vực triển lãm của hội nghị, số lượng các doanh nghiệp dữ liệu cung cấp dịch vụ dữ liệu huấn luyện robot còn nhiều hơn cả các doanh nghiệp phần cứng robot. Các công ty bao gồm Uber AI Solutions, Instawork... đều đang trình diễn cách thu thập và gắn nhãn dữ liệu thế giới thực để huấn luyện các hệ thống robot.

Khác với chatbot có thể dựa vào lượng văn bản khổng lồ trên internet để huấn luyện, robot cần hiểu được các hành động, không gian và sự tương tác với vật thể trong môi trường thực tế, và hiện tại vẫn chưa tồn tại nguồn tài nguyên dữ liệu thế giới thực với quy mô tương tự. CEO Adrian Macneil của Foxglove cho biết, ngành công nghiệp hiện đang đầu tư rất nhiều vào dữ liệu huấn luyện robot, bao gồm cả việc sản xuất và mua sắm dữ liệu.

Vấn đề cung ứng phần cứng cũng chịu ảnh hưởng bởi các chính sách quản lý của Hoa Kỳ. Báo cáo cho biết, Ủy ban Truyền thông Liên bang (FCC) trước đó đã áp đặt các hạn chế đối với "thiết bị robot tiên tiến" do nước ngoài sản xuất, gây ra nhiều tranh luận trong ngành. Một số nhà sản xuất Hoa Kỳ cho rằng các biện pháp này giúp bảo vệ doanh nghiệp nội địa, nhưng một số công ty khởi nghiệp và nhà nghiên cứu lo ngại rằng việc hạn chế nguồn cung phần cứng giá rẻ từ nước ngoài có thể ảnh hưởng đến sự phát triển của ngành công nghiệp robot Hoa Kỳ.

Báo cáo dẫn số liệu cho biết, các doanh nghiệp Trung Quốc chiếm khoảng 90% lượng xuất xưởng robot hình người toàn cầu vào năm ngoái. Sebastian Thrun, một trong những người sáng lập dự án xe tự lái Waymo của Google, phát biểu tại hội nghị rằng các quy định liên quan của FCC là "có vấn đề". Fred Parietti, CEO của Multiply Labs - công ty sản xuất hệ thống robot, cũng cho biết hiện tại công ty vẫn phụ thuộc vào robot hình người sản xuất tại Trung Quốc để hoàn thành một số khâu sản xuất, và "hiện tại không có phương án thay thế".

Tại hội nghị, công ty robot Trung Quốc Unitree trở thành một trong số ít các nhà sản xuất phần cứng nhận được sự chú ý. Sau khi cổ phiếu của Unitree tăng mạnh sau khi niêm yết, hai robot hình người của hãng đã tham gia vào hoạt động đấu đối kháng robot tại hội nghị. Tuy nhiên, báo cáo chỉ ra rằng trong quá trình đối kháng, các cảnh va chạm thực sự xảy ra khá ít, một số robot còn xuất hiện tình trạng tấn công hụt hoặc sai sót trong hành động.

Nhìn chung, ngành công nghiệp robot đang trải qua quá trình chuyển đổi từ sự quan tâm của vốn sang triển khai thực tế, nhưng so với lĩnh vực phần mềm AI, robot vẫn cần giải quyết các vấn đề về cung ứng phần cứng, thu thập dữ liệu và mức độ hoàn thiện của chuỗi cung ứng. Khi ngày càng có nhiều doanh nghiệp gia nhập đường đua "Physical AI", làm thế nào để sản xuất robot quy mô lớn và thu thập dữ liệu huấn luyện chất lượng cao đã trở thành trọng tâm cạnh tranh trong giai đoạn tiếp theo của ngành.