AWE3.7: Mô hình AI 'cân' mọi tác vụ từ nhà máy đến gia đình

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

03-09-2026 11:16:43 Nguồn: QbitAI

Từ nhà máy đến tận gia đình

Yunzhong, đưa tin từ Aofeisi

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Từ lâu, các hệ thống robot phần lớn đều phụ thuộc vào các mô hình độc quyền.

Một khi đối tượng, bối cảnh hoặc phương thức điều khiển thay đổi, người ta thường phải tiến hành thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và gỡ lỗi triển khai lại từ đầu.

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI) đang bước vào giai đoạn thứ hai với trọng tâm là triển khai quy mô lớn. Cuộc cạnh tranh hiện nay không còn nằm ở việc liệu có thể hoàn thành một nhiệm vụ đơn lẻ hay không, mà là liệu cùng một hệ thống thông minh có thể vượt qua các ranh giới về môi trường, thực thể và nhiệm vụ để đạt được khả năng chuyển đổi và tái sử dụng hay không.

Gần đây, mô hình trí tuệ nhân tạo hiện thân đa năng AWE3.7 (AI World Engine) của Taishi đã liên tiếp công bố hàng loạt nhiệm vụ trong vòng mười ngày. Sử dụng cùng một "bộ não hiện thân", hệ thống này đã kết nối nhiều bối cảnh như dây chuyền sản xuất công nghiệp, vận hành logistics, dịch vụ đời sống và thao tác di động, qua đó phản hồi bằng các nhiệm vụ thực tế về bài toán ngành: làm thế nào để đạt được "tính tổng quát hóa" trong trí tuệ nhân tạo hiện thân.

Dây chuyền sản xuất công nghiệp: Thử thách gấp ba về độ chính xác, lực tác động và tính ổn định

Hiện trường công nghiệp là thước đo khắt khe để kiểm chứng trí tuệ nhân tạo hiện thân – yêu cầu bắt buộc phải có sự căn chỉnh ở mức milimet, kiểm soát lực thời gian thực và sự ổn định lâu dài.

Với cùng một mô hình nền tảng, AWE3.7 của Taishi đã đưa các thao tác tinh vi lên đến tiêu chuẩn của dây chuyền sản xuất.

Trong công việc phân loại linh kiện, đối mặt với ốc vít và đai ốc nằm rải rác ngẫu nhiên, robot phải phân biệt được những khác biệt nhỏ, gắp các linh kiện nhỏ và bỏ vào các hộp sắt tương ứng. Khi thao tác bị can thiệp, hệ thống vẫn có thể tự sửa lỗi và hoàn thành việc phân loại tiếp theo.

Quấn băng dính là một nhiệm vụ điều khiển tinh vi đòi hỏi khả năng nhận diện cao, đồng thời là bài kiểm tra đối với các vật liệu linh hoạt. Bó dây mềm và dễ biến dạng, việc quấn băng dính sao cho đều và chắc chắn đòi hỏi sự phối hợp của cả hai tay robot.

Tay trái cố định bó dây, tay phải cầm băng dính quấn liên tục theo quỹ đạo đã định. Khi lực căng băng dính hoặc vị trí mục tiêu xuất hiện sai lệch, hệ thống sẽ điều chỉnh quỹ đạo chuyển động theo thời gian thực để đảm bảo băng dính được quấn khít mà không bị đứt.

Cắm dây mạng là một cuộc cạnh tranh giữa những khoảng cách cực nhỏ. Robot phối hợp hai tay để đưa đầu cáp vào cổng mạng, hiểu và dự đoán trạng thái tiếp xúc, điều chỉnh góc cầm nắm theo thời gian thực, tận dụng khả năng xoay linh hoạt đa bậc tự do của cổ tay để đảm bảo cắm đúng, đồng thời chống nhiễu ở mức milimet trong suốt quá trình.

Đóng hộp điện thoại là một nhiệm vụ thao tác dài hạn điển hình. Robot trước tiên đặt điện thoại vào hộp, sau đó hoàn thành việc đậy nắp và điều chỉnh với độ chính xác milimet. Ngay cả khi có các yếu tố gây nhiễu như thay đổi ánh sáng, nó vẫn hoàn thành toàn bộ quá trình đóng gói chỉ trong một lần thực hiện.

Vặn ốc vít là công việc đòi hỏi "cảm giác tay" nhất của robot, cần phải đánh giá liên tục về sự tiếp xúc, lực cản và trạng thái cấu trúc.

Robot cần xác định trước mối quan hệ không gian giữa tua vít và ốc vít, hạ xuống và nhắm chính xác vào tâm; sau đó điều chỉnh hành động dựa trên phản hồi mô-men xoắn theo thời gian thực, dừng lại kịp thời khi đạt đến trạng thái siết chặt, đảm bảo nhắm đúng, vặn chắc và dừng đúng lúc.

Vận hành động: Bối cảnh thay đổi, robot cũng phải thay đổi theo

Các công việc thực tế thường là những bối cảnh luôn biến động: các vật phẩm trên băng chuyền liên tục đi qua, hộp chứa có thể bị di chuyển bất cứ lúc nào và bản thân robot cũng phải di chuyển trong không gian để làm việc.

Để hoàn thành việc nhận diện, gắp, vận chuyển và đặt trong một chuỗi thay đổi, robot cần sự phối hợp nhịp nhàng giữa nhận thức động và thao tác.

Đối mặt với những con thú bông liên tục di chuyển trên băng chuyền, sau khi gắp xong, robot sẽ tiếp tục quan sát và đánh giá thời điểm bỏ vào túi.

Bằng cách bắt nhịp với băng chuyền, hai tay của nó đồng bộ đặt thú bông vào một cách chính xác, đạt được sự thích ứng thời gian thực với cửa sổ vận hành động.

Phân loại khối xếp hình trông có vẻ đơn giản nhưng thực chất lại ẩn chứa nhiều kỹ thuật phức tạp.

Các khối xếp hình màu sắc được đưa về đúng hộp của chúng, thử thách khả năng hiểu mối quan hệ quy tắc "màu sắc – hộp mục tiêu". Bối cảnh vẫn liên tục thay đổi: nếu khối xếp hình bị bỏ sai hộp, robot có thể phát hiện bất thường và lấy ra đặt lại; nếu hộp chứa bị di chuyển, nó sẽ theo dõi thời gian thực, điều chỉnh quỹ đạo linh hoạt và nhiệm vụ vẫn được hoàn thành chính xác.

Khi nhiệm vụ mở rộng ra không gian lớn hơn, chi dưới và chi trên của robot phải được kết hợp với nhau. Dựa trên AWE3.7, robot có thể tự do di chuyển trong môi trường văn phòng, đi đến vị trí mục tiêu để nhặt đồ vật, sau đó di chuyển đến điểm thả để đặt xuống.

Việc di chuyển và thao tác được tích hợp cao độ, chi trên và chi dưới phối hợp sâu sắc trong quá trình vận hành, mô hình thực hiện từ đầu đến cuối một cách liền mạch mà không cần sự can thiệp của con người.

Gia đình và dịch vụ đời sống: Bối cảnh càng quen thuộc, càng khó chuyển đổi hiện trường

So với môi trường công nghiệp có cấu trúc cao, bối cảnh gia đình có hình thái vật thể đa dạng, quy trình dài và ít ràng buộc, là hòn đá thử vàng tự nhiên cho khả năng chuyển đổi năng lực đa năng.

Dọn dẹp quần áo đòi hỏi phải sử dụng "công phu toàn thân". Quần áo nằm ở vị trí thấp, robot phải nhận diện hình thái quần áo, cúi người nhặt lên và bỏ vào giỏ đựng.

Trong quá trình chuyển đổi giữa cúi người và đứng dậy, trọng tâm liên tục thay đổi nhưng hành động vẫn ổn định, thể hiện khả năng điều khiển toàn thân loco-manipulation (phối hợp di chuyển và thao tác) vốn rất hiếm trong ngành.

Lau bảng trắng là thao tác thể hiện rõ nhất "công phu đôi tay". Cầm khăn lau nhẹ nhàng xóa sạch bất kỳ nét chữ nào, có thể thực hiện bằng cả tay trái và tay phải, có thể đổi tay trong khi làm nhiệm vụ, cảm nhận trạng thái nhiệm vụ theo thời gian thực, vẫn tiếp tục thực hiện trọn vẹn dù gặp nhiễu, lực tác động vừa phải, vừa làm sạch chữ vừa giữ cho bảng ổn định.

Dọn dẹp cặp sách tưởng chừng bình thường nhưng lại là một bài kiểm tra nhiệm vụ phức tạp và dài hạn. Bút, tẩy và hộp bút nằm rải rác trên bàn với hình dạng khác nhau, robot trước tiên nhận diện và phân loại, sau đó lập kế hoạch thứ tự bỏ vào hợp lý, gắp từng món, sắp xếp rồi bỏ vào cặp, toàn bộ quá trình diễn ra một cách ngăn nắp.