Công nghệ trí tuệ hiện thân: Lộ trình chưa định hình, hạ tầng đã bắt đầu hội tụ

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

Lộ trình công nghệ cho trí tuệ thể chất (Embodied AI) vẫn chưa được định hình, nhưng cơ sở hạ tầng lại đang dần hội tụ.

18-09-2026 21:16:33 Nguồn: QbitAI

Từ một lần thực hiện thành công đến mười nghìn lần vận hành ổn định, trí tuệ thể chất còn thiếu những gì?

Tian Yanlin, đưa tin từ Aofeisi.

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Chuyện gì đang xảy ra vậy? Robot được sản xuất hàng loạt, nhưng tại sao ngành công nghiệp này lại càng có nhiều bài học cần phải bổ sung hơn?

Đừng ngạc nhiên. Số lượng robot tăng lên khiến trí tuệ thể chất trông có vẻ ngày càng gần với quy mô thương mại, nhưng khả năng hiểu thế giới xung quanh, học các nhiệm vụ mới và tự tiến hóa liên tục vẫn chưa thể được sao chép hàng loạt cùng với robot.

So với các tác nhân thông minh (intelligent agents) chỉ xử lý thông tin trong thế giới kỹ thuật số, trí tuệ thể chất đòi hỏi AI phải thực sự bước vào thế giới vật lý.

Việc một robot học được một động tác không phải là điều khó nhất, cái khó là làm sao để nó tiếp tục học được nhiệm vụ thứ hai, thứ ba; một khả năng đã được kiểm chứng liệu có thể nhanh chóng sao chép sang nhiều robot khác hay không; và liệu khi thay đổi nhà máy, vị trí làm việc, hay thậm chí là thay đổi loại robot, nó có còn tiếp tục vận hành được không.

Suy cho cùng, trọng tâm mà ngành công nghiệp đang hướng tới đang chuyển dịch từ việc làm thế nào để chế tạo robot sang việc làm thế nào để sản xuất và lặp lại (iterate) khả năng của robot một cách bền vững.

Ngày 16 tháng 9, tại Diễn đàn Kinh tế Thông minh 2026, Shen Dou, Phó chủ tịch điều hành Tập đoàn Baidu kiêm Chủ tịch nhóm kinh doanh Baidu Intelligent Cloud, đã chia sẻ một nhận định:

Biên giới năng lực của các tác nhân thông minh đang mở rộng nhanh chóng, đã có thể xử lý các nhiệm vụ dài hạn hơn và bắt đầu đi vào triển khai quy mô lớn.

Nếu so sánh với sự phát triển của kỷ nguyên AI, AI ngày nay có thể chỉ mới ở tháng đầu tiên sau khi bóng đèn được phát minh; vì đèn đã sáng, mọi người đều thấy sự thay đổi, nhưng sự điều chỉnh phân công lao động xã hội và kinh tế do điện năng mang lại thì vẫn chưa xuất hiện.

Khi các tác nhân thông minh đi vào hệ thống công nghiệp, kiến thức, dữ liệu, quy trình, công cụ và các yêu cầu cụ thể của doanh nghiệp cần được tổ chức vào các kịch bản thực tế, để cuối cùng mang lại kết quả, tạo ra giá trị và liên tục tiến hóa.

Tư duy này khi áp dụng vào lĩnh vực trí tuệ thể chất sẽ đòi hỏi khắt khe hơn nữa.

Mỗi lần robot thực hiện nhiệm vụ, nó sẽ tạo ra dữ liệu mới, sai số và phản hồi từ hiện trường.

Những kinh nghiệm này cần được phản hồi ngược lại vào mô hình và hệ thống để tiếp tục lặp lại, sau đó tích lũy thành khả năng có thể tái sử dụng cho lần sau, thì robot mới thực sự "càng dùng càng giỏi".

Do đó, khi robot bắt đầu được xuất xưởng hàng loạt, một vấn đề then chốt hơn đã được đặt ra:

Làm thế nào để mỗi robot không ngừng học hỏi các kỹ năng mới và sao chép ổn định một khả năng đã được kiểm chứng sang nhiều robot và kịch bản khác?

Sản xuất hàng loạt robot là điểm khởi đầu, sản xuất hàng loạt năng lực mới là bước tiếp theo.

Robot đã lên dây chuyền sản xuất, tiếp theo, "năng lực" cũng cần tìm thấy "dây chuyền" của riêng mình.

Cái gọi là "sản xuất hàng loạt năng lực" (capacity mass production) đề cập đến việc chuyển các kỹ năng ứng dụng thể chất đã được kiểm chứng, thông qua vòng lặp khép kín liên tục của mô hình, dữ liệu và robot, để sao chép sang nhiều kịch bản thực tế hơn với chi phí ổn định và có thể kiểm soát.

Việc hoàn thành một lần gấp quần áo hay bốc xếp hàng hóa trên sân khấu triển lãm hoàn toàn khác với việc thực hiện liên tục mười nghìn lần trong nhà máy.

Cái trước chỉ nhìn vào một lần thành công, cái sau nhìn vào tỷ lệ thành công của nhiệm vụ, tỷ lệ can thiệp thủ công, chi phí trên mỗi đơn vị nhiệm vụ, thời gian vận hành ổn định, và thời gian cần thiết để sao chép một kỹ năng sang nhiều máy móc và kịch bản hơn.

Và năng lực của robot chưa bao giờ chỉ phụ thuộc vào mô hình.

"Robot" giải quyết vấn đề sản xuất quy mô lớn, "mô hình" quyết định giới hạn năng lực, "dữ liệu và AI Infra" ảnh hưởng đến tốc độ học kỹ năng mới, còn "kịch bản thực tế" kiểm chứng liệu nó có thể chuyển từ một lần thành công sang thành công ổn định hay không.

Dữ liệu mới tạo ra sau khi vận hành trên máy thật sẽ quay trở lại vòng huấn luyện và kiểm chứng tiếp theo.

Nhưng một vấn đề thực tế là, khi các doanh nghiệp trí tuệ thể chất bước vào giai đoạn lặp lại tần suất cao, các liên kết về sức mạnh tính toán, mô hình, thu thập dữ liệu, mô phỏng và triển khai vốn đang phân tán rất dễ làm chậm lẫn nhau.

Dữ liệu lấy về cần được xử lý, mô hình sau khi huấn luyện xong cần được mô phỏng, mô phỏng xong lại cần kiểm chứng trên máy thật, và máy thật phát hiện vấn đề mới lại phải phản hồi ngược lại.

Nhìn có vẻ như chỉ thay đổi một mô hình, nhưng đằng sau đó có thể đồng thời tác động đến sức mạnh tính toán, khung huấn luyện, môi trường mô phỏng, đường ống dữ liệu và phương thức triển khai.

Đây chính là lý do tại sao cơ sở hạ tầng toàn diện (full-stack infrastructure) bắt đầu được chú trọng nhiều hơn.

Những gì nó cần làm là kết nối các nút quan trọng như dữ liệu, huấn luyện, đánh giá, suy luận và phản hồi thành một chuỗi có thể vận hành lặp lại, giúp doanh nghiệp có thể chạy thêm nhiều vòng thử nghiệm trong cùng một khoảng thời gian và ngân sách.

Để "sản xuất hàng loạt năng lực" thực sự vận hành, cần phải thông suốt ba khâu:

Hiệu quả lặp lại mô hình, sản xuất dữ liệu liên tục và triển khai ứng dụng năng lực xuyên robot và xuyên kịch bản.

Năng lực của robot rốt cuộc được sản xuất ra như thế nào?

Khâu thứ nhất: Để các lộ trình mô hình khác nhau đều có thể lặp lại nhanh chóng.