WRC 2026: Robot gia dụng tích hợp AI toàn diện, giá chỉ từ 89,9 triệu đồng

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

2026-08-20 18:17:47 Nguồn: QbitAI

Lin Fangzhou, đưa tin từ Aofeisi

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Khi tham quan khu triển lãm WRC, tôi thường đặt ra ba câu hỏi cho các công ty về trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI):

Liệu mô hình có thể xử lý các tác vụ phức tạp và có trình tự thời gian dài hay không? Hệ điều hành đang biến AI thành một plugin, hay thực sự được nhúng vào hệ thống điều phối ở tầng dưới? Phần cứng (thân máy) đã tìm được điểm cân bằng có thể mở rộng quy mô về chi phí và tính an toàn chưa?

Ba câu hỏi này tương ứng với ba rào cản mà trí tuệ nhân tạo hiện thân phải vượt qua để đi từ phòng thí nghiệm ra các kịch bản thực tế.

Sau khi tham quan năm nay, gian hàng của Astribot là một ví dụ đáng để dừng chân.

Lấy kịch bản gia đình làm ví dụ, hầu hết các robot chỉ trình diễn việc gấp quần áo, trong khi robot của Astribot có thể thực hiện hơn 20 công việc nhà độ khó cao, bao gồm cả việc sắp xếp cặp sách.

Một robot khác đang chơi khúc côn cầu trên bàn với người, khi quả bóng bay tới, cánh tay của nó vung nhanh hơn cả người thật, hoàn toàn không phải là những động tác được lập trình sẵn.

Ngoài ra còn có robot tự chủ hoàn toàn trong việc tiếp đón bằng giọng nói, lấy hàng hóa và giao hàng, các động tác mượt mà như lụa.

"Tôi muốn robot có thể...", người dùng chỉ cần mô tả một nhu cầu kịch bản cụ thể, hệ điều hành StarOS sẽ hạ thấp ngưỡng phát triển xuống mức tối thiểu, giúp một ý tưởng nhanh chóng trở thành một ứng dụng robot có thể vận hành.

Điều khiến tôi kinh ngạc nhất là thế hệ robot hình người dẫn động bằng dây cáp mới nhất của Astribot, T1, đã ra mắt lần đầu tại WRC với mức giá khởi điểm chỉ 89.900 nhân dân tệ, thay vì hàng chục hay hàng triệu nhân dân tệ.

Quan trọng hơn, năng lực toàn diện (full-stack) của Astribot không chỉ là những bản Demo đẹp mắt tồn tại trong phòng thí nghiệm, mà đã được vận hành thực tế.

Các công ty trí tuệ nhân tạo hiện thân có định giá cao đều sở hữu năng lực toàn diện

WRC năm nay có một xu hướng rõ rệt: các công ty trí tuệ nhân tạo hiện thân có định giá cao nhất đều đang phát triển theo hướng toàn diện (full-stack).

Từ khóa của WRC kỳ trước là "bùng nổ thiết bị hoàn chỉnh", nhân vật chính tại các gian hàng là các cỗ máy hoàn chỉnh. Năm 2025, sản lượng robot hình người toàn cầu tăng trưởng đáng kể, từ khóa của ngành là "năm đầu tiên của sản xuất hàng loạt". Khi đó, số lượng các công ty trí tuệ nhân tạo hiện thân có định giá vượt chục tỷ vẫn còn rất ít.

Còn hiện nay, gian hàng của các công ty hàng đầu không chỉ trưng bày phần cứng, mà còn trình diễn kiến trúc mô hình, hệ điều hành, vòng lặp dữ liệu khép kín, thậm chí cả cảm biến và giải pháp truyền động tự nghiên cứu.

Ngày nay, ngày càng nhiều người tin rằng thứ giá trị nhất của trí tuệ nhân tạo hiện thân không phải là phần cứng hay bản thân mô hình, mà là dữ liệu được tạo ra liên tục trong các kịch bản thực tế. Nhưng để dữ liệu tạo thành vòng lặp khép kín, năng lực toàn diện là điều không thể thiếu.

Các công ty nước ngoài cũng vậy. Các công ty hàng đầu như Figure, 1X, Tesla đều sở hữu năng lực toàn diện, ngay cả công ty mô hình Generalist cũng đã phát hành phần cứng thu thập dữ liệu mới.

Mặc dù điểm xuất phát của mỗi bên khác nhau, nhưng tất cả đều đang hướng về cùng một mục tiêu.

Còn Astribot, kể từ khi ra đời vào năm 2022, đã kiên trì theo đuổi lộ trình toàn diện. Năm 2026, Astribot đã hoàn thành vòng gọi vốn Series B với hơn 1 tỷ nhân dân tệ, định giá vượt mốc chục tỷ.

Theo định nghĩa của Astribot, năng lực toàn diện bao gồm ba phần: mô hình AI, hệ điều hành hiện thân (Embodied OS) và phần cứng dẫn động bằng dây cáp.

Trước tiên hãy xem xét tầng mô hình.

Mô hình nền tảng Lumo-2 chịu trách nhiệm nâng cao giới hạn tối đa. Đây là mô hình hành động thế giới ẩn (implicit world action model) đầu tiên trong ngành hướng tới kịch bản gia đình.

Báo cáo kỹ thuật mô hình: www.astribot.com/research/Lumo2

Tại hiện trường WRC, robot được triển khai Lumo-2 nhanh chóng thu dọn đồ đạc lộn xộn vào cặp sách, sau đó kéo khóa lại.

Nghe có vẻ đơn giản? Thực tế, tác vụ này đòi hỏi suy luận trình tự thời gian dài + thao tác với vật thể mềm + độ chính xác ở mức milimet cùng lúc, đây là những tác vụ gia đình được công nhận là cực kỳ khó hiện nay.

Nhóm nghiên cứu đã công khai 22 bài kiểm tra thực tế trên máy cho các tác vụ gia đình, trong đó về khả năng suy luận trình tự, hiểu biết vật lý, độ chính xác cao, trình tự thời gian dài và thao tác khéo léo, hiệu suất của Lumo-2 đã vượt qua các mô hình hàng đầu quốc tế như Pi 0.5, FAST-WAM, v.v.

Trong khi đó, DuoCore đảm bảo giới hạn tối thiểu của năng lực mô hình. Nó sử dụng hệ thống nhanh-chậm để triển khai các mô hình tiên tiến vào các kịch bản thương mại có năng lực tính toán thấp. Dịch ra là: không cần phải chồng chất GPU đắt đỏ, ngay cả trong trung tâm thương mại cũng có thể vận hành.

Hiện tại, DuoCore đã được triển khai tại nhiều trung tâm thương mại sầm uất trên khắp cả nước, và robot MART tại WRC chính là một căn phòng mẫu đầy sức thuyết phục.

Astribot cũng trình diễn một khám phá tiên phong về mô hình – học tăng cường (reinforcement learning).

So với các tác vụ gia đình mang tính tĩnh và có thể dự đoán, việc chơi khúc côn cầu trên bàn giữa người và máy tại WRC là cuộc đối đầu thời gian thực thực thụ, tốc độ bóng nhanh, quỹ đạo ngẫu nhiên, mô hình phải có khả năng dự đoán thị giác thời gian thực và phản ứng ở mức miligiây. Và đây chính là minh chứng mạnh mẽ cho việc học tăng cường giúp cải thiện độ chính xác của chiến lược hành động.

Sau khi nói về mô hình, tiếp theo hãy bàn về OS. Nếu mô hình là bộ não của robot, thì hệ điều hành chính là hệ thống điều phối giúp bộ não đó thực sự làm việc.