Sau khi thống lĩnh thị trường toàn cầu, Pudu Robotics định hình tương lai robot với chiến lược 'Một não đa hình'

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

19-07-2026 09:01:46 Nguồn: QbitAI

PuduFM và PuduAgent, khi được triển khai liên tục trên các nền tảng phần cứng khác nhau, đã cùng nhau tạo nên chiến lược cấp cao "Một bộ não, nhiều hình thái" (One Brain, Many Forms) của Pudu Robotics.

Tian Yanlin đưa tin từ QbitAI (Ao Fei Si)

QbitAI | Kênh thông tin chính thức QbitAI

Ngày nay, ngành công nghiệp trí tuệ hiện thân (Embodied AI) đang ngày càng trở nên thực tế hơn.

Thay vì cố gắng tạo ra một robot giống người hơn, giới chuyên môn quan tâm nhiều hơn đến việc ai có thể giúp robot vận hành lâu dài trong thế giới thực và liên tục tích lũy kinh nghiệm.

Bởi vì đối với robot, bước ra khỏi phòng thí nghiệm chỉ là bước đầu tiên.

Gần đây, báo cáo "Nghiên cứu thị trường độc lập về trí tuệ hiện thân và robot dịch vụ thương mại toàn cầu năm 2025" do tổ chức tư vấn quốc tế uy tín Frost & Sullivan công bố đã tiết lộ một sự đồng thuận trong ngành:

Lĩnh vực dịch vụ thương mại chính là "chiến trường đầu tiên" cho việc triển khai quy mô lớn trí tuệ hiện thân.

Trong đường đua có tần suất cao, nhu cầu thiết yếu, ROI (tỷ suất hoàn vốn) rõ ràng và cực kỳ dễ dàng để nhân rộng toàn cầu này, các nhà sản xuất Trung Quốc không chỉ chiếm vị thế chủ đạo mà còn đang khởi xướng một cuộc cách mạng công nghiệp sâu sắc.

Báo cáo cho thấy, xét trên bốn khía cạnh: doanh thu robot dịch vụ thương mại toàn cầu, sản lượng xuất xưởng robot dịch vụ thương mại toàn cầu, doanh thu robot vệ sinh thương mại toàn cầu và xuất khẩu robot dịch vụ thương mại của Trung Quốc, Pudu Robotics đều xếp hạng nhất.

Sản phẩm của công ty đã được triển khai tại 85 quốc gia và khu vực trên thế giới, với tổng cộng hơn 130.000 robot đã được đưa vào sử dụng.

Những robot này đang vận hành trong vô số bối cảnh thực tế như nhà hàng, khách sạn, công nghiệp và kho bãi.

Việc triển khai quy mô lớn không chỉ thể hiện thành tích thương mại xuất sắc mà còn cho thấy khả năng sản phẩm của họ có thể liên tục thu thập phản hồi từ thế giới thực.

Điều này rất quan trọng.

Khi trí tuệ hiện thân bước vào giai đoạn thương mại hóa, yếu tố thực sự quyết định giới hạn của trí thông minh chính là khả năng thấu hiểu thế giới vật lý thông qua việc thực thi nhiệm vụ, tương tác với môi trường và phản hồi liên tục.

D7 là robot thông minh dạng người của Pudu, tập trung vào các bối cảnh như công nghiệp và bán lẻ.

Khác với nhiều robot chỉ trình diễn các khả năng đơn lẻ, D7 được đặt trong một bài toán lớn hơn để quan sát:

Khi robot thực sự bước vào các môi trường phức tạp như công nghiệp, bán lẻ, kho bãi, làm thế nào để những trải nghiệm làm việc tích lũy qua từng lần thực hiện có thể trở thành kinh nghiệm thông minh có thể tái sử dụng?

Và làm thế nào để những kinh nghiệm này được chuyển giao sang các hình thái robot khác nhau?

Hơn 130.000 robot đang tiên phong trên mặt trận

Cũng giống như cách PC, điện thoại thông minh và xe thông minh lần lượt định nghĩa các thời đại khác nhau, robot đang trở thành thiết bị đầu cuối quan trọng nhất trong kỷ nguyên Physical AI.

Đưa robot vào môi trường thực tế đã trở thành sự đồng thuận của ngành.

Từ góc độ nhà sản xuất, môi trường thực tế đã trở thành nơi tranh giành khốc liệt.

Chỉ vì robot và AI truyền thống đang đối mặt với những môi trường dữ liệu hoàn toàn khác nhau.

Các mô hình lớn (Large Models) có thể học kiến thức và quy luật ngôn ngữ thông qua văn bản khổng lồ, nhưng robot cần phải đối mặt với những thay đổi phức tạp trong thế giới vật lý thực.

Nó không chỉ cần biết một vật thể là gì, mà còn phải biết cách tiếp cận, cách cầm nắm và cách thích nghi với môi trường luôn thay đổi.

Những khả năng này rất khó đạt được chỉ bằng việc huấn luyện trong phòng thí nghiệm hoặc các màn trình diễn hạn chế.

Robot bắt buộc phải đi vào các bối cảnh thực tế, tích lũy kinh nghiệm qua từng lần thực thi nhiệm vụ, tương tác với môi trường và phản hồi từ thất bại.

Đây cũng là lý do tại sao trong vài năm qua, ngành công nghiệp trí tuệ hiện thân bắt đầu coi trọng "dữ liệu máy thực" (real-machine data).

Nhưng vấn đề nằm ở chỗ:

Để có được dữ liệu thực, robot trước hết phải đi vào bối cảnh thực. Mà để đi vào bối cảnh thực, bản thân robot cần phải đủ trưởng thành.

Bài toán kinh điển "con gà và quả trứng" lại xuất hiện.

Không có lượng lớn robot được triển khai thì không có đủ dữ liệu thực; không có dữ liệu thực thì robot rất khó để cải thiện nhanh chóng.

Một số ít doanh nghiệp đang cố gắng phá vỡ vòng lặp này thông qua việc triển khai thương mại hóa.

Trong thập kỷ qua, Pudu đã liên tục đưa robot vào các bối cảnh thực tế như nhà hàng, khách sạn, công nghiệp và kho bãi.