Tại IFA 2026 diễn ra ở Berlin, Đức, số lượng người máy xuất hiện là cao nhất từ trước đến nay. Trong số đó, sự hiện diện của các công ty robot Trung Quốc rất nổi bật. Nhiều công ty như Aizhi Bot, Dubot, Engine AI, DEEP Robotics đã giới thiệu các sản phẩm robot của mình. Người máy của Unitree đã làm một chiếc bánh sandwich bằng cách nhặt bánh mì và rau củ.
Vào cuối tháng 1 năm 2025, trong chương trình Tết Nguyên Đán nổi tiếng nhất của Trung Quốc CCTV, 16 người máy H1 của Unitree đã biểu diễn điệu nhảy truyền thống Yangge trong khi phát khăn tay cho mọi người. Vào tháng 4 cùng năm, tại Yizhuang, Bắc Kinh, các robot người máy đã tham gia cuộc thi chạy bán marathon 21.0975 km. Kỷ lục của người chiến thắng 'Thiên Công Ultra' là 2 giờ 40 phút 42 giây. Lúc đó, robot vẫn cần sự hướng dẫn của con người và hoạt động theo chế độ bán tự động. Năm nay, Thiên Công Ultra đã tự động xác định lộ trình và hoàn thành cuộc đua mà không cần sự can thiệp của con người, rút ngắn thời gian xuống còn 1 giờ 15 phút.
Từ việc nhảy múa, robot đã tiến đến giai đoạn thực hiện các công việc của con người. Không thể phủ nhận rằng tốc độ phát triển công nghệ người máy của Trung Quốc đang diễn ra rất nhanh. Tuy nhiên, vẫn còn quá sớm để thay thế các robot được giới thiệu tại triển lãm thành 'robot làm việc'. Bởi vì còn nhiều thách thức cần vượt qua để đạt được mức độ làm việc ổn định trong thời gian dài tại các nhà máy.
Như chúng ta đã biết, các nhà máy và kho bãi không chỉ hoạt động theo các điều kiện đã được thiết lập trước. Vị trí của các bộ phận hoặc thứ tự công việc có thể thay đổi, và trong quá trình làm việc, sẽ luôn có những tình huống bất ngờ khi con người đi vào lộ trình di chuyển của robot. Chỉ lặp lại các động tác đã được xác định một cách chính xác sẽ không thể ứng phó với những biến số này. Để làm việc ổn định trong thời gian dài, robot cần nhận biết tình huống xung quanh và phản ứng kịp thời, và để nâng cao khả năng này, cần phải tích lũy dữ liệu đa dạng từ các công việc thực tế. Chính vì lý do này mà chính phủ Trung Quốc đang thúc đẩy việc đưa robot người máy vào các lĩnh vực công nghiệp.
Vào tháng 6 vừa qua, Bộ Công nghiệp và Công nghệ thông tin Trung Quốc cùng Ủy ban Giám sát và Quản lý Tài sản Nhà nước đã khởi động 'Hành động Đào tạo Thực tế cho Robot Người máy và Trí tuệ Thể chất'. 'Đào tạo thực tế' là phương pháp đào tạo và xác minh robot trong môi trường làm việc thực tế. 'Trí tuệ thể chất' đề cập đến khả năng của AI nhận biết và đánh giá môi trường xung quanh thông qua một cơ thể vật lý như robot, điều này có liên quan nhiều đến AI vật lý.
Mục tiêu mà Trung Quốc muốn đạt được thông qua chính sách này rất rõ ràng: đó là dữ liệu được tạo ra từ kinh nghiệm thực tế. Trong quá trình robot nhặt và di chuyển đồ vật, không chỉ có video và thông tin vị trí mà còn có nhiều loại thông tin khác như quỹ đạo di chuyển, điều chỉnh lực, chuyển động của khớp, thứ tự công việc được tạo ra đồng thời. Trung Quốc dự định sử dụng những thông tin này để cải thiện mô hình, thuật toán và các bộ phận cốt lõi. Để đạt được điều này, họ đã đặt ra mục tiêu phát hiện hơn 100 kịch bản ứng dụng có giá trị cao và có khả năng 'áp dụng quy mô hàng nghìn chiếc' vào cuối năm nay.
Nơi mà robot được đưa vào không chỉ dừng lại ở các nhà máy. Phạm vi ứng dụng mở rộng sang logistics, dịch vụ thương mại, y tế và chăm sóc, sản xuất an toàn, cứu hộ khẩn cấp, v.v. Chỉ dựa vào dữ liệu tích lũy từ nhà máy sẽ không đủ để ứng phó với bệnh viện hay hiện trường thảm họa. Khi không gian và đối tượng thay đổi, các quyết định và hành động cần thiết cũng sẽ khác nhau. Việc mở rộng các lĩnh vực ứng dụng như vậy không chỉ mở rộng thị trường mà còn tạo nền tảng để thu thập dữ liệu cần thiết từ các môi trường làm việc khác nhau.
Tuy nhiên, không nên đồng nhất mục tiêu chính sách với trình độ công nghệ hiện tại. 'Quy mô hàng nghìn chiếc' không có nghĩa là đã có số lượng robot đó được bán hoặc triển khai tại các nhà máy, mà là có khả năng mở rộng đến quy mô đó. Chính phủ Trung Quốc cũng đã chỉ ra rằng cần giải quyết các vấn đề như độ bền chịu tải cao trong thời gian dài, quản lý nhiệt, tiêu thụ điện, phát hiện va chạm và phanh khẩn cấp trong bối cảnh này.
Tại Hàn Quốc, đầu tư liên quan cũng đang được triển khai mạnh mẽ. Chính phủ đã quyết định đầu tư 23 nghìn tỷ won vào việc phát triển hệ sinh thái người máy đến năm 2030, và cũng sẽ đầu tư 28 nghìn tỷ won vào việc thử nghiệm trong 8 lĩnh vực như sản xuất tự động, sản xuất nhỏ, nông nghiệp, xây dựng, logistics, cảng, chăm sóc và quốc phòng. Ngoài ra, chỉ trong năm 2027, dự kiến sẽ có hơn 500 địa điểm thử nghiệm được tiến hành, và dữ liệu sản xuất và AI vật lý hiện có sẽ được tập hợp vào thư viện tích hợp của chính phủ để cung cấp cho việc học mô hình của các doanh nghiệp trong nước theo cách sạch.
Tuy nhiên, điều quan trọng nhất mà Hàn Quốc cần suy nghĩ không phải là quy mô đầu tư mà là dữ liệu nào sẽ được thu thập từ các địa điểm thử nghiệm. Hàn Quốc đã tích lũy kinh nghiệm sản xuất lâu dài và bí quyết quy trình trong các lĩnh vực liên quan như ô tô, đóng tàu, bán dẫn, pin và điện tử. Nếu không chỉ dừng lại ở việc xác nhận hiệu suất của robot hoàn chỉnh mà còn tích lũy dữ liệu học tập từ các công việc thực tế như video, thông tin vị trí, lực và mô-men xoắn, chuyển động của khớp, giá trị của nền tảng sản xuất có thể thay đổi.
Tuy nhiên, chỉ tăng cường số lượng dữ liệu cũng sẽ tạo ra giới hạn trong phạm vi ứng dụng. Mỗi nhà máy có thiết bị và phương thức làm việc khác nhau, và mỗi doanh nghiệp cũng sử dụng robot và cảm biến khác nhau. Ngay cả khi dữ liệu được thu thập từ cùng một công việc, nếu định dạng và đơn vị khác nhau thì sẽ khó sử dụng cho các mô hình hoặc địa điểm khác. Mặc dù không thể đồng nhất tất cả dữ liệu theo một định dạng, nhưng cần có tiêu chuẩn tối thiểu về thông tin nào sẽ được ghi lại với đơn vị và cấu trúc nào. Việc trang bị các thiết bị để bảo vệ công nghệ và bí mật thương mại của doanh nghiệp trong khi vẫn sử dụng thông tin cần thiết là rất quan trọng.
Nếu trong cuộc cạnh tranh AI tạo sinh, tài nguyên tính toán và dữ liệu số là rất quan trọng, thì trong giai đoạn robot và AI kết hợp, môi trường làm việc thực tế sẽ trở thành tài nguyên cốt lõi. Sự thay đổi này có thể mang lại cơ hội mới cho Hàn Quốc, nơi có nền tảng sản xuất vững chắc. Dù vậy, Trung Quốc đang nhanh chóng mở rộng phát triển robot và đưa vào thực tế dựa trên sự hỗ trợ chính sách mạnh mẽ, vì vậy sẽ khó để Hàn Quốc theo kịp tốc độ này trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, việc Hàn Quốc tham gia vào cuộc cạnh tranh quy mô theo cách tương tự cũng không thực tế. Do đó, Hàn Quốc cần tận dụng lợi thế của mình trong lĩnh vực sản xuất để từ từ tích lũy dữ liệu thực tế tinh vi và kết nối chúng với sự phát triển công nghệ một cách tinh tế hơn. Đã đến lúc tạo ra sức cạnh tranh không phải từ quy mô mà từ chất lượng của thực địa và độ sâu của việc tích lũy.
* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.
Lee Su Wan
alexlee@ajunews.com
© Bản quyền thuộc về Thời báo Kinh tế AJU & www.ajunews.com: Việc sử dụng các nội dung đăng tải trên vietnam. kyungjeilbo.com phải có sự đồng ý bằng văn bản của Aju News Corporation.