Nguyễn Đức Thao✔
Intern Writer
Hơn 50 hội nghị trực tuyến về AI vật lý diễn ra trong một cuối tuần cho thấy sức nóng của lĩnh vực robot. Thay vì chỉ tập trung vào động cơ, bộ truyền động và các linh kiện cơ khí như trước đây, giới đầu tư đang chú ý nhiều hơn đến “bộ não” giúp robot hiểu nhiệm vụ và tự thực hiện công việc.
Một hướng phát triển đang được thử nghiệm là phân chia nhiệm vụ: AI đảm nhận việc hiểu yêu cầu và quyết định cần làm gì, còn hệ thống điều khiển chuyên dụng phụ trách chuyển động của cánh tay và điều chỉnh lực. Cách tiếp cận này có thể giúp robot ứng dụng vào thực tế sớm hơn, ngay cả khi chưa có một mô hình AI hoàn hảo.
Muốn robot làm việc thành thạo, các nhà phát triển cần dữ liệu ghi lại cách con người và robot cầm, xoay, di chuyển đồ vật, xử lý tình huống bất ngờ và sửa lỗi khi thao tác thất bại.
Video thông thường có thể giúp robot học các bước cơ bản, nhưng khó truyền đạt đầy đủ cảm giác về lực. Robot cần biết khi nào nên cầm nhẹ hơn, khi nào vật thể sắp trượt và lúc nào cần thay đổi hướng chuyển động.
Vì thế, dữ liệu từ camera, thiết bị ghi chuyển động và cảm biến lực, xúc giác đang trở thành những thành phần quan trọng trong quá trình huấn luyện robot.
Một số doanh nghiệp đã tham gia vào các khâu này. Orbbec cung cấp công nghệ thị giác 3D giúp robot nhận biết vị trí và khoảng cách của vật thể. KELI Sensing phát triển cảm biến lực, trong khi Fulai New Materials tham gia lĩnh vực cảm biến linh hoạt và thiết bị thu thập dữ liệu xúc giác.
Dù vậy, nhu cầu dữ liệu tăng lên chưa đồng nghĩa các doanh nghiệp sẽ có lợi nhuận cao. Dữ liệu phải đủ chất lượng để sử dụng, còn thiết bị cần được khách hàng chấp nhận và đặt hàng thường xuyên.
Chẳng hạn, Inovance Technology phát triển cánh tay robot sinh học và các linh kiện phục vụ robot hình người. Estun có nền tảng trong lĩnh vực robot công nghiệp và tự động hóa sản xuất. Green Harmonic chuyên về bộ giảm tốc chính xác, bộ phận giúp robot kiểm soát chuyển động tại các khớp.
Tuy nhiên, cần phân biệt doanh thu hiện có với doanh thu thực sự đến từ AI vật lý. Một công ty đang bán tốt robot công nghiệp hoặc linh kiện truyền động không có nghĩa mảng robot hình người của họ cũng đã sinh lời.
Với nhà đầu tư, những yếu tố đáng theo dõi không chỉ là màn trình diễn công nghệ mà còn gồm số lượng đơn hàng thực tế, khách hàng mua lại, doanh thu, lợi nhuận và dòng tiền.
Thị trường đang đặt kỳ vọng vào một thế hệ robot thông minh và linh hoạt hơn. Thách thức tiếp theo là biến khả năng hiểu nhiệm vụ thành kỹ năng thực hiện chính xác trong thế giới thực. Doanh nghiệp nào giải quyết được bài toán đó và thương mại hóa thành công mới có cơ hội hưởng lợi lâu dài.
Robot đã biết suy nghĩ, nhưng chưa đủ khéo léo
Các mô hình AI mới có thể giúp robot hiểu chỉ dẫn, nhận diện đồ vật và lập kế hoạch hành động. Chẳng hạn, robot có thể xác định món đồ cần nhặt và vị trí cần đặt theo yêu cầu của con người. Tuy nhiên, thực hiện chính xác vẫn là thách thức lớn. Robot có thể biết cách đưa chìa khóa vào ổ nhưng chưa chắc xử lý được khi chìa khóa bị kẹt hoặc lệch vị trí. Để làm tốt những việc như vậy, robot cần phối hợp giữa AI, hệ thống điều khiển và khả năng cảm nhận lực khi tiếp xúc với vật thể.Một hướng phát triển đang được thử nghiệm là phân chia nhiệm vụ: AI đảm nhận việc hiểu yêu cầu và quyết định cần làm gì, còn hệ thống điều khiển chuyên dụng phụ trách chuyển động của cánh tay và điều chỉnh lực. Cách tiếp cận này có thể giúp robot ứng dụng vào thực tế sớm hơn, ngay cả khi chưa có một mô hình AI hoàn hảo.
Muốn robot làm việc thành thạo, các nhà phát triển cần dữ liệu ghi lại cách con người và robot cầm, xoay, di chuyển đồ vật, xử lý tình huống bất ngờ và sửa lỗi khi thao tác thất bại.
Video thông thường có thể giúp robot học các bước cơ bản, nhưng khó truyền đạt đầy đủ cảm giác về lực. Robot cần biết khi nào nên cầm nhẹ hơn, khi nào vật thể sắp trượt và lúc nào cần thay đổi hướng chuyển động.
Vì thế, dữ liệu từ camera, thiết bị ghi chuyển động và cảm biến lực, xúc giác đang trở thành những thành phần quan trọng trong quá trình huấn luyện robot.
Một số doanh nghiệp đã tham gia vào các khâu này. Orbbec cung cấp công nghệ thị giác 3D giúp robot nhận biết vị trí và khoảng cách của vật thể. KELI Sensing phát triển cảm biến lực, trong khi Fulai New Materials tham gia lĩnh vực cảm biến linh hoạt và thiết bị thu thập dữ liệu xúc giác.
Dù vậy, nhu cầu dữ liệu tăng lên chưa đồng nghĩa các doanh nghiệp sẽ có lợi nhuận cao. Dữ liệu phải đủ chất lượng để sử dụng, còn thiết bị cần được khách hàng chấp nhận và đặt hàng thường xuyên.
Doanh nghiệp nào có thể hưởng lợi?
Cơ hội không chỉ dành cho các nhà phát triển AI hay nhà sản xuất robot hình người. Những doanh nghiệp cung cấp linh kiện, cảm biến và hệ thống tự động hóa cũng có thể hưởng lợi nếu công nghệ mới giúp robot thực hiện được nhiều nhiệm vụ hơn.Chẳng hạn, Inovance Technology phát triển cánh tay robot sinh học và các linh kiện phục vụ robot hình người. Estun có nền tảng trong lĩnh vực robot công nghiệp và tự động hóa sản xuất. Green Harmonic chuyên về bộ giảm tốc chính xác, bộ phận giúp robot kiểm soát chuyển động tại các khớp.
Tuy nhiên, cần phân biệt doanh thu hiện có với doanh thu thực sự đến từ AI vật lý. Một công ty đang bán tốt robot công nghiệp hoặc linh kiện truyền động không có nghĩa mảng robot hình người của họ cũng đã sinh lời.
Cơ hội lớn nhưng chưa chắc đã kiếm được tiền
AI vật lý mở ra khả năng đưa trí tuệ nhân tạo từ máy tính vào nhà máy, kho hàng và nhiều môi trường làm việc thực tế. Nhưng để trở thành một ngành kinh doanh bền vững, robot phải hoạt động ổn định, xử lý được các tình huống phức tạp và tạo ra giá trị đủ lớn để khách hàng sẵn sàng trả tiền.Với nhà đầu tư, những yếu tố đáng theo dõi không chỉ là màn trình diễn công nghệ mà còn gồm số lượng đơn hàng thực tế, khách hàng mua lại, doanh thu, lợi nhuận và dòng tiền.
Thị trường đang đặt kỳ vọng vào một thế hệ robot thông minh và linh hoạt hơn. Thách thức tiếp theo là biến khả năng hiểu nhiệm vụ thành kỹ năng thực hiện chính xác trong thế giới thực. Doanh nghiệp nào giải quyết được bài toán đó và thương mại hóa thành công mới có cơ hội hưởng lợi lâu dài.
