Phạm Thanh Bình✔
Writer
Việc Wang Naiyan rời Xiaomi không chỉ là một vụ chuyển việc. Nó cho thấy một xu hướng lớn hơn đang diễn ra trong ngành AI Trung Quốc: những người làm AI cho xe tự lái đang ngày càng nhìn sang robot và trí tuệ nhân tạo vật lý, nơi họ có thể tiếp tục giải cùng một bài toán nhưng trên phạm vi rộng hơn.
Theo 36Kr, Wang Naiyan đã chính thức rời Xiaomi Auto ngày 07/09/2026 và đang tiếp xúc với các nhà đầu tư để thành lập công ty mới, tập trung vào embodied AI, hay AI hiện thân. Hướng đi của ông được cho là xây dựng "bộ não" cho robot, tập trung vào khả năng cảm nhận, ra quyết định và lập kế hoạch với mức độ khái quát cao hơn. Một số nguồn cho biết đội ngũ khởi nghiệp mới có nhiều thành viên từng làm việc cùng ông tại TuSimple. Xiaomi chưa đưa ra bình luận chính thức về việc này.
Nếu chưa từng nghe tên Wang Naiyan, đây là một nhân vật khá đặc biệt trong giới AI Trung Quốc. Sinh năm 1990, ông được tuyển thẳng vào Đại học Chiết Giang từ thời trung học, sau đó học tiến sĩ tại Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông. Trong thời gian nghiên cứu, ông tham gia phát triển MXNet, một framework deep learning từng có ảnh hưởng lớn trong cộng đồng AI, đồng thời có nhiều công trình về computer vision và machine learning. Năm 2015, ông gia nhập TuSimple và sau đó trở thành CTO của TuSimple Trung Quốc, tham gia phát triển cả hệ thống tự lái L4 lẫn các giải pháp hướng tới thương mại hóa.
Tháng 05/2024, Wang Naiyan gia nhập Xiaomi Auto với vai trò quan trọng trong chương trình L3. Khi đó, Xiaomi xây dựng đội ngũ lái xe thông minh với bốn nhân vật chủ chốt gồm Ye Hangjun, Chen Guang, Chen Long và Wang Naiyan, mỗi người phụ trách một mảng công nghệ khác nhau. Wang tập trung vào L3, tức bài toán đưa xe từ hệ thống hỗ trợ lái hiện nay tiến gần hơn tới khả năng tự lái có điều kiện trong những tình huống được xác định rõ.
Một trong những màn trình diễn được nhắc đến nhiều nhất trong thời gian ông ở Xiaomi là chiếc YU7 GT hoàn thành vòng Nürburgring Nordschleife mà không có người lái. Theo ban quản lý Nürburgring, đây là lần đầu tiên một phương tiện hoàn toàn tự động hoàn thành một vòng được tính giờ chính thức trên đường đua dài 20,8 km này, với thời gian 10 phút 29,483 giây. Kỷ lục này nằm trong một hạng mục Autonomous Driving mới được thiết lập, nên không nên hiểu rằng chiếc xe đã nhanh hơn các xe do con người điều khiển. Ý nghĩa lớn hơn nằm ở việc hệ thống tự lái có thể xử lý một môi trường cực kỳ phức tạp mà không cần người ngồi sau vô-lăng.
Điều khiến câu chuyện trở nên đáng chú ý là Wang Naiyan không chuyển sang một lĩnh vực hoàn toàn xa lạ. Xe tự lái thực chất đã là một dạng embodied AI. Xe phải nhìn thế giới, hiểu tình huống, dự đoán những gì sắp xảy ra rồi đưa ra hành động trong môi trường vật lý. Robot cũng phải làm gần như vậy, chỉ khác là không gian hành động rộng hơn rất nhiều. Một chiếc xe chủ yếu cần hiểu đường, giao thông và động lực học của chính nó; một robot có thể phải nhận biết căn phòng, cầm một vật thể chưa từng gặp, hiểu yêu cầu bằng ngôn ngữ và tự tìm cách hoàn thành nhiệm vụ.
Đây chính là phần mình thấy đáng quan tâm nhất trong câu chuyện này. Cuộc chuyển dịch từ autonomous driving sang embodied AI không đơn giản là đổi ngành, mà là mở rộng bài toán. Một mô hình đủ tốt cho xe tự lái cần hoạt động ổn định trong những tình huống rất cụ thể. Còn mô hình mà Wang Naiyan đang hướng tới được cho là phải có khả năng khái quát cao, nghĩa là không chỉ làm tốt những tình huống đã được huấn luyện mà còn thích nghi với môi trường và nhiệm vụ mới. Nếu làm được, giá trị của nó không còn nằm riêng trong ô tô.
Và Wang Naiyan không phải người duy nhất đi theo hướng này. Trong năm 2026, ngày càng nhiều nhân sự từ các công ty tự lái và AI chuyển sang robot, trong khi những công nghệ như VLA, world model và reinforcement learning đang được nghiên cứu để tạo ra những hệ thống có khả năng quan sát và hành động trong thế giới thực. Chính vì thế, việc một chuyên gia L3 như Wang Naiyan chọn embodied AI không nên chỉ được nhìn như câu chuyện nhân sự của Xiaomi. Nó phản ánh sự thay đổi trong nơi mà ngành AI đang tìm kiếm bước đột phá tiếp theo.
Câu chuyện với Xiaomi càng đáng chú ý vì Chen Long, người từng phụ trách nền tảng VLA của Xiaomi, cũng được các nguồn mới nhất cho biết đã rời công ty để khởi nghiệp. Trước đó, thông tin Chen Long nghỉ việc từng chỉ dừng ở mức tin đồn và chính ông từng xuất hiện trong các hoạt động liên quan tới Xiaomi. Vì thế, nếu chỉ dựa vào những tin đồn hồi tháng 6 thì rất dễ kết luận quá sớm. Nhưng đến tháng 9, 36Kr và một số nguồn khác đã đưa tin Wang Naiyan và Chen Long đều đã rời Xiaomi.
Điều này có khiến Xiaomi phải lo lắng? Mình nghĩ có lý do để theo dõi, nhưng chưa đủ dữ kiện để nói đây là một cuộc khủng hoảng nhân sự. Xiaomi vẫn có một đội ngũ AI lớn và hệ thống tự lái không phụ thuộc vào một cá nhân. Điều đáng quan tâm hơn là khả năng Xiaomi giữ được tốc độ nghiên cứu và chuyển hóa công nghệ thành sản phẩm sau khi mất hai nhân sự từng phụ trách những hướng rất quan trọng.
Ở chiều ngược lại, việc những người như Wang Naiyan rời các hãng xe để làm embodied AI cũng cho thấy một thực tế khác: ô tô đang trở thành một trong những trường đào tạo thực tế tốt nhất cho AI vật lý. Xe có camera, cảm biến, máy tính, môi trường thật, dữ liệu vận hành và một bài toán rất rõ ràng là đưa AI ra quyết định an toàn. Những kinh nghiệm đó hoàn toàn có thể trở thành nền tảng để xây dựng robot.
Dòng tiền cũng đang chạy theo hướng này. Các báo cáo thị trường khác nhau đưa ra quy mô khác nhau do cách định nghĩa và phạm vi thống kê không giống nhau, nhưng đều cho thấy vốn đổ vào embodied AI và robot tại Trung Quốc tăng mạnh trong năm 2026. Một báo cáo của iiMedia Research ghi nhận 1.091,74 tỷ nhân dân tệ cho 172 thương vụ liên quan đến embodied intelligence trong nửa đầu năm, trong khi dữ liệu IT桔子 được China Securities Journal dẫn lại cho thấy riêng thị trường embodied AI trong nước đã vượt 900 tỷ nhân dân tệ. Những con số này không nên cộng gộp với nhau, nhưng cùng cho thấy một điều: đây đang là một trong những khu vực được vốn và nhân tài đặc biệt quan tâm.
Nhưng cũng cần tỉnh táo. Embodied AI đang nóng không có nghĩa cứ xây một mô hình robot là sẽ thành công. Bài toán khó nhất vẫn là dữ liệu hành động, khả năng khái quát, chi phí tính toán, độ tin cậy và khả năng biến mô hình thành sản phẩm có thể vận hành ngoài phòng thí nghiệm. Chính các báo cáo gần đây cũng cho thấy dòng vốn đang tập trung mạnh vào một số doanh nghiệp dẫn đầu, trong khi quá trình thương mại hóa thực tế vẫn chưa đồng đều.
Với Xiaomi, bài toán trước mắt vẫn là ô tô. Với Wang Naiyan, có vẻ như ông muốn đi rộng hơn, từ việc dạy một chiếc xe hiểu con đường sang việc xây dựng một hệ thống AI có thể hiểu và hành động trong thế giới vật lý. Nếu hướng đi này thành công, đây sẽ không chỉ là câu chuyện một chuyên gia tự lái rời Xiaomi để lập startup. Nó có thể là một ví dụ khá điển hình cho cách AI đang dịch chuyển từ việc tạo ra nội dung trong thế giới số sang trực tiếp hành động trong thế giới thật.
Theo 36Kr, Wang Naiyan đã chính thức rời Xiaomi Auto ngày 07/09/2026 và đang tiếp xúc với các nhà đầu tư để thành lập công ty mới, tập trung vào embodied AI, hay AI hiện thân. Hướng đi của ông được cho là xây dựng "bộ não" cho robot, tập trung vào khả năng cảm nhận, ra quyết định và lập kế hoạch với mức độ khái quát cao hơn. Một số nguồn cho biết đội ngũ khởi nghiệp mới có nhiều thành viên từng làm việc cùng ông tại TuSimple. Xiaomi chưa đưa ra bình luận chính thức về việc này.
Nếu chưa từng nghe tên Wang Naiyan, đây là một nhân vật khá đặc biệt trong giới AI Trung Quốc. Sinh năm 1990, ông được tuyển thẳng vào Đại học Chiết Giang từ thời trung học, sau đó học tiến sĩ tại Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông. Trong thời gian nghiên cứu, ông tham gia phát triển MXNet, một framework deep learning từng có ảnh hưởng lớn trong cộng đồng AI, đồng thời có nhiều công trình về computer vision và machine learning. Năm 2015, ông gia nhập TuSimple và sau đó trở thành CTO của TuSimple Trung Quốc, tham gia phát triển cả hệ thống tự lái L4 lẫn các giải pháp hướng tới thương mại hóa.
Tháng 05/2024, Wang Naiyan gia nhập Xiaomi Auto với vai trò quan trọng trong chương trình L3. Khi đó, Xiaomi xây dựng đội ngũ lái xe thông minh với bốn nhân vật chủ chốt gồm Ye Hangjun, Chen Guang, Chen Long và Wang Naiyan, mỗi người phụ trách một mảng công nghệ khác nhau. Wang tập trung vào L3, tức bài toán đưa xe từ hệ thống hỗ trợ lái hiện nay tiến gần hơn tới khả năng tự lái có điều kiện trong những tình huống được xác định rõ.
Một trong những màn trình diễn được nhắc đến nhiều nhất trong thời gian ông ở Xiaomi là chiếc YU7 GT hoàn thành vòng Nürburgring Nordschleife mà không có người lái. Theo ban quản lý Nürburgring, đây là lần đầu tiên một phương tiện hoàn toàn tự động hoàn thành một vòng được tính giờ chính thức trên đường đua dài 20,8 km này, với thời gian 10 phút 29,483 giây. Kỷ lục này nằm trong một hạng mục Autonomous Driving mới được thiết lập, nên không nên hiểu rằng chiếc xe đã nhanh hơn các xe do con người điều khiển. Ý nghĩa lớn hơn nằm ở việc hệ thống tự lái có thể xử lý một môi trường cực kỳ phức tạp mà không cần người ngồi sau vô-lăng.
Điều khiến câu chuyện trở nên đáng chú ý là Wang Naiyan không chuyển sang một lĩnh vực hoàn toàn xa lạ. Xe tự lái thực chất đã là một dạng embodied AI. Xe phải nhìn thế giới, hiểu tình huống, dự đoán những gì sắp xảy ra rồi đưa ra hành động trong môi trường vật lý. Robot cũng phải làm gần như vậy, chỉ khác là không gian hành động rộng hơn rất nhiều. Một chiếc xe chủ yếu cần hiểu đường, giao thông và động lực học của chính nó; một robot có thể phải nhận biết căn phòng, cầm một vật thể chưa từng gặp, hiểu yêu cầu bằng ngôn ngữ và tự tìm cách hoàn thành nhiệm vụ.
Đây chính là phần mình thấy đáng quan tâm nhất trong câu chuyện này. Cuộc chuyển dịch từ autonomous driving sang embodied AI không đơn giản là đổi ngành, mà là mở rộng bài toán. Một mô hình đủ tốt cho xe tự lái cần hoạt động ổn định trong những tình huống rất cụ thể. Còn mô hình mà Wang Naiyan đang hướng tới được cho là phải có khả năng khái quát cao, nghĩa là không chỉ làm tốt những tình huống đã được huấn luyện mà còn thích nghi với môi trường và nhiệm vụ mới. Nếu làm được, giá trị của nó không còn nằm riêng trong ô tô.
Và Wang Naiyan không phải người duy nhất đi theo hướng này. Trong năm 2026, ngày càng nhiều nhân sự từ các công ty tự lái và AI chuyển sang robot, trong khi những công nghệ như VLA, world model và reinforcement learning đang được nghiên cứu để tạo ra những hệ thống có khả năng quan sát và hành động trong thế giới thực. Chính vì thế, việc một chuyên gia L3 như Wang Naiyan chọn embodied AI không nên chỉ được nhìn như câu chuyện nhân sự của Xiaomi. Nó phản ánh sự thay đổi trong nơi mà ngành AI đang tìm kiếm bước đột phá tiếp theo.
Câu chuyện với Xiaomi càng đáng chú ý vì Chen Long, người từng phụ trách nền tảng VLA của Xiaomi, cũng được các nguồn mới nhất cho biết đã rời công ty để khởi nghiệp. Trước đó, thông tin Chen Long nghỉ việc từng chỉ dừng ở mức tin đồn và chính ông từng xuất hiện trong các hoạt động liên quan tới Xiaomi. Vì thế, nếu chỉ dựa vào những tin đồn hồi tháng 6 thì rất dễ kết luận quá sớm. Nhưng đến tháng 9, 36Kr và một số nguồn khác đã đưa tin Wang Naiyan và Chen Long đều đã rời Xiaomi.
Điều này có khiến Xiaomi phải lo lắng? Mình nghĩ có lý do để theo dõi, nhưng chưa đủ dữ kiện để nói đây là một cuộc khủng hoảng nhân sự. Xiaomi vẫn có một đội ngũ AI lớn và hệ thống tự lái không phụ thuộc vào một cá nhân. Điều đáng quan tâm hơn là khả năng Xiaomi giữ được tốc độ nghiên cứu và chuyển hóa công nghệ thành sản phẩm sau khi mất hai nhân sự từng phụ trách những hướng rất quan trọng.
Ở chiều ngược lại, việc những người như Wang Naiyan rời các hãng xe để làm embodied AI cũng cho thấy một thực tế khác: ô tô đang trở thành một trong những trường đào tạo thực tế tốt nhất cho AI vật lý. Xe có camera, cảm biến, máy tính, môi trường thật, dữ liệu vận hành và một bài toán rất rõ ràng là đưa AI ra quyết định an toàn. Những kinh nghiệm đó hoàn toàn có thể trở thành nền tảng để xây dựng robot.
Dòng tiền cũng đang chạy theo hướng này. Các báo cáo thị trường khác nhau đưa ra quy mô khác nhau do cách định nghĩa và phạm vi thống kê không giống nhau, nhưng đều cho thấy vốn đổ vào embodied AI và robot tại Trung Quốc tăng mạnh trong năm 2026. Một báo cáo của iiMedia Research ghi nhận 1.091,74 tỷ nhân dân tệ cho 172 thương vụ liên quan đến embodied intelligence trong nửa đầu năm, trong khi dữ liệu IT桔子 được China Securities Journal dẫn lại cho thấy riêng thị trường embodied AI trong nước đã vượt 900 tỷ nhân dân tệ. Những con số này không nên cộng gộp với nhau, nhưng cùng cho thấy một điều: đây đang là một trong những khu vực được vốn và nhân tài đặc biệt quan tâm.
Nhưng cũng cần tỉnh táo. Embodied AI đang nóng không có nghĩa cứ xây một mô hình robot là sẽ thành công. Bài toán khó nhất vẫn là dữ liệu hành động, khả năng khái quát, chi phí tính toán, độ tin cậy và khả năng biến mô hình thành sản phẩm có thể vận hành ngoài phòng thí nghiệm. Chính các báo cáo gần đây cũng cho thấy dòng vốn đang tập trung mạnh vào một số doanh nghiệp dẫn đầu, trong khi quá trình thương mại hóa thực tế vẫn chưa đồng đều.
Với Xiaomi, bài toán trước mắt vẫn là ô tô. Với Wang Naiyan, có vẻ như ông muốn đi rộng hơn, từ việc dạy một chiếc xe hiểu con đường sang việc xây dựng một hệ thống AI có thể hiểu và hành động trong thế giới vật lý. Nếu hướng đi này thành công, đây sẽ không chỉ là câu chuyện một chuyên gia tự lái rời Xiaomi để lập startup. Nó có thể là một ví dụ khá điển hình cho cách AI đang dịch chuyển từ việc tạo ra nội dung trong thế giới số sang trực tiếp hành động trong thế giới thật.
