8 phút đọc
Trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI) đang được giới công nghệ đánh giá là bước tiến tiếp theo để đưa trí tuệ nhân tạo thâm nhập sâu vào thế giới vật lý. Thay vì chỉ hoạt động trong môi trường kỹ thuật số, các cỗ máy thông minh giờ đây đang dần bước ra đời thực, đảm nhận những vai trò cụ thể nhờ sự kết hợp giữa mô hình ngôn ngữ, cảm biến và hệ thống nhận thức vật lý.
Hành trình từ “lớp học robot” đến những công việc ngoài đời thực
Sự chuyển dịch của AI hiện thân không còn là lý thuyết xa vời. Thực tế vào một ngày giữa tháng 7, tại Hàng Châu (tỉnh Chiết Giang, Trung Quốc), một lớp học đặc biệt dành riêng cho 30 robot đã được tổ chức. Sau hơn hai tháng huấn luyện, đến ngày 27/9, bốn robot đầu tiên đã tốt nghiệp và nhanh chóng tìm được việc làm thực tế: một robot làm hướng dẫn viên bảo tàng ở Hàng Châu, một cỗ máy hướng dẫn tham quan tại trường dạy robot, một robot thực hiện nhiệm vụ kiểm tra xưởng sản xuất của Nestlé ở Thiên Tân, và cỗ máy cuối cùng đã đến Hàn Quốc để biểu diễn piano.
Theo Nvidia định nghĩa, AI hiện thân là việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hệ thống vật lý để tương tác trực tiếp với thế giới thực thông qua chu kỳ liên tục: nhận thức, suy luận và hành động. Khác với robot công nghiệp truyền thống vốn chỉ thực hiện các quỹ đạo lập trình sẵn trong môi trường có kiểm soát, robot tích hợp AI hướng tới khả năng quan sát, thích ứng linh hoạt, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tự lập kế hoạch hành động.
Chuyên trang học thuật Wiley đánh giá rằng bước đi này đánh dấu cột mốc quan trọng, mang thế giới kỹ thuật số sang thế giới vật lý thông qua AI tạo sinh (GenAI). Theo The Verge, để vận hành, hệ thống trải qua hai giai đoạn chính: tiền huấn luyện (sử dụng dữ liệu web, dữ liệu robot thực tế và giả lập) và hậu huấn luyện (tinh chỉnh qua học tăng cường, dữ liệu tổng hợp và học bắt chước). Khi vận hành thực tế, công nghệ suy luận thời gian thực kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) và mô hình Hành động – Ngôn ngữ – Thị giác (VLAM) giúp robot dự đoán, quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.
Cuộc đua công nghệ toàn cầu và tiềm năng thị trường tỷ USD
Theo các số liệu được Markets & Markets công bố vào tháng 9, quy mô thị trường AI hiện thân dự kiến sẽ đạt 23,06 tỷ USD vào năm 2030, tăng vọt từ mức 4,44 tỷ USD của năm 2025, ghi nhận tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) lên tới 39,0%. Trong đó, khu vực châu Á – Thái Bình Dương đang dẫn đầu về tốc độ phát triển.
Hiện tại, theo Embodied Wire, Mỹ và Trung Quốc đang là hai quốc gia dẫn đầu cuộc đua phát triển mô hình nền tảng cho Embodied AI:
- Tại Mỹ: Nổi bật có mô hình Nvidia Isaac GR00T N1.7 tập trung vào robot hình người; Google DeepMind Gemini Robotics 2 kết hợp VLAM với khả năng suy luận; cùng các sản phẩm như Physical Intelligence π0.7 và Figure Helix 2.5 hướng tới khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ trên robot.
- Tại Trung Quốc: Các mô hình như Agibot GO-2 và GE-Act 2.0 đang thu hút nhiều sự chú ý. Gần đây nhất, vào ngày 1/10, Viện Trí tuệ Nhân tạo cho công nghiệp thuộc Viện hàn lâm khoa học Trung Quốc (CAS) đã phát triển thành công Maxwell Smart. Mô hình này đã đạt điểm số kỷ lục 91,9 trên chuẩn Meta-World (chuẩn đánh giá khả năng thực hiện 50 nhiệm vụ vật lý thường ngày của robot), dẫn đầu bảng xếp hạng AI toàn cầu về nhiệm vụ vật lý.
Sức nóng của AI hiện thân cũng được phản ánh rõ nét tại các sự kiện công nghệ toàn cầu như Triển lãm điện tử tiêu dùng CES 2026 ở Las Vegas, nơi phần lớn đơn vị tham gia đều tập trung quảng bá thiết bị hỗ trợ AI, nhấn mạnh sự dịch chuyển từ phần mềm thuần túy sang AI vật lý thông qua các hệ thống tự hành và robot hình người.
Để đón đầu làn sóng này, các tập đoàn bán dẫn lớn như ARM cũng đã tái cấu trúc và thành lập riêng một đơn vị “AI vật lý” nhằm mở rộng sự hiện diện. Tại Trung Quốc, cơ sở hạ tầng phục vụ huấn luyện robot đang được mở rộng nhanh chóng. Điển hình như tại Hùng An, một cơ sở đào tạo chuyên dụng đã được xây dựng để giúp các robot học các công việc thường nhật như dọn rác, xếp kệ hàng và vận chuyển hàng hóa, trong khi các huấn luyện viên sử dụng kính thực tế ảo để điều chỉnh. Tính đến cuối tháng 6, nước này đã vận hành hoặc hoàn thành hơn 70 cơ sở đào tạo robot và đang xây dựng thêm hơn 40 cơ sở khác, ghi nhận sự xuất hiện của hơn 400 mẫu robot hình người mới phục vụ AI hiện thân, với quy mô sản xuất cả năm dự kiến vượt 100.000 chiếc.
Rào cản dữ liệu triệu đô và thách thức kiểm soát an toàn
Dù đạt được nhiều bước tiến ấn tượng, giới chuyên gia nhận định hành trình đưa AI hiện thân từ giai đoạn thử nghiệm ra quy mô thương mại hóa đại trà (từ 1 lên 10) vẫn đối mặt với những thách thức cực kỳ lớn.
Trở ngại lớn nhất nằm ở nguồn dữ liệu huấn luyện. Trích dẫn ý kiến của Jiang Lei, nhà khoa học trưởng của Trung tâm Đổi mới robot hình người Trung Quốc:
“Điểm nghẽn nằm ở tiêu chuẩn, quản lý kỹ thuật và thử nghiệm quy mô thí điểm, nhưng cốt lõi của vấn đề là khả năng thích ứng robot với tình huống thực tế khác nhau. Nếu các mô hình ngôn ngữ lớn hay hệ thống AI đa phương thức hoạt động chủ yếu nhờ tận dụng lượng lớn dữ liệu khổng lồ trên Internet, AI hiện thân phải học cách hoạt động trong thế giới vật lý, đòi hỏi dữ liệu được tạo ra thông qua tương tác thế giới thực. Nhà máy, kho bãi cho đến bệnh viện, nhà hàng có thể yêu cầu các mức độ lực, độ chính xác và chuyển động khác nhau.”
Việc thu thập dữ liệu tương tác thực tế chất lượng cao vô cùng tốn kém và đầy thách thức. Zhang Haiwei, nhà sáng lập một doanh nghiệp công nghệ robot tại Hàng Châu, chia sẻ doanh nghiệp của ông đã phải chi tới hàng chục triệu nhân dân tệ chỉ để thu thập dữ liệu huấn luyện cho một ứng dụng thực tế duy nhất.
Bên cạnh chi phí, bài toán an toàn khi robot tự chủ vận hành cũng là một dấu hỏi lớn. Gao Yang, nhà đồng sáng lập kiêm nhà khoa học trưởng của hãng robot Spirit AI, cho biết dù hiện tại mối lo ngại trí tuệ nhân tạo mất kiểm soát chưa quá cấp bách do mô hình phần mềm còn non nớt, nhưng vấn đề sẽ trở nên nghiêm trọng khi robot bắt đầu tương tác trực tiếp với nhiều người trong các môi trường phức tạp và khó lường như gia đình hay nơi công cộng. Hiện tại, các nhà sản xuất phải trang bị hệ thống điều khiển toàn thân kết hợp phanh khẩn cấp tự động để ngăn chặn rủi ro.
Điều người dùng và doanh nghiệp cần theo dõi
Theo AI Nave, lĩnh vực nhà máy và kho vận sẽ là những nơi đầu tiên chứng kiến sự đổ bộ mạnh mẽ của AI hiện thân nhờ nền tảng robot công nghiệp sẵn có. Điểm khác biệt là thế hệ robot mới sẽ tự động quan sát dây chuyền, nhận biết thay đổi và điều chỉnh hành động thay vì đi theo lộ trình vạch sẵn. Người dùng và các doanh nghiệp cần theo dõi sát sao tiến trình thiết lập các tiêu chuẩn kỹ thuật, các thử nghiệm quy mô thí điểm, cũng như cách thức các nhà sản xuất tối ưu hóa chi phí thu thập dữ liệu thực tế để đưa các cỗ máy thông minh này vào đời sống một cách an toàn và tối ưu nhất.
Nguồn tham khảo: Xem bài gốc
