Ngành robot Trung Quốc đối mặt thách thức lớn về ‘bộ não’ và dữ liệu

Tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới (WAIC) vừa kết thúc ở Thượng Hải, các chuyên gia trong ngành robotics Trung Quốc đã chỉ ra những khó khăn lớn mà họ đang đối mặt trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo hiện thân (embodied AI). Cụ thể, các công ty thiếu hụt dữ liệu đa phương thức đủ lớn về thế giới vật lý và chưa có các bộ xử lý ("bộ não") đủ mạnh để cải thiện tương tác giữa robot và môi trường hiện thực.

Wang Xiaogang, đồng sáng lập SenseTime và Chủ tịch công ty con Ace Robotics chuyên về robotics, cho biết thách thức chính hiện nay là làm thế nào để liên kết phần cứng, dữ liệu, mô hình AI và các tình huống thực tế thành một hệ thống học tập lặp kín, nhằm nâng cao hiệu quả của robot. Theo ông, phần lớn dữ liệu huấn luyện hiện được thu thập qua các mô phỏng hành vi con người, nhưng muốn dữ liệu đó phát huy tác dụng thì thiết kế phần cứng của robot phải được tối ưu đồng thời với phương pháp và cấu trúc thu thập dữ liệu.

Yao Maoqing, đối tác và Phó chủ tịch cấp cao của AgiBot, công ty sản xuất robot hình người đặt tại Thượng Hải, nhấn mạnh sự thiếu hụt dữ liệu đa phương thức đang cản trở việc huấn luyện các mô hình thế giới (world models) có khả năng giúp robot hình người hiểu và điều hướng môi trường xung quanh. Ông cho biết lượng dữ liệu về thế giới vật lý kết hợp giữa hình ảnh, âm thanh và cảm biến vẫn rất hạn chế so với lượng dữ liệu có sẵn phục vụ các mô hình ngôn ngữ lớn (large language models).

Zhang Zhengyou, chuyên gia khoa học trưởng tại Tencent Holdings và Giám đốc Robotics X Lab, cũng chia sẻ rằng để phát triển trí tuệ nhân tạo hiện thân, ngành cần áp dụng nhiều hơn nữa các kiến thức về cách con người suy nghĩ, kết hợp các lĩnh vực khoa học nhận thức và thần kinh học thay vì chỉ dựa vào huấn luyện dữ liệu quy mô lớn.

Trong một cuộc thảo luận tại WAIC, Yao Maoqing còn chỉ ra sự bất cập trong việc các robot hiện nay được huấn luyện chủ yếu dựa trên nội dung video, trong khi dữ liệu cần thiết cho hoạt động trong thế giới thực lại có sự khác biệt lớn, gây ảnh hưởng đến hiệu suất vận hành thực tế của robot.

Bên cạnh đó, các chuyên gia đánh giá còn tồn tại một khoảng cách về sự phối hợp giữa trí tuệ nhân tạo và phần thân vật lý của robot. Zhang Zhengyou nói: “Trí tuệ nhân tạo thông minh nhất hiện tại vẫn chỉ là một ‘bộ não trong bình chứa’. Chúng ta không thể chỉ dựa vào trí tuệ có thể trò chuyện mà thiếu khả năng tích hợp ngôn ngữ, thị giác, hiểu biết không gian, điều khiển vật lý và phản hồi môi trường.”

Trước những thách thức trên, các công ty công nghệ lớn và startup Trung Quốc đang đẩy mạnh các giải pháp sáng tạo để đột phá trong lĩnh vực robotics, hướng tới sản xuất hàng loạt và thương mại hóa nhanh chóng.

Ace Robotics đã giới thiệu mẫu mô hình trí tuệ thế giới hướng hành động Kairos 3.1, với mục tiêu hội tụ trí thông minh sinh tạo, vật lý và nhận thức trong cùng một hệ thống thay vì phát triển riêng lẻ. Wang Xiaogang chia sẻ mô hình này cho phép robot tự đánh giá và sửa lỗi, tạo ra vòng lặp học tập khép kín để nâng cao hiệu suất.

Tencent cũng trình làng nhiều sản phẩm trí tuệ nhân tạo hiện thân, bao gồm Hy-Embodied-VLM-1.0 để hiểu môi trường, Hy-Embodied-RxBrain-1.0 cho khả năng lập luận và lập kế hoạch, cùng Hy-Embodied-VLA-0.5 chuyển hóa kế hoạch thành hành động vật lý. Ngoài ra, Tencent giới thiệu Apexio, đại lý luôn hoạt động trong robot, và TairosAgent để phối hợp mô hình, kỹ năng với phần cứng trên các robot khác nhau.

Zhang Zhengyou cho biết mục tiêu của RxBrain là hội tụ khả năng “lập luận” và “tưởng tượng”, giúp robot nâng cao sự hiểu biết và ứng dụng trong thực tế. Tập đoàn hướng tới phát triển giải pháp đầy đủ từ hạ tầng đám mây tới mô hình, nền tảng và ứng dụng, đồng thời chú trọng kết nối giữa người với người, người với robot, và giữa các robot với nhau, mở ra tương lai hợp tác sâu rộng hơn.

Ngành robot Trung Quốc đang được kỳ vọng sẽ bứt phá lớn trong thời gian tới nhờ sự phối hợp chặt chẽ giữa nghiên cứu, thiết kế phần cứng, dữ liệu và ứng dụng thực tế, góp phần thúc đẩy nhanh quá trình thương mại hóa và áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực công nghiệp khác nhau.

Bài viết được biên tập với sự hỗ trợ của công cụ trí tuệ nhân tạo (AI), tổng hợp từ các nguồn tin dẫn bên dưới và đã qua kiểm duyệt của toà soạn Quang Minh Việt Nam.