Trung Quốc bước vào cuộc đua phát triển trí não robot

Làn sóng đầu tư vào AI hiện thân đang tràn qua các công ty Trung Quốc, thúc đẩy nỗ lực chuyển đổi từ tập trung vào phần cứng sang phát triển bộ não thông minh cho robot hình người.

Sau nhiều năm chế tạo robot hình người có khả năng chạy, nhảy múa và lộn ngược, các công ty Trung Quốc đang dồn lực vào chinh phục thách thức: phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) để những cỗ máy này hữu ích hơn trong nhiều công việc đa dạng. Nỗ lực chuyển hướng này đang thúc đẩy làn sóng đầu tư vào AI hiện thân, lĩnh vực tập trung vào phần mềm cho phép robot hiểu môi trường xung quanh, học nhiệm vụ mới và thích nghi mà không cần lập trình cho từng công việc cụ thể.

Theo công ty nghiên cứu dữ liệu ITjuzi, những công ty AI hiện thân của Trung Quốc đã huy động được 93,5 tỷ nhân dân tệ (13 tỷ USD) qua 322 thương vụ trong nửa đầu năm 2026, gấp 5 lần so với năm ngoái. Dòng vốn đầu tư ngày càng đổ mạnh vào nhà phát triển trí tuệ nhân tạo cho robot, thay vì chỉ tập trung vào nhà sản xuất phần cứng.

Khi cạnh tranh làm giá phần cứng ngày càng rẻ đi, nhà sản xuất robot đã đi đến kết luận "lợi nhuận sẽ không đến từ phần cứng mà từ trí tuệ", theo Dermot McGrath, nhà sáng lập công ty tư vấn công nghệ ZenGen Labs có trụ sở tại Thượng Hải.

Lĩnh vực công nghiệp mới nổi này đang mở ra mặt trận mới trong cuộc đua công nghệ Mỹ - Trung. Các công ty Mỹ dẫn đầu ở một số hệ thống AI robot tiên tiến trong khi nhà phát triển Trung Quốc hy vọng sức mạnh sản xuất và khả năng tiếp cận dữ liệu huấn luyện thực tế sẽ giúp họ thách thức đối thủ.

Quốc gia nào biết cách kết hợp AI với máy móc tốt nhất sẽ chiếm lợi thế lớn trong tự động hóa nhà máy và vận chuyển, có khả năng tái định hình năng suất công nghiệp và thống trị thị trường robot toàn cầu. "Trí tuệ thực sự là mắt xích yếu nhất trong toàn bộ hệ thống robot", Reuters dẫn lời Gao Yang, nhà đồng sáng lập Spirit AI.

Đầu tư phát triển trí tuệ

Các công ty khởi nghiệp Mỹ như Physical Intelligence, Skild AI và Generalist, đang phát triển phần mềm dạy robot các kỹ năng khác nhau mà không cần mất quá nhiều thời gian huấn luyện lại.

Generalist cho biết mô hình GEN-1.5 của họ hoàn thành khoảng 60% nhiệm vụ đơn giản sau khi xem đoạn trình diễn kéo dài 3-12 giây. Công ty X Square của Trung Quốc công bố nghiên cứu cho thấy robot có thể học kỹ năng xử lý từ video của con người mà không cần đào tạo lại mô hình cho từng nhiệm vụ.

"Những phòng thí nghiệm hàng đầu của Mỹ đang đặt ra tiêu chuẩn khắt khe, đặc biệt là tốc độ robot học hỏi và tái sử dụng kỹ năng", Georg Stieler, chuyên gia tư vấn robot, cho biết.

Trong khi nhà phát triển Mỹ có lợi thế về nghiên cứu AI tiên tiến và dễ dàng tiếp cận chip máy tính siêu mạnh, công ty Trung Quốc lại có cơ hội hợp tác chặt chẽ với các nhà máy sản xuất robot và khách hàng công nghiệp để thử nghiệm và cải tiến hệ thống của họ. Một số startup Trung Quốc như X Square, Galaxea và Spirit AI đạt mức định giá khoảng 3 tỷ USD. Yang Qian, nhà đồng sáng lập kiêm giám đốc vận hành của X Square, chia sẻ: "Chúng tôi muốn robot chuyển từ hoạt động theo câu lệnh có sẵn sang khả năng tự nhận thức".

Các nhà sản xuất tên tuổi cũng đang đầu tư mạnh tay. Hãng UB Tech đăng tuyển vị trí giám đốc khoa học phụ trách phát triển mô hình AI với mức đãi ngộ lên tới 124 triệu nhân dân tệ (18 triệu USD). Công ty Unitree ở Hàng Châu, một trong những nhà sản xuất robot hình người lớn nhất thế giới tính theo số lượng giao hàng, có khoảng 30 nhà nghiên cứu phát triển AI để dự đoán cách vật thể chuyển động và tương tác.

Nỗ lực huấn luyện robot thông minh

Khác với chatbot học từ lượng lớn văn bản trên Internet, robot cần ví dụ về tương tác vật lý từ cầm nắm đồ vật đến xử lý dây linh hoạt. SCMP cho biết, trở ngại lớn nhất là tiếp cận dữ liệu tương tác vật lý chất lượng cao, nguồn tài nguyên còn thiếu thốn để phát triển thế hệ robot thông minh tiếp theo. Việc xây dựng mô hình AI hiện thân đa dụng có thể đòi hỏi hàng chục triệu giờ dữ liệu tương tác thực tế. Tuy nhiên, đầu năm 2026, tổng số giờ dữ liệu tương tác vật lý chất lượng cao có sẵn trên toàn cầu chỉ vào khoảng 500.000 giờ.

Các công ty Trung Quốc đang theo đuổi những cách tiếp cận khác nhau để thu thập thông tin đó. Một số thuê người làm mẫu, số khác sử dụng mô phỏng máy tính, có bên kết hợp cả hai. Thị trường này rất chật chội và chưa có cái tên nào thực sự vượt lên dẫn đầu.

Spirit AI thuê khoảng 1.000 người ghi hình hoạt động hàng ngày và công nghiệp. ACE Robotics sử dụng cảm biến đeo trên người để ghi lại chuyển động và lực cầm nắm của nhân viên tại cửa hàng và khách sạn.

Robbyant, công ty con của tập đoàn công nghệ Ant Group huấn luyện mô hình AI bằng 160.000 giờ dữ liệu video, trong đó có 50.000 giờ quay cảnh robot chuyển động dưới sự dẫn dắt của con người. Họ cũng dạy phần mềm làm quen với 20 cấu hình robot khác nhau từ 17 thương hiệu, với mục tiêu sử dụng cùng một bộ não AI này cho nhiều loại robot.

DexForce theo đuổi một cách tiếp cận khác, sử dụng môi trường tạo bởi máy tính để dạy robot. Giám đốc điều hành Nicole Yang cho biết công ty có thể chuẩn bị một số nhiệm vụ công nghiệp để triển khai trong vòng 6-8 giờ với tỷ lệ thành công trên 99,9% ở những thao tác đòi hỏi độ chính xác cao.

Tuy nhiên, Jerry Wang, giám đốc nền tảng SpatialVerse của công ty trí tuệ không gian Manycore Tech chuyên thiết kế môi trường huấn luyện AI, chỉ ra mô phỏng không thể tái tạo hoàn hảo các tương tác vật lý. Theo ông, chất lượng quan trọng hơn độ đa dạng và thu thập dữ liệu ở quy mô lớn.

Từ huấn luyện tới hoạt động thực tế

Các công ty robot Trung Quốc cũng phải đối mặt nhiều trở ngại khác bao gồm thiếu chip xử lý cao cấp của Nvidia do lệnh cấm vận từ Mỹ và khó gọi vốn trên sàn chứng khoán do cơ quan quản lý lo ngại mức định giá quá cao và số lượng quá đông. Theo Zhu Mingxuan, người phụ trách phát triển mô hình AI cho robot của JoyIn Technology, khi robot trở nên mạnh mẽ hơn, tình trạng thiếu chip tiên tiến sẽ trở thành vấn đề đau đầu cho ngành công nghiệp AI hiện thân của Trung Quốc.

JoyIn và các nhà phát triển khác đang thử nghiệm liệu phần mềm của họ có giúp robot tự giải quyết vấn đề xa lạ hay không. Zhu nêu một thí nghiệm trong đó robot liên tục thất bại khi cố cất tai nghe lên tủ cao quá tầm với. Sau đó, đội kỹ sư cho nó xem video quay cảnh con người xử lý việc này ra sao. Nhờ đó, robot biết đẩy một chiếc hộp lại gần tủ và trèo lên.

Quá trình triển khai trong thực tế tại Trung Quốc không có chỗ cho sự ứng phó qua loa. Nhà sản xuất pin CATL cho biết robot của Spirit AI có thể tự động nối dây trong thử nghiệm pin tại nhà máy Trung Châu, đạt tỷ lệ cắm chính xác hơn 99%. Công ty Robbyant chia sẻ robot của họ đang xử lý đơn hàng tại hai hiệu thuốc ở Thượng Hải, còn nhân viên sẽ kiểm tra lại thuốc trước khi giao đi.

Tuy nhiên, mục tiêu cao nhất là phần mềm có khả năng tự học công việc mới mà không cần điều chỉnh quá nhiều. Mức độ thành công phụ thuộc vào hiệu quả mà AI đạt được trên nhiều nhóm khách hàng và môi trường làm việc khác nhau. Điều đó đòi hỏi các công ty phải huấn luyện mô hình ngày càng mạnh mẽ hơn bằng chip tiên tiến.

Nhiều công ty Trung Quốc đang cố gắng giảm nhu cầu tính toán thông qua mô hình tinh gọn hơn, dữ liệu nhân tạo và mô phỏng trong khi những hãng sản xuất chip nội địa đang nỗ lực phát triển sản phẩm thay thế phần cứng của Nvidia.

Theo Merics, năm 2025, Trung Quốc sản xuất 12.800 robot hình người, chiếm khoảng 90% tổng số toàn cầu, chủ yếu sử dụng trong trung tâm huấn luyện, phòng thí nghiệm nghiên cứu, vận chuyển và môi trường sản xuất. Đây là mức tăng mạnh so với năm 2024, nhưng vẫn nhỏ hơn nhiều so với sản lượng hàng năm của robot công nghiệp (556.000 đơn vị).

Các công ty khởi nghiệp tập trung vào robot điều khiển bằng AI vẫn đang thử nghiệm nguyên mẫu trong ngành công nghiệp và chưa triển khai toàn diện. Một số sản phẩm hàng đầu trong nước như robot K2 của Kepler Robotics đảm nhận nhiệm vụ vận chuyển đơn giản như mang vác tải trọng lên đến 30 kg. Tương tự, UBTech đang thử nghiệm loạt robot hình người Walker trong nhà máy sản xuất ôtô điện ở khâu kiểm tra chất lượng, lắp ráp bộ phận đơn giản và phân loại vật liệu.

An Khang tổng hợp