Sự Trỗi Dậy của AI Vật Lý: Biến Đổi Tương Lai của Robot và Tự Động Hóa Công Nghiệp

Collaborative Robots, Industrial Automation, Physical AI
Tháng 1 01, 2026

The Rise of Physical AI: Transforming the Future of Robotics and Industrial Automation

AI Vật Lý là gì?

AI Vật Lý đề cập đến sự tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với các hệ thống vật lý, cho phép máy móc cảm nhận, suy luận và thích nghi với môi trường xung quanh trong thời gian thực. Khác với tự động hóa truyền thống, vốn tuân theo các hướng dẫn được định trước, AI vật lý được trang bị cảm biến và bộ truyền động giúp xử lý các nhiệm vụ biến đổi và không thể đoán trước. Tiến bộ này đưa AI từ các mô hình lý thuyết thành các giải pháp thực tiễn, hữu hình nhằm giải quyết các thách thức thực tế trong nhiều ngành công nghiệp.

Sự chuyển đổi của ngành công nghiệp qua các máy móc thông minh

Một trong những tiến bộ đáng chú ý là cách robot hiện nay tương tác với môi trường ngoài sàn nhà máy. Các máy móc có khả năng AI vật lý đang điều khiển các phương tiện tự hành, quản lý tòa nhà thông minh, và làm việc cùng con người trong các ứng dụng nông nghiệp. Những phát triển này thúc đẩy hiệu quả, cải thiện an toàn và giúp các ngành công nghiệp trở nên linh hoạt hơn trước những biến động của thị trường.

Ví dụ, robot hai chân của Agility Robotics ở Georgia đang di chuyển hàng hóa với độ chính xác cao, và tại BMW, robot đạt được cải thiện 400% về tốc độ sản xuất, đặc biệt trong lắp đặt kim loại tấm. Những ứng dụng này thể hiện sự chuyển dịch từ tự động hóa truyền thống sang các hệ thống linh hoạt, tự chủ hơn, có khả năng học hỏi, thích nghi và tối ưu hóa trong thời gian thực.

Sự tăng trưởng đầu tư vào AI Vật Lý

Việc áp dụng AI vật lý được hỗ trợ bởi các khoản đầu tư khổng lồ, đánh dấu một bước ngoặt quan trọng. Theo một phân tích gần đây, hơn 7,5 tỷ đô la đã chảy vào các công ty AI vật lý chỉ trong năm 2024. Các công ty lớn như Physical Intelligence do Jeff Bezos hậu thuẫn đã huy động được 400 triệu đô la, trong khi Figure AI Inc. đảm bảo 675 triệu đô la. Sự bùng nổ tài trợ này báo hiệu sự trưởng thành nhanh chóng của ngành, khi việc áp dụng sớm mang lại hiệu quả và tăng doanh thu rõ rệt trong nhiều lĩnh vực.

Nhà đầu tư mạo hiểm đang chuyển hướng nguồn lực sang các startup dựa trên AI, với 93% tổng vốn đầu tư mạo hiểm hiện tập trung vào công nghệ AI. Đà phát triển này càng tăng tốc, với các công ty như General Intuition PBC và Project Prometheus huy động được nguồn vốn lớn cho các mô hình AI có khả năng hoạt động trong môi trường vật lý.

Vai trò của các Mô hình Nền tảng trong Robot AI

Một bước đột phá quan trọng trong AI vật lý là sự phát triển của Mô hình Nền tảng Robot (RFMs). Các mô hình AI này đóng vai trò như "bộ não" cho robot, cho phép chúng phân tích lượng lớn dữ liệu và thực hiện hành động dựa trên nhận thức thực tế. Được xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ-thị giác, RFMs giúp robot nhận diện vật thể và hiểu các quy luật vật lý.

Ví dụ, Robotics Transformer 2 của Google DeepMind mở rộng khả năng của các mô hình AI trước đó để tạo ra robot thông minh và thích nghi hơn. Với các mô hình ngôn ngữ-thị giác-hành động (VLAs), robot có thể được huấn luyện thực hiện nhiệm vụ mà không cần đào tạo cụ thể trước đó. Điều này cho phép chúng thực hiện các lệnh như "nhặt rác và vứt đi", ngay cả khi chưa từng được dạy nhiệm vụ này một cách rõ ràng.

Huấn luyện ảo và Bản sao kỹ thuật số: Tương lai của Robot AI

Sự phát triển của Mô hình Nền tảng Thế giới (WFMs) càng thúc đẩy tiến bộ của AI vật lý. WFMs tạo ra các bản sao kỹ thuật số của môi trường, cho phép robot được huấn luyện trong các thế giới ảo trước khi triển khai trong các tình huống thực tế. Bằng cách mô phỏng môi trường chính xác, robot có thể học và thích nghi với nhiều điều kiện khác nhau trong thời gian ngắn hơn nhiều so với việc thu thập dữ liệu vật lý.

Nền tảng Cosmos của Nvidia là một ví dụ điển hình, giúp huấn luyện robot và phương tiện tự hành bằng cách tạo ra các môi trường ảo mô phỏng độ phức tạp của thế giới thực. Những tiến bộ trong bản sao kỹ thuật số giúp robot hiểu và điều hướng môi trường xung quanh với độ chính xác chưa từng có. Thực tế, Waabi Innovation Inc. với Waabi World đã đạt được độ chân thực mô phỏng 99,7%, chứng minh rằng robot có thể được huấn luyện trong không gian ảo để hành xử gần như giống hệt trong thế giới vật lý.

Thương mại hóa và Ứng dụng của AI Vật Lý

Khi AI vật lý tiếp tục phát triển, ứng dụng thương mại đang tăng trưởng nhanh chóng. Năm 2024, các robot hình người như Digit của Agility Robotics bắt đầu được triển khai trong lĩnh vực logistics, đánh dấu một cột mốc quan trọng trong robot AI. Tuy nhiên, robot hình người, dù đột phá, vẫn chỉ chiếm một phần nhỏ trong tổng thị trường.

Sự chuyển đổi thực sự đang diễn ra ở các robot cộng tác (cobots), cánh tay robot và robot di động tự hành (AMRs). Ví dụ, hệ thống robot của Amazon đang cách mạng hóa logistics kho hàng, với các robot như Vulcan, Cardinal và Proteus nâng cao hiệu quả vận hành. Đội robot của Amazon, gồm hơn 750.000 đơn vị, được ước tính giúp công ty tiết kiệm 10 tỷ đô la mỗi năm vào năm 2030.

Những thách thức và hạn chế trong thực tế

Dù có tiến bộ nhanh chóng, AI vật lý vẫn đối mặt với một số thách thức. Ví dụ, robot hình người, dù ấn tượng, thường gặp khó khăn với các nhiệm vụ đòi hỏi phán đoán tinh tế và thao tác khéo léo. Các chuyên gia như Cedric Vincent từ Tria Technologies cảnh báo rằng dù robot có thể di chuyển vật thể, chúng vẫn gặp khó khăn với các nhiệm vụ phức tạp liên quan đến quyết định giống con người. Hiện tại, cánh tay robot và các robot chuyên dụng khác vẫn hiệu quả hơn cho các nhiệm vụ trong môi trường công nghiệp.

Thêm vào đó, AI vật lý vẫn còn ở giai đoạn đầu về khả năng tổng quát hóa trên nhiều nhiệm vụ khác nhau. Như Igor Pedan từ Amazon Robotics chỉ ra, dù robot xuất sắc trong các nhiệm vụ được lập trình sẵn, chúng chưa thể thực hiện phán đoán và thích nghi nhất quán trên nhiều hoạt động đa dạng.

Tương lai của phương tiện và xe tải tự hành

Bên cạnh robot công nghiệp, phương tiện tự hành cũng hưởng lợi từ các tiến bộ trong AI vật lý. Các startup như Waabi đang nỗ lực đưa xe tải hoàn toàn không người lái ra đường, với các mô hình AI thế hệ mới có khả năng điều hướng trong nhiều điều kiện đường khác nhau. Thị trường xe tải tự hành dự kiến sẽ tăng từ 68,09 tỷ đô la năm 2024 lên 214,32 tỷ đô la vào năm 2030, nhờ lợi ích về chi phí vận hành mà công nghệ này mang lại.

Nền tảng Drive Thor của Nvidia đang được các nhà sản xuất ô tô lớn như Mercedes-Benz, Volvo và Jaguar Land Rover đón nhận, thúc đẩy nhanh quá trình thương mại hóa phương tiện tự hành. Trong lĩnh vực vận tải, các phương tiện tự hành có thể giúp nhà sản xuất tiết kiệm gần 30% tổng chi phí vận chuyển vào năm 2040, theo ước tính của McKinsey & Co. và PricewaterhouseCoopers.

Sự hợp tác giữa con người và robot trong tương lai

Dù có những lo ngại về mất việc làm do AI, tương lai của AI vật lý là sự hợp tác, không phải thay thế. Các chuyên gia như Mat Gilbert từ Capgemini Invent đề xuất rằng tương lai sẽ chứng kiến AI và con người làm việc cùng nhau, nâng cao chuyên môn của con người thay vì thay thế. AI vật lý sẽ hỗ trợ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc nguy hiểm, trong khi con người tập trung giám sát, quản lý và thích nghi với các công nghệ này.

Như Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang nhấn mạnh, giá trị thực sự của AI vật lý là khả năng làm việc liền mạch cùng con người, tăng hiệu quả vận hành mà không loại bỏ hoàn toàn vai trò của con người. Thực tế, các hệ thống AI có thể tạo ra 170 triệu việc làm mới trên toàn cầu vào năm 2030, theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới.