AI 'hiện thân' để bước chân vào đời thực

Trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI) được xem là bước tiếp theo để AI tiến vào thế giới vật lý, nhưng vẫn còn rào cản dữ liệu.

Một ngày giữa tháng 7, tại Hàng Châu, tỉnh Chiết Giang (Trung Quốc), 30 robot tham gia lớp học đầu tiên chỉ dành cho các cỗ máy. Sau hơn hai tháng huấn luyện, ngày 27/9, bốn robot đã tốt nghiệp và tìm được việc: một làm hướng dẫn viên bảo tàng ở Hàng Châu, một hướng dẫn tham quan tại trường dạy robot, một có nhiệm vụ kiểm tra xưởng sản xuất của Nestlé ở Thiên Tân, và cỗ máy còn lại đến Hàn Quốc biểu diễn piano.

Theo Tân Hoa Xã , việc để robot "học tập", sau đó có công việc ngoài đời thực làm nổi bật xu hướng quan trọng: đưa AI hiện thân vào thế giới thực - công đoạn đòi hỏi nhiều hơn những gì nhà sản xuất hoặc người dùng robot riêng lẻ có thể cung cấp.

Từ AI "biết" đến AI "làm"

Robot công nghiệp truyền thống được đánh giá cao khi thực hiện nhiệm vụ cố định trong môi trường làm việc có kiểm soát. Tuy nhiên, khi AI phát triển mạnh, các cỗ máy bắt đầu hướng đến khả năng linh hoạt, hiểu ngôn ngữ, lập kế hoạch và thích ứng.

Nvidia định nghĩa, AI hiện thân là việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hệ thống vật lý, cho phép tương tác với thế giới thực. Chúng gồm hệ thống nhận thức, suy luận và hành động thông qua sự tiếp xúc liên tục với thế giới vật lý. Sự kết hợp giữa học máy, cảm biến và thị giác máy tính cho phép máy móc có nhận thức, suy luận và hành động trong môi trường thực tế.

Website chuyên về tài liệu và học thuật Wiley đánh giá AI hiện thân đánh dấu bước tiến quan trọng trong lộ trình phát triển của trí tuệ nhân tạo, mang thế giới kỹ thuật số sang thế giới vật lý thông qua AI tạo sinh (GenAI).

Còn theo The Verge , AI hiện thân hình thành từ hai nhóm công nghệ chính. Ở giai đoạn tiền huấn luyện, mô hình được cung cấp dữ liệu web, thu thập từ robot thực tế và tổng hợp từ mô phỏng. Ở giai đoạn hậu huấn luyện, AI được tinh chỉnh thông qua dữ liệu tổng hợp, mô phỏng, học tăng cường và học bắt chước. Cách tiếp cận này giúp hệ thống xử lý tình huống mới và giảm rủi ro trước khi triển khai trong thế giới thực.

Khi triển khai, công nghệ suy luận thời gian thực trên AI hiện thân giúp cỗ máy dự đoán và quyết định ở môi trường vật lý dựa trên dữ liệu được xử lý bởi hệ thống thị giác máy tính, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM). Ngoài ra, AI hiện thân có thể tiến thêm một bước thông qua mô hình Hành động - Ngôn ngữ - Thị giác (VLAM) giúp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lập kế hoạch hành động để tinh chỉnh khả năng thực hiện nhiệm vụ phức tạp và tương tác với môi trường.

Theo Embodied Wire , Mỹ và Trung Quốc đang dẫn đầu cuộc đua mô hình nền tảng cho Embodied AI. Một số sản phẩm nổi bật từ Mỹ là Nvidia Isaac GR00T N1.7 tập trung vào robot hình người, Google DeepMind Gemini Robotics 2 kết hợp VLAM với khả năng suy luận, còn Physical Intelligence π0.7 và Figure Helix 2.5 hướng đến khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ trên robot.

Ở Trung Quốc, Agibot GO-2 và GE-Act 2.0 là hai mô hình đáng chú ý. Mới nhất, ngày 1/10, Viện Trí tuệ Nhân tạo cho công nghiệp thuộc Viện hàn lâm khoa học Trung Quốc (CAS) cũng phát triển thành công Maxwell Smart dẫn đầu bảng xếp hạng AI toàn cầu về nhiệm vụ vật lý, đạt điểm 91,9 - cao nhất từng ghi nhận trên chuẩn Meta-World (chuẩn đánh giá khả năng thực hiện 50 nhiệm vụ vật lý thường ngày của robot), theo SCMP .

Theo AI Nave , AI hiện thân có tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực. Trong đó, nhà máy sẽ sớm đưa công nghệ này vào đầu tiên, do robot đã tồn tại trong sản xuất từ nhiều năm qua.

Điểm khác biệt là robot công nghiệp truyền thống thực hiện quỹ đạo được lập trình trước, còn robot AI hiện thân hướng tới quan sát dây chuyền, nhận biết thay đổi và điều chỉnh hành động vào một vòng lặp khép kín. Với kho vận, robot trang bị AI có thể nhận lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện hàng hóa, tìm đường, lấy vật thể và phối hợp với con người.

Trong đời sống, robot, đặc biệt là robot hình người, khi tích hợp AI hiện thân được đánh giá phù hợp môi trường đa dạng, theo Nature . Chẳng hạn, với gia đình, AI có thể giúp robot thực hiện công việc như dọn dẹp, sắp xếp đồ đạc, chuẩn bị bữa ăn và hỗ trợ người cao tuổi. Trong y tế, công nghệ được ứng dụng cho robot hỗ trợ phẫu thuật, phục hồi chức năng, vận chuyển thuốc và vật tư, đồng thời hỗ trợ chăm sóc, theo dõi và tương tác với bệnh nhân.

Thực tế, AI hiện thân bắt đầu xuất hiện ngày một nhiều. Tại Triển lãm điện tử tiêu dùng CES 2026 ở Las Vegas (Mỹ) đầu năm nay, Reuters ghi nhận dường như hầu hết đơn vị triển lãm đều đang quảng bá một thiết bị hỗ trợ trí tuệ nhân tạo. Nhiều trong đó "nhấn mạnh sự chuyển dịch từ phần mềm AI sang AI hiện thân thông qua robot, robot hình người và công nghệ lái xe tự động".

Theo số liệu Markets & Markets công bố tháng 9, quy mô thị trường trí tuệ nhân tạo hiện thân dự kiến đạt 23,06 tỷ USD năm 2030, tăng từ mức 4,44 tỷ USD năm 2025, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 39,0%. Trong đó, châu Á - Thái Bình Dương là khu vực phát triển nhanh nhất.

"AI thực sự đang thúc đẩy toàn bộ chu kỳ đổi mới và nhu cầu người dùng", Chris Bergey, Giám đốc phụ trách máy tính, smartphone và thiết bị AI của công ty thiết kế bán dẫn ARM, nói với Reuters , thêm rằng đã tái cấu trúc và thành lập một đơn vị "AI vật lý" nhằm mở rộng sự hiện diện của mình trong thị trường robot.

Tại Hùng An (Xiong'an), một "thành phố của tương lai" đang được xây dựng cách Bắc Kinh khoảng 105 km, nhiều robot đang học các công việc hàng ngày như đổ rác, sắp xếp kệ hàng và vận chuyển hàng hóa tại một cơ sở đào tạo chuyên dụng. Trong khi đó, huấn luyện viên dùng kính thực tế ảo để điều khiển.

"Đào tạo con người cho một công việc không phải nhiệm vụ dễ dàng, huấn luyện robot cũng vậy. Chỉ riêng việc dạy robot động tác cơ bản là nhặt đồ vật đã mất hơn 1.000 lần lặp lại", Liu Rui, huấn luyện viên robot, nói với Tân Hoa Xã .

Tính đến cuối tháng 6, Trung Quốc đã hoàn thành hoặc đưa vào hoạt động hơn 70 cơ sở đào tạo robot, trong khi hơn 40 cơ sở khác đang xây dựng. Mạng lưới đang trở thành một phần của hệ sinh thái AI hiện thân và robot của nước này. Theo số liệu từ Viện Chính sách và Hợp tác quốc tế thuộc Trung tâm thông tin Internet Trung Quốc công bố tuần trước, Trung Quốc ghi nhận sự phát triển nhanh chóng với hơn 400 mẫu robot hình người mới ra đời dành cho AI hiện thân, trong khi quy mô sản xuất cả năm được dự đoán vượt 100.000 chiếc.

Jiang Lei, nhà khoa học trưởng của Trung tâm Đổi mới robot hình người Trung Quốc, đánh giá robot AI đang đi từ "con số 0 lên 1". Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô từ "con số 1 lên con số 10" vẫn là thách thức.

"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", Lei nói.

Theo chuyên gia này, nếu LLM 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. Với rất nhiều tình huống cần bao quát, việc thu thập đủ dữ liệu huấn luyện chất lượng cao vẫn tốn kém và đầy thách thức.

"Chúng tôi đã phải chi hàng chục triệu nhân dân tệ chỉ riêng cho dữ liệu huấn luyện để phát triển một ứng dụng thực tế duy nhất", Zhang Haiwei, người sáng lập một công ty công nghệ robot tại Hàng Châu, cho biết.

Một thách thức khác liên quan đến vấn đề robot nổi loạn khi bắt đầu tự chủ. Theo Gao Yang, nhà đồng sáng lập kiêm nhà khoa học trưởng của hãng robot Spirit AI, trí tuệ nhân tạo mất kiểm soát chưa phải mối lo ngại cấp bách đối với robot trong thế giới vật lý vì mô hình phần mềm hiện quá "non nớt". Tuy nhiên, mọi chuyện sẽ trở nên nghiêm trọng khi robot cuối cùng sẽ tương tác với nhiều người trong môi trường đông đúc và "khó lường" như nơi công cộng hay gia đình.

"Chúng tôi trang bị hệ thống điều khiển toàn thân cho robot. Nếu gặp vấn đề, hệ thống phanh khẩn cấp sẽ tự động kích hoạt và ngăn chặn", Yang nói với Reuters . "Khi nền tảng AI hiện thân đạt đến cảnh giới tự động và hoàn thiện, việc nghiên cứu vấn đề an toàn là điều phải được ưu tiên".