Các công ty robot hình người của Trung Quốc đang đẩy mạnh đầu tư vào phát triển trí tuệ nhân tạo, chuyển trọng tâm từ phần cứng sang “bộ não” của robot, trong bối cảnh giới đầu tư coi những tiến bộ về năng lực nhận thức là bước then chốt để đưa robot ra ứng dụng thương mại trong thế giới thực.
Dobot, công ty có trụ sở tại Thâm Quyến, cho biết hôm thứ Tư rằng họ đã bàn giao lô thứ ba các robot hình người Atom kích thước đầy đủ được sản xuất hàng loạt, đánh dấu bước chuyển từ mô hình thử nghiệm trong phòng thí nghiệm sang một sản phẩm đã được công nghiệp hóa.
Doanh nghiệp niêm yết tại Hong Kong này cho biết mô hình Dobot-VLA do hãng tự phát triển – một mô hình thị giác–ngôn ngữ–hành động – cho phép Atom phản ứng với những yếu tố bất định trong môi trường thực, thay vì chỉ thực hiện các nhiệm vụ được lập trình sẵn.
Theo Dobot, với mô hình này, Atom có thể “thấu hiểu” các cụm nhiệm vụ, nắm bắt những chỉ dẫn mơ hồ và tự đưa ra quyết định để hoàn thành công việc. Trước đó, robot Atom từng được triển khai để phục vụ bắp rang tại một rạp chiếu phim ở Thâm Quyến.
“Khả năng tự thích ứng dựa trên việc hiểu môi trường xung quanh chính là điểm khởi đầu để robot hình người tạo ra giá trị trong các ứng dụng công nghiệp,” Dobot cho biết.
Thông báo của Dobot được đưa ra chỉ vài ngày sau khi đối thủ cùng thành phố là UBTech công bố mã nguồn mở Thinker – một mô hình đa phương thức quy mô lớn dành cho robot hình người – trên GitHub và Hugging Face.
Theo UBTech, mô hình này được xây dựng trên nền tảng 10 tỷ tham số, nhằm khắc phục tình trạng độ trễ và thiếu chính xác về không gian – những hạn chế phổ biến của robot hình người hiện nay. Công ty cho biết mô hình Think-4B của họ đã vượt trội so với các mô hình do Nvidia và ByteDance phát triển trong một số bài kiểm tra chuẩn toàn cầu dành cho các mô hình AI hiện thân có dưới 10 triệu tham số, sử dụng các khung đánh giá EvalScope và FlagEval.
Với Thinker, robot Walker S2 của UBTech đạt độ chính xác 99,9% trong các nhiệm vụ thực tế tại nhà máy, bao gồm di chuyển thùng hàng và phân loại linh kiện, theo công bố của công ty.
Ngành robot Trung Quốc đang tăng tốc chuyển dịch từ các màn trình diễn thể chất dựa trên kịch bản lập trình sẵn sang những năng lực phức tạp hơn, đòi hỏi khả năng học hỏi và thích nghi trong môi trường thực – yếu tố được xem là then chốt để ứng dụng thương mại trên diện rộng trong sản xuất và nhiều lĩnh vực khác.
Theo công ty nghiên cứu Omdia, lượng robot hình người xuất xưởng đã tăng vọt trong năm 2025 khi quá trình thương mại hóa tăng tốc, với mức tăng gần 480% so với cùng kỳ, đạt 13.318 đơn vị trên toàn cầu. Trong đó, các doanh nghiệp robot Trung Quốc chiếm ưu thế.
Tuy nhiên, bất chấp những tiến bộ về sản lượng và ứng dụng, “những thách thức đáng kể vẫn còn tồn tại, đặc biệt là trong việc phát triển các mô hình nền tảng đủ mạnh cho robot và sự thiếu hụt dữ liệu từ thế giới vật lý – những điểm nghẽn then chốt,” các nhà phân tích của Morgan Stanley nhận định trong một báo cáo gần đây.
“Phát triển ‘bộ não’ sẽ trở thành trọng tâm chính của ngành và thị trường vốn trong năm 2026, sau giai đoạn tập trung vào ‘cơ bắp’ năm 2025 và các nguyên mẫu năm 2024,” Morgan Stanley cho biết.
Thị trường đầu tư mạo hiểm cũng đang dành nhiều sự quan tâm hơn cho mảng phần mềm robot. LimX Dynamics, nhà sản xuất robot hình người có trụ sở tại Thâm Quyến vừa huy động được 200 triệu USD trong vòng gọi vốn series B, đã ra mắt LimX Cosa – một hệ điều hành dành cho các tác nhân AI hiện thân – vào tháng trước.
X Square Robot, một công ty khác tại Thâm Quyến chuyên phát triển các mô hình nền tảng cho robot, cũng đã hoàn tất vòng gọi vốn A++ trị giá 1 tỷ nhân dân tệ (144 triệu USD) trong cùng tháng.
Trong khi đó, các doanh nghiệp robot Trung Quốc vẫn tiếp tục tìm kiếm đột phá ở phần “cơ bắp”. Hôm thứ Ba, MirrorMe Tech có trụ sở tại Thượng Hải đã ra mắt Bolt, một robot hình người kích thước đầy đủ mà công ty tuyên bố đạt kỷ lục thế giới về tốc độ chạy 10 mét mỗi giây, thậm chí vượt qua cả nhà sáng lập của chính mình trong một cuộc chạy đua trực tiếp được ghi hình.
Mô hình thị giác–ngôn ngữ–hành động của Dobot cho phép robot Atom phản ứng với những yếu tố bất định trong thế giới thực, thay vì chỉ thực hiện các tác vụ được lập trình sẵn. Ảnh: Dobot
Robot hình người trong phòng thí nghiệm tại Trung Quốc thực hiện thao tác nấu ăn, minh họa nỗ lực phát triển robot có khả năng thích nghi với môi trường thực tế. Ảnh: SCMP
