AI mở ra con đường mới cho các nhà sản xuất châu Á

Tại sự kiện Nikkei Global Digital Summit 2026, ông Jun Seki, Giám đốc Chiến lược mảng xe điện của Foxconn, cho rằng ngành xe điện đang đối mặt với một bài toán khó: dù công nghệ pin liên tục cải thiện và thời gian sạc ngày càng rút ngắn, xe điện vẫn chưa tạo được lợi thế đủ lớn so với xe hybrid.

Ông đặt ra câu hỏi: "Xe điện thực sự mang lại sự tiện lợi nào vượt trội so với xe hybrid?"

Theo ông, việc rút ngắn thời gian sạc chỉ giúp cải thiện trải nghiệm sử dụng, nhưng chưa đủ để tạo nên sự khác biệt mang tính quyết định. Yếu tố có thể thay đổi toàn bộ cuộc chơi chính là lái xe tự động hoàn toàn.

AI SẼ QUYẾT ĐỊNH TƯƠNG LAI CỦA XE ĐIỆN

Nếu xe có thể tự vận hành mà không cần người điều khiển, phương tiện sẽ không còn đơn thuần là công cụ di chuyển mà trở thành một "máy tính biết chở người".

Trong viễn cảnh đó, chiếc xe có thể tự đưa chủ nhân đến nơi làm việc rồi tự quay về nhà, hoặc tự đến đón khi được gọi. Người cao tuổi cũng sẽ có thể di chuyển độc lập mà không cần trực tiếp lái xe.

Theo ông Seki, khả năng này sẽ tạo ra sự thay đổi căn bản về tính tiện dụng của xe điện, mở ra giá trị mà xe hybrid khó có thể cạnh tranh.

Trước khi gia nhập Foxconn năm 2023, ông Jun Seki từng có hơn ba thập kỷ làm việc tại Nissan, giữ chức Phó Giám đốc Điều hành trước khi chuyển sang đảm nhiệm vị trí Chủ tịch hãng sản xuất động cơ Nidec.

Ông cho rằng thị trường xe điện hiện nay đang cạnh tranh chủ yếu bằng trợ giá và giảm giá bán, trong khi khác biệt về thiết kế cũng như hiệu suất giữa các hãng ngày càng thu hẹp. Điều đó khiến các nhà sản xuất khó tạo ra ưu thế nếu không xuất hiện một bước tiến mang tính nền tảng trong cách con người sử dụng ô tô.

Theo dự báo của ông, đến khoảng năm 2040, hơn 80% số phương tiện trên thị trường sẽ được trang bị công nghệ lái tự động cấp độ 4 trở lên.

Ở cấp độ này, xe có thể tự vận hành hoàn toàn mà không cần sự can thiệp của con người trong những khu vực hoặc điều kiện xác định.

Ông cho rằng xe điện phù hợp hơn xe hybrid để triển khai công nghệ này vì hệ thống lái tự động đòi hỏi năng lực tính toán rất lớn. Đồng thời, việc tự động hóa quá trình tiếp nhiên liệu đối với xe chạy xăng cũng phức tạp hơn nhiều so với xe điện.

Tuy nhiên, chi phí vẫn là rào cản lớn.

Theo ông Seki, hiện nay một hệ thống lái tự động có thể tiêu tốn hơn 20.000 USD, chủ yếu do phải sử dụng các cảm biến đắt tiền cùng bản đồ độ phân giải cao nhằm bù đắp những hạn chế của AI hiện tại.

Ông dự báo trong khoảng 5 năm tới, thị trường sẽ còn nhiều biến động khi các công nghệ cạnh tranh song song phát triển. Sau giai đoạn này, khi AI đủ mạnh để xử lý dữ liệu tốt hơn, xe sẽ có thể sử dụng các cảm biến đơn giản hơn, ít phụ thuộc vào bản đồ chi tiết, từ đó giúp tiêu chuẩn hóa công nghệ và kéo giảm đáng kể chi phí.

ROBOT HÌNH NGƯỜI BƯỚC VÀO CUỘC ĐUA

Không chỉ xe điện, AI cũng đang thúc đẩy một cuộc cạnh tranh mới trong lĩnh vực robot hình người.

Ông Andy Rubin, nhà sáng lập kiêm Tổng giám đốc Genki Robotics và cũng là người sáng lập hệ điều hành Android, cho rằng Trung Quốc đang nổi lên rất nhanh trong ngành robot hình người nhờ sự hỗ trợ mạnh mẽ từ chính phủ cùng nền tảng sản xuất quy mô lớn.

Theo ông, hiện Trung Quốc đã có hơn 38 doanh nghiệp phát triển robot hình người, đồng thời đưa lĩnh vực này trở thành một trụ cột trong chiến lược phát triển kinh tế.

Được thành lập từ năm ngoái tại Tokyo, Genki Robotics đang phát triển robot hình người cùng một hệ điều hành mở, cho phép các nhà phát triển bên ngoài xây dựng ứng dụng giống như cách Android hình thành hệ sinh thái điện thoại thông minh.

Trong giai đoạn đầu, công ty hướng tới việc triển khai robot tại các nhà máy, công trường xây dựng, cảng biển và những nơi đang thiếu hụt lao động nghiêm trọng.

Theo ông Rubin, robot hình người sẽ nhanh chóng trở thành ngành công nghiệp có mức độ quản lý rất cao.

Các chính phủ sẽ có xu hướng hỗ trợ doanh nghiệp trong nước, đồng thời hạn chế một số nhà cung cấp nước ngoài, tương tự những gì đang diễn ra với ngành xe điện.

Tuy nhiên, ông cho rằng tương lai của robot không nên được xây dựng theo mô hình một doanh nghiệp kiểm soát toàn bộ chuỗi giá trị.

Thay vào đó, ngành công nghiệp này cần phát triển theo hướng mở, nơi các nhà sản xuất phần cứng, đơn vị phát triển hệ điều hành và cộng đồng lập trình viên cùng tham gia xây dựng hệ sinh thái.

Theo ông, robot hình người có thể phát triển giống như hệ sinh thái điện thoại thông minh hiện nay, trong đó nhiều doanh nghiệp cùng đóng góp vào các lớp công nghệ khác nhau thay vì một công ty làm tất cả.

Trong bối cảnh địa chính trị ngày càng ảnh hưởng sâu sắc tới chuỗi cung ứng công nghệ, ông Rubin nhận định Nhật Bản có nhiều lợi thế để trở thành trung tâm của một chuỗi cung ứng mới tại châu Á bên ngoài Trung Quốc.

Nhật Bản sở hữu nền công nghiệp chế tạo phát triển, nhiều thập kỷ kinh nghiệm về robot và vẫn duy trì môi trường kinh tế mở.

Theo ông, đây có thể là nền tảng để hình thành một hệ sinh thái sản xuất mới phục vụ khu vực.

AI TRONG NHÀ MÁY: CƠ HỘI LỚN ĐI KÈM RỦI RO QUẢN TRỊ

Bên cạnh những cơ hội mà AI mang lại, các doanh nghiệp cũng được cảnh báo về những rủi ro mới trong quản trị khi AI ngày càng tham gia sâu vào hoạt động sản xuất và vận hành doanh nghiệp.

Ông Akio Yamaguchi, Chủ tịch IBM Nhật Bản, cho rằng sự xuất hiện ngày càng nhiều của các AI Agent trong văn phòng và nhà máy sẽ đặt ra yêu cầu hoàn toàn mới về quản trị dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập.

Khác với các phần mềm truyền thống, AI Agent có khả năng truy cập đồng thời vào hệ thống nội bộ doanh nghiệp, cơ sở dữ liệu bên ngoài cũng như Internet để thực hiện nhiệm vụ.

Nếu quyền truy cập không được thiết kế hợp lý, doanh nghiệp có thể phải đối mặt với những "nhân viên ngoài tầm kiểm soát", có khả năng tiếp cận dữ liệu nhạy cảm hoặc thực hiện các hành động mà rất khó theo dõi.

Theo ông, đây sẽ là một trong những thách thức lớn nhất khi AI được triển khai ở quy mô lớn.

IBM hiện đang hỗ trợ các doanh nghiệp xây dựng những nền tảng quản trị, trong đó mỗi AI Agent chỉ được cấp quyền truy cập đúng với phạm vi công việc, đồng thời toàn bộ quá trình sử dụng dữ liệu đều được ghi nhận để phục vụ kiểm toán và giám sát.

Ông Yamaguchi cho rằng cách tiếp cận này sẽ ngày càng quan trọng khi các doanh nghiệp mở rộng ứng dụng Physical AI – AI điều khiển robot và máy móc trong môi trường thực.