Một thế hệ robot công nghiệp thông minh hơn đang xuất hiện tại Trung Quốc

Tại Trung Quốc, một thế hệ robot công nghiệp thông minh hơn đang xuất hiện, và AgiBot – startup robot hình người đặt trụ sở tại Thượng Hải – đang trở thành cái tên được chú ý nhất.

Công ty này đã phát triển hệ thống cho phép robot hai tay học các tác vụ sản xuất thông qua kết hợp giữa điều khiển từ xa và học tăng cường trong môi trường thực tế. Đây là bước tiến quan trọng trong lĩnh vực robot thao tác – vốn từ lâu là điểm yếu của máy móc trong dây chuyền sản xuất điện tử đòi hỏi độ chính xác và sự linh hoạt cao.

HUẤN LUYỆN ROBOT HỌC HÀNH VI, THÍCH ỨNG NHƯ CON NGƯỜI

Hệ thống robot của AgiBot hiện được thử nghiệm tại dây chuyền sản xuất của Longcheer Technology, doanh nghiệp Trung Quốc chuyên gia công smartphone, kính VR và nhiều thiết bị điện tử.

Tại nhà máy này, robot của AgiBot đảm nhiệm một công đoạn đơn giản về thao tác – lấy linh kiện từ máy kiểm thử và đặt lên dây chuyền sản xuất. Đây là loại nhiệm vụ robot có thể thực hiện ổn định vì không yêu cầu xử lý các vật liệu mềm hoặc dễ vỡ. Tuy nhiên, điều đáng chú ý không nằm ở bản thân nhiệm vụ, mà ở cách robot học để thực hiện nó.

Trong nhiều năm, robot công nghiệp chủ yếu làm các việc lặp đi lặp lại như nâng hạ thùng hàng hay di chuyển khay linh kiện. Nhưng để lắp ráp một chiếc iPhone, robot cần khả năng cảm biến tinh tế, xử lý vật thể nhỏ, linh hoạt theo tình huống – những điều mà các thuật toán AI trước đây khó đạt được.

Học tăng cường (reinforcement learning – RL) được xem là hướng tiếp cận mới, nhưng RL truyền thống cần lượng dữ liệu khổng lồ và thường chỉ huấn luyện hiệu quả trong môi trường mô phỏng, vốn khác xa thực tế sản xuất.

AgiBot đã “đi tắt đón đầu” bằng việc đưa con người vào vòng lặp học tập của robot. Công ty xây dựng trung tâm huấn luyện robot, nơi họ thuê người vận hành robot từ xa, hướng dẫn từng bước để tạo ra dữ liệu nền tảng.

Từ đó, robot bắt đầu học hành vi, thích ứng và tự cải thiện qua môi trường thực. Theo đại diện Yuheng Feng, phần mềm Real-World Reinforcement Learning của công ty chỉ cần khoảng 10 phút để huấn luyện robot học một nhiệm vụ mới – tốc độ cực kỳ quan trọng khi dây chuyền sản xuất thay đổi liên tục theo từng tuần, thậm chí từng ngày.

Đằng sau công nghệ này là Jianlan Luo – đồng sáng lập kiêm nhà khoa học trưởng của AgiBot. Trước khi về Trung Quốc khởi nghiệp, Luo từng nghiên cứu tại UC Berkeley, nơi ông và nhóm nghiên cứu tiên phong phát triển các phương pháp RL trong môi trường thực có con người hỗ trợ.

Một số thử nghiệm trước đây của ông bao gồm việc dạy robot đặt linh kiện lên bo mạch chủ – những thao tác mà trước đó robot gần như không thể thực hiện hiệu quả.

NHIỀU CÔNG TY ÂM THẦM PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP GIÚP ROBOT CHINH PHỤC CÁC TÁC VỤ PHỨC TẠP 

Phương pháp “con người dạy robot” của AgiBot không chỉ nhanh mà còn đặt nền tảng cho một xu hướng mới: sự xuất hiện của lực lượng lao động chuyên tạo dữ liệu cho robot học hỏi. Công ty điều hành một trung tâm nơi người lao động được trả tiền để teleoperate – điều khiển robot như đang tự tay làm nhiệm vụ. Những chuyển động, thao tác, xử lý tình huống của họ trở thành dữ liệu đầu vào cực kỳ giá trị cho các mô hình AI.

Xu hướng này không chỉ diễn ra tại Trung Quốc. Các công ty ở Mỹ cũng đang thuê lao động từ những nước như Ấn Độ để thực hiện các tác vụ mô phỏng hoặc thao tác đơn giản, từ đó tạo ra bộ dữ liệu giúp robot học nhanh hơn.

Jeff Schneider, chuyên gia robot học tại Carnegie Mellon University, nhận định rằng AgiBot đang áp dụng các kỹ thuật hiện đại nhất trong RL và hoàn toàn có khả năng đạt độ tin cậy cao khi triển khai trong sản xuất. Ông cho biết thêm rằng nhiều công ty robot khác cũng đang âm thầm phát triển phương pháp tương tự nhằm chinh phục các tác vụ có độ phức tạp cao trong nhà máy.

Điểm khó nhất của RL trong sản xuất là robot phải học kỹ năng đòi hỏi ứng biến, điều mà mô phỏng khó tái hiện chính xác. Việc đưa con người vào vòng lặp – human-in-the-loop – giúp tạo ra dữ liệu “thực”, phản ánh đúng điều kiện vật lý, độ biến thiên của linh kiện, thay đổi của dây chuyền, và những tình huống bất ngờ chỉ có trong môi trường sản xuất thực tế.

Nhưng cách làm này cũng có cái giá của nó. Đào tạo robot bằng RL trong môi trường thật đòi hỏi số lượng lớn nhân sự, và nhu cầu này sẽ tiếp tục tăng mạnh khi robot được triển khai rộng hơn. Điều này đặt ra một câu hỏi thú vị: AI có thể thay thế nhân công giá rẻ, nhưng lại tạo ra một lĩnh vực mới – nhân công chuyên giúp AI trở nên thông minh hơn.

AgiBot hiểu rõ điều đó và đang tận dụng lợi thế của Trung Quốc: nguồn lao động lớn, hệ sinh thái sản xuất khổng lồ và tốc độ thử nghiệm – triển khai cực nhanh. Đây chính là yếu tố khiến nhiều doanh nhân Mỹ thừa nhận rằng họ ít lo ngại các đối thủ nội địa bằng các startup robot từ Trung Quốc.

TRUNG QUỐC TĂNG TỐC TRONG CUỘC ĐUA ROBOT, THÁCH THỨC MỸ

AgiBot đang trở thành “ngôi sao mới nổi” của lĩnh vực AI robotics tại Trung Quốc nhờ việc phát triển song song robot hình người, robot di động và robot tay cố định. Công nghệ lõi – mô hình AI và RL trong thế giới thực – được kỳ vọng sẽ mở ra thế hệ robot có khả năng tự học, thích nghi và làm việc như con người trong dây chuyền sản xuất.

Trong khi đó, tại Mỹ, các startup như Physical Intelligence và Skild cũng đang phát triển công nghệ tương tự, với đội ngũ nghiên cứu đến từ UC Berkeley và Carnegie Mellon – nơi các phương pháp RL tiên tiến được khai sinh. Physical Intelligence được đầu tư mạnh mẽ, còn Skild gần đây trình diễn thuật toán cho phép robot thích ứng linh hoạt với các dạng phần cứng khác nhau – từ robot bốn chân tới robot tay công nghiệp.

Tuy nhiên, Trung Quốc có một lợi thế mà Mỹ khó sánh kịp: quy mô sản xuất. Nước này hiện sở hữu số robot công nghiệp đang hoạt động nhiều hơn tổng số robot của phần còn lại của thế giới cộng lại, theo thống kê của Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR).

Hệ thống chuỗi cung ứng khổng lồ giúp các công ty Trung Quốc tạo nguyên mẫu nhanh, sản xuất robot với khối lượng lớn và triển khai nhanh chóng trong hàng nghìn nhà máy. Mỗi lần robot thực hiện thao tác trong thực tế là một cơ hội để tạo thêm dữ liệu huấn luyện – một vòng lặp mà Mỹ khó tái tạo nếu không có quy mô tương đương.

Chính phủ Trung Quốc cũng đang thúc đẩy mạnh phát triển AI và robot. Trong kế hoạch 5 năm gần nhất, Bắc Kinh xác định AI, robot và sản xuất thông minh là trụ cột cho tăng trưởng kinh tế giai đoạn tiếp theo. Điều này kéo theo lượng đầu tư khổng lồ, chính sách hỗ trợ và sự nổi lên của hàng loạt startup robot mới.

Tất cả kết hợp tạo ra tốc độ mà nhiều chuyên gia Mỹ phải thừa nhận là đáng lo ngại. Một doanh nhân robot tại Thung lũng Silicon cho biết rằng ông không quá lo về đối thủ ở Mỹ – nhưng “các công ty robot Trung Quốc mới là thứ khiến tôi mất ngủ”.