# Bài viết Liên quan Hình người

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Hình người", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Star Era huy động 2,5 tỷ USD trong 2 tháng, đội ngũ vốn nhà nước vào sân

Công ty trí tuệ thể thân hàng đầu Trung Quốc XINGDONG ERA đã hoàn thành vòng gọi vốn mới trị giá 1 tỷ nhân dân tệ, nâng tổng số vốn huy động được trong hai tháng lên 2.5 tỷ nhân dân tệ. Vòng này do quỹ vốn nhà nước thuộc Ủy ban Quản lý Tài sản Nhà nước dẫn đầu, với sự tham gia của nhiều tổ chức tài chính và vốn công nghiệp lớn, xây dựng ma trận vốn ba lớp. Xuất thân từ Đại học Thanh Hoa và là công ty trí tuệ thể thân duy nhất do trường này nắm cổ phần, XINGDONG ERA là người tiên phong đề xuất mô hình thế giới (world model) trong ngành. Công ty áp dụng chiến lược phát triển toàn diện "AI Native", tự nghiên cứu toàn bộ chuỗi từ dữ liệu, bộ não AI, điều khiển vận động, bàn tay linh hoạt đến bản thể robot. Bàn tay linh hoạt toàn dẫn động trực tiếp tự nghiên cứu của họ đóng vai trò là cốt lõi để thu thập dữ liệu tương tác vật lý chất lượng cao, cung cấp nền tảng cho việc đào tạo mô hình bộ não mạnh mẽ hơn, tạo thành một vòng lặp phát triển tích cực. Họ sở hữu một trong những bộ dữ liệu thực nghiệm bàn tay linh hoạt lớn nhất ngành. Về mặt thương mại hóa, XINGDONG ERA đã đạt được sự phù hợp sản phẩm-thị trường (PMF) đầu tiên trong ngành tại lĩnh vực hậu cần, với robot triển khai hàng loạt tại các trung tâm phân loại của các tập đoàn như SF Express và China Post, hoạt động 24/7. Họ cũng mở rộng hợp tác trong lĩnh vực sản xuất cao cấp (ví dụ: Samsung, Geely) và dịch vụ thương mại. Khả năng phần cứng cốt lõi của công ty đã được công nhận rộng rãi, với bàn tay linh hoạt và nền tảng robot được các tổ chức nghiên cứu đỉnh cao toàn cầu và 9/10 công ty công nghệ hàng đầu thế giới sử dụng. Năm 2026 được coi là thời điểm then chốt cho ngành, nơi sự khác biệt về năng lực mô hình và khả năng khép kín vòng lặp thương mại sẽ quyết định vị thế cạnh tranh.

marsbit10 giờ trước

Star Era huy động 2,5 tỷ USD trong 2 tháng, đội ngũ vốn nhà nước vào sân

marsbit10 giờ trước

94 tỷ, khoản đầu tư lớn nhất của người máy năm nay đã xuất hiện

Ngành robot hình người vừa chứng kiến khoản đầu tư lớn nhất trong năm khi Neura, công ty robot hình người có trụ sở tại Munich, Đức, hoàn thành vòng gọi vốn Series C với 1.4 tỷ USD (khoảng 94.9 tỷ NDT). Điều đáng chú ý là sự tham gia của các nhà đầu tư chiến lược từ ngành công nghiệp như Schaeffler và Bosch - những tập đoàn linh kiện công nghiệp lâu đời của Đức. Sự tham gia này cho thấy sự chuyển dịch trong logic của lĩnh vực này: từ những màn trình diễn công nghệ sang triển khai thực tế trong nhà máy, và từ câu chuyện vốn đầu tư sang hệ thống thương mại thực sự. Sau vòng gọi vốn, định giá của Neura đạt khoảng 7 tỷ USD, đưa công ty vào nhóm dẫn đầu toàn cầu. Khác với các công ty như Figure AI tập trung vào robot hình người đa năng với câu chuyện về AI thể hiện (embodied AI) được hậu thuẫn bởi OpenAI hay Microsoft, Neura theo đuổi con đường ứng dụng theo ngành dọc trong công nghiệp. Công ty đã có khách hàng thực tế là BMW và sản phẩm của họ đã được kiểm chứng trên dây chuyền sản xuất. Có hai lý do chính cho làn sóng đầu tư mạnh mẽ này. Thứ nhất là sự tiến bộ vượt bậc của các mô hình lớn (AI), phá vỡ giới hạn về khả năng nhận thức và ra quyết định của robot. Thứ hai là áp lực từ phía nhu cầu: tình trạng thiếu hụt lao động và chi phí nhân công ngày càng tăng trên toàn cầu, đặc biệt ở các nền công nghiệp như Nhật Bản, Đức, buộc các nhà sản xuất phải tìm giải pháp thay thế. Mặt trận chính của robot hình người giờ đây không còn là các buổi ra mắt sản phẩm mà là mặt bằng nhà máy. Hai lĩnh vực được kỳ vọng sẽ triển khai quy mô sớm nhất là sản xuất công nghiệp (vì môi trường có cấu trúc, nhiệm vụ lặp lại) và các môi trường làm việc nguy hiểm (hóa chất, hạt nhân). Tuy nhiên, thách thức lớn nhất cho việc triển khai hàng loạt không còn là công nghệ lõi mà là các vấn đề kỹ thuật và thương mại như chi phí thích ứng với từng dây chuyền cụ thể và xây dựng hệ thống bảo trì, dịch vụ địa phương đáng tin cậy. Việc các gã khổng lồ công nghiệp lâu đời bắt đầu "bỏ phiếu" bằng tiền thật cho thấy ngành công nghiệp này đã chuyển từ câu hỏi "Liệu có làm được không?" sang "Làm thế nào để làm tốt hơn, nhanh hơn và ổn định hơn". Đây mới là tín hiệu quan trọng nhất từ khoản đầu tư kỷ lục này.

marsbit06/14 02:56

94 tỷ, khoản đầu tư lớn nhất của người máy năm nay đã xuất hiện

marsbit06/14 02:56

Robot đã bắt đầu 'ăn' dữ liệu: Từ nhà máy dữ liệu Ấn Độ đến chuỗi sản xuất ngầm của robot hình người trị giá hàng tỷ USD

Ngành công nghiệp robot đang đối mặt với một điểm nghẽn lớn: dữ liệu huấn luyện. Khác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có sẵn kho dữ liệu khổng lồ trên internet, robot thể hiện (embodied AI) cần học hỏi từ thế giới vật lý - một "sa mạc dữ liệu". Để lấp đầy khoảng trống này, một chuỗi cung ứng dữ liệu mới đang hình thành nhanh chóng. Trọng tâm là thu thập dữ liệu góc nhìn thứ nhất (Ego Data). Tại các "nhà máy dữ liệu" ở Ấn Độ hay Đông Nam Á, công nhân đeo camera trên đầu hoặc găng tay cảm biến để ghi lại quy trình làm các công việc như sắp xếp quần áo, thu dọn bếp, cầm nắm đồ vật. Những video này, sau khi được xử lý và gắn nhãn, được bán cho các công ty robot như Figure, Tesla để huấn luyện mô hình, giúp robot hiểu được logic không gian và quy tắc tương tác vật lý từ con người. Các loại dữ liệu tạo thành một "kim tự tháp" với giá trị khác nhau. Đáy là dữ liệu internet miễn phí nhưng ít giá trị thực thi. Cao hơn là Ego Data (vài chục USD/giờ), rồi đến dữ liệu với găng tay cảm biến và dữ liệu mô phỏng. Đỉnh kim tự tháp là dữ liệu từ robot thật (teleoperation) - quý giá nhưng đắt đỏ, có thể lên tới hàng trăm hoặc nghìn USD/giờ do chi phí thiết bị và vận hành cao. Thị trường phía sau bao gồm nhiều nhóm: nhà máy dữ liệu chi phí thấp chuyên Ego Data; công ty tập trung vào ánh xạ cử động để dịch hành động người sang robot; nhà cung cấp dịch vụ thu thập dữ liệu từ robot thật; công ty dữ liệu tổng hợp mô phỏng; và các nền tảng hướng tới chuẩn hóa dữ liệu. Các công ty robot có xu hướng "mua ngoài" dữ liệu cơ bản (như Ego Data) để robot hiểu thế giới, nhưng tự xây dựng đội ngũ thu thập dữ liệu riêng cho phần tối ưu hóa khả năng vận hành cụ thể của robot mình và tích lũy dữ liệu từ các tình huống thất bại trong triển khai thực tế - thứ tạo nên lợi thế cạnh tranh. Giống như Scale AI trong lĩnh vực LLM, ngành robot cũng đang chờ đợi sự xuất hiện của những công ty cung cấp hạ tầng dữ liệu toàn diện, không chỉ là dữ liệu thô mà là một vòng lặp khép kín từ thu thập, gắn nhãn, mô phỏng đến đánh giá mô hình. Khi robot dần ổn định về mặt cơ học, cuộc đua sẽ chuyển hướng sang khả năng "cho robot ăn" lượng dữ liệu chất lượng khổng lồ để chúng có thể hoạt động tự chủ trong môi trường phức tạp.

marsbit06/13 03:38

Robot đã bắt đầu 'ăn' dữ liệu: Từ nhà máy dữ liệu Ấn Độ đến chuỗi sản xuất ngầm của robot hình người trị giá hàng tỷ USD

marsbit06/13 03:38

Robot càng giống người thật càng đáng sợ? Giải mã "Hiệu ứng Thung lũng Kỳ lạ" trong thời đại robot hình người

Tác giả: Dean Fankhauser Biên dịch: Felix, PANews Mối quan hệ giữa con người và robot ngày càng phức tạp. Khi robot hình người trở nên giống con người hơn, chúng đang vấp phải một rào cản tâm lý bất ngờ có thể định hình tương tác trong tương lai: "Thung lũng Kỳ lạ" (Uncanny Valley). Hiệu ứng "Thung lũng Kỳ lạ", do chuyên gia robot Nhật Bản Masahiro Mori đề xuất năm 1970, mô tả phản ứng cảm xúc của con người khi đồ vật nhân tạo trở nên giống người. Khi robot có vẻ ngoài rõ ràng là máy móc (như R2-D2), con người dễ chấp nhận chúng. Tuy nhiên, khi chúng đạt đến mức độ giống con người nhất định nhưng chưa hoàn hảo, sự thoải mái giảm mạnh, thay vào đó là cảm giác bất an, khó chịu. Những khiếm khuyết nhỏ về cử động, biểu cảm khuôn mặt (ánh mắt, chớp mắt, nét mặt) thường là tác nhân chính. Sự khó chịu này bắt nguồn từ xung đột trong nhận thức. Não bộ vốn giỏi đọc biểu cảm và tín hiệu xã hội. Khi một robot giống người đến 90%, não đầu tiên phân loại nó là "con người", nhưng ngay lập tức phát hiện ra những điểm không nhất quán (da quá hoàn hảo, chớp mắt chậm vài mili giây), kích hoạt báo động tiềm thức về một thứ đang giả dạng. Hiện tượng này không chỉ là vấn đề thẩm mỹ mà còn ảnh hưởng sâu sắc đến thiết kế robot. Các công ty phải đối mặt với câu hỏi then chốt: nên "giống người" đến mức nào? Một số như Boston Dynamics chọn thiết kế cơ học rõ ràng, trong khi Hanson Robotics lại theo đuổi vẻ ngoài siêu thực. Đối với robot gia đình, việc được mọi thành viên chấp nhận là quan trọng, nên phần lớn chọn thiết kế cách điệu hoặc mang tính cơ học. Liệu "Thung lũng Kỳ lạ" có biến mất? Hai yếu tố có thể làm dịu hiệu ứng này: (1) Công nghệ tiến bộ giúp robot đạt độ chân thực gần như hoàn hảo, loại bỏ những điểm gây khó chịu; (2) Sự quen thuộc - những thế hệ lớn lên cùng robot hình người có thể chấp nhận chúng hơn. Hiện tại, "Thung lũng Kỳ lạ" vẫn là lời nhắc nhở rằng nhận thức của con người rất phức tạp. Để chế tạo cỗ máy giống mình, việc hiểu rõ tâm lý học con người cũng quan trọng không kém việc nắm vững công nghệ robot.

marsbit06/09 06:09

Robot càng giống người thật càng đáng sợ? Giải mã "Hiệu ứng Thung lũng Kỳ lạ" trong thời đại robot hình người

marsbit06/09 06:09

Quăng hai tấm thẻ nhân viên cho Unitree

Tại hội nghị, Huang Renxun giới thiệu robot Isaac GR00T - một thiết kế tham chiếu tích hợp thân từ Unitree (H2 Plus), bàn tay từ Sharpa và bộ não AI là chip Jetson Thor cùng phần mềm Isaac của NVIDIA. Thiết kế này nhắm tới các viện nghiên cứu, giúp rút ngắn đáng kể thời gian thử nghiệm. Cùng ngày, Unitree thông báo phát hành lần đầu ra công chúng tại Trung Quốc, định giá 42 tỷ NDT, với phần lớn số tiền huy động được đầu tư vào phát triển mô hình AI "bộ não" riêng. Điều này cho thấy chiến lược kép của họ: vừa cung cấp thân robot cho thiết kế của NVIDIA, vừa nỗ lực phát triển nền tảng AI độc lập để tránh phụ thuộc. Bài viết so sánh tình huống này với ngành điện thoại di động trước đây, nơi các nhà sản xuất phần cứng thường bị giới hạn tỷ suất lợi nhuận thấp khi chip và hệ điều hành trở thành tiêu chuẩn. Tuy nhiên, khác với điện thoại, robot vẫn có không gian để khác biệt hóa về khả năng vật lý và vận động. Tesla được nêu làm ví dụ duy nhất hiện nay tự chủ hoàn toàn từ chip, AI đến sản xuất. Tóm lại, Unitree đang trong cuộc chạy đua thời gian để phát triển bộ não AI cạnh tranh trước khi giải pháp tham chiếu GR00T của NVIDIA trở nên quá phổ biến. Kết cục sẽ xác định liệu họ có thể trở thành một Tesla thứ hai hay chỉ dừng lại ở vai trò nhà cung cấp phần cứng.

marsbit06/02 06:06

Quăng hai tấm thẻ nhân viên cho Unitree

marsbit06/02 06:06

OpenAI tái khởi động hoạt động robot sau sáu năm, trong ngắn hạn tập trung vào robot hỗ trợ

Ngày 1/6, CEO OpenAI Sam Altman thông báo thành lập nhóm “OpenAI Robotics”, chính thức bước vào lĩnh vực robot thực thể. Chiến lược được chia thành mục tiêu ngắn hạn và dài hạn: trong ngắn hạn tập trung phát triển robot hỗ trợ công nhân kỹ thuật xây dựng cơ sở hạ tầng; về lâu dài hướng tới việc mỗi người đều có thể sở hữu một robot cá nhân đa năng. Động thái này đánh dấu sự trở lại của OpenAI sau 6 năm. Giai đoạn 2016-2019, công ty từng có nhiều nghiên cứu về robot nhưng sau đó đã giải tán đội ngũ để tập trung nguồn lực phát triển mô hình ngôn ngữ lớn GPT, dẫn đến sự ra đời của ChatGPT. Trong những năm qua, OpenAI đã đầu tư vào nhiều công ty khởi nghiệp robot như 1X Technologies và Figure AI, nhưng việc hợp tác với Figure AI chấm dứt do bất đồng về lộ trình công nghệ, thúc đẩy OpenAI tự mình tái lập đội robot. Nền tảng của sự phát triển này là dự án nghiên cứu "Worldsim" (mô phỏng thế giới) nội bộ, giờ đây đã phát triển thành OpenAI Robotics dưới sự lãnh đạo của Phó chủ tịch nghiên cứu Aditya Ramesh. Công ty kỳ vọng tận dụng thế mạnh về mô hình thế giới và AI đa phương thức hàng đầu để đi theo lộ trình "tạo ra bộ não trước, rồi phát triển cơ thể", dùng phần mềm và thuật toán định nghĩa phần cứng. Việc mở rộng sang lĩnh vực robot cũng được xem là một động thái chiến lược của OpenAI trước thềm IPO dự kiến vào năm 2026, nhằm vẽ ra một câu chuyện tăng trưởng mới từ thế giới ảo sang thế giới vật lý, và giảm bớt lo ngại của thị trường về mô hình kinh doanh và tình trạng thua lỗ hiện tại.

marsbit06/02 00:33

OpenAI tái khởi động hoạt động robot sau sáu năm, trong ngắn hạn tập trung vào robot hỗ trợ

marsbit06/02 00:33

Đối thoại với người sáng lập robot Figure: Ẩn sau định giá 39 tỷ USD là tham vọng sản xuất hàng loạt 1 triệu chiếc

Nguồn: Sourcery với Molly O'Shea; Biên dịch: Felix, PANews Figure, công ty robot hình người, đang hướng tới mục tiêu sản xuất robot đa năng có thể thực hiện công việc của con người. Định giá của công ty đã tăng 15 lần lên 390 tỷ USD trong 18 tháng nhờ các vòng gọi vốn từ Jeff Bezos, Microsoft, NVIDIA và Amazon. Brett Adcock, người sáng lập kiêm CEO, chia sẻ trong cuộc phỏng vấn về tầm nhìn và thách thức của công ty. Ông nhấn mạnh robot hình người hiện đã có thể thực hiện các nhiệm vụ thực tế. Mục tiêu trọng tâm của Figure là tạo ra công việc tự động hữu ích và mở rộng quy mô sản xuất. Năm nay, công ty dự kiến sản xuất hàng nghìn robot và đặt mục tiêu dài hạn là 1 triệu robot mỗi năm. Trở ngại hiện tại nằm ở việc đảm bảo hiệu suất ổn định ở quy mô lớn. Adcock giải thích cách tiếp cận khác biệt của Figure: tích hợp dọc toàn bộ quá trình thiết kế, từ động cơ, cảm biến đến pin, để kiểm soát chuỗi cung ứng và công nghệ. Ông rời Archer Aviation để theo đuổi lĩnh vực robot - mà ông coi là "chén thánh" công nghệ và tiềm năng trở thành doanh nghiệp lớn nhất thế giới. Về quan hệ hợp tác với OpenAI, Adcock cho biết ban đầu kỳ vọng sự hợp tác chiến lược, nhưng cuối cùng đội ngũ nội bộ của Figure đã vượt trội trong phát triển mô hình AI cho robot nên đã chấm dứt hợp tác. Thách thức lớn nhất được ông chỉ ra là tạo ra robot có thể hoạt động liên tục, ổn định trong nhiều giờ mà không cần can thiệp, với tỷ lệ lỗi cực thấp và chi phí hợp lý để sản xuất hàng loạt. Mặc dù vậy, ông tin rằng đây là cơ hội kinh doanh tỷ đô vì robot có thể thay thế một phần lớn lực lượng lao động toàn cầu. Mục tiêu năm nay của Figure là triển khai robot ra thị trường ở quy mô lớn và tiến gần hơn tới việc tạo ra "robot đa năng" có thể làm mọi thứ như con người.

marsbit05/18 10:29

Đối thoại với người sáng lập robot Figure: Ẩn sau định giá 39 tỷ USD là tham vọng sản xuất hàng loạt 1 triệu chiếc

marsbit05/18 10:29

Trí tuệ Nhân tạo Vật lý Nổi lên, Những Suy nghĩ Mới của Tôi

"Trí tuệ nhân tạo vật lý" (Physical AI) đang bùng nổ, đánh dấu sự chuyển đổi từ AI trên màn hình sang việc hiểu và tác động lên thế giới thực. Khái niệm này được định nghĩa là các hệ thống có thể thực hiện nhiệm vụ gắn với sinh vật thông minh, tích hợp sâu các quy luật vật lý. Năm 2026 là "năm nguyên khai triển", trọng tâm chuyển từ "có thể động" sang "biết làm việc". Các công ty như Trí Nguyên (Trung Quốc) đã triển khai robot vào dây chuyền sản xuất thực tế và hướng tới sản xuất hàng loạt. Figure AI (Mỹ) phát triển kiến trúc hệ thần kinh tự trị ba lớp. Nvidia hợp tác với các gã khổng lồ robot công nghiệp để định hình nền tảng tương lai. Lực đẩy quan trọng là sự đột phá trong kỹ thuật hóa "Mô hình Thế giới", cho phép tạo dữ liệu đào tạo tổng hợp quy mô lớn trong môi trường mô phỏng, giảm đáng kể chi phí và thời gian huấn luyện robot. Kiến trúc ngành cũng thay đổi, từ "Cảm nhận - Lập kế hoạch - Điều khiển" truyền thống sang "Cảm nhận - Suy luận - Thực thi" dựa trên AI, giúp robot tự hiểu và phản ứng với thế giới vật lý. Một hiện tượng đáng chú ý là sự tham gia mạnh mẽ của các nhà cung ứng ô tô, tận dụng công nghệ và kinh nghiệm sản xuất từ lĩnh vực xe tự hành để đẩy nhanh tốc độ phát triển robot thể hiện. Cuộc đua đã bắt đầu, nhưng câu chuyện còn dài. Khả năng sản xuất hàng loạt, quản lý chuỗi cung ứng và thu thập dữ liệu thế giới thực sẽ là những yếu tố then chốt quyết định người chiến thắng, với cơ hội lớn dành cho các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng.

marsbit05/18 04:46

Trí tuệ Nhân tạo Vật lý Nổi lên, Những Suy nghĩ Mới của Tôi

marsbit05/18 04:46

Thời khắc 'ChatGPT' của robot: AI tiến vào thế giới vật lý, blockchain thúc đẩy nền kinh tế máy móc

Các tiến bộ trong AI và robot đang hợp nhất, đưa trí tuệ nhân tạo từ môi trường kỹ thuật số vào thế giới vật lý. Robot hình người như Figure 03 của Tesla và Optimus đang phát triển nhanh, thực hiện các tác vụ gia đình và công nghiệp. Sự bùng nổ này được thúc đẩy bởi phần cứng rẻ hơn (cảm biến, pin, bộ truyền động), chip xử lý biên mạnh mẽ và các mô hình AI "thế giới" có thể học từ video để hiểu vật lý thực tế. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất là thu thập dữ liệu đào tạo từ thế giới thực, vì robot cần trải nghiệm vật lý trực tiếp. Blockchain và token hóa xuất hiện như một giải pháp, tạo ra nền kinh tế máy móc phi tập trung nơi người dùng được thưởng token vì đóng góp dữ liệu hoặc điều khiển robot từ xa. Robot cũng có thể trở thành chủ thể kinh tế tự động, kiếm tiền và phân phối lợi nhuận cho chủ sở hữu token. Đến năm 2030, sự hội tụ của phần cứng giá rẻ, AI thông minh hơn và điện toán biên dự kiến sẽ đưa robot thông minh vào mọi ngành công nghiệp và cuộc sống gia đình, có thể dẫn đến "cửa hàng ứng dụng cho robot" nơi người dùng đăng ký các kỹ năng cụ thể thay vì mua robot chuyên dụng.

marsbit04/17 01:20

Thời khắc 'ChatGPT' của robot: AI tiến vào thế giới vật lý, blockchain thúc đẩy nền kinh tế máy móc

marsbit04/17 01:20

活动图片