Từ lộn nhào tới làm việc xuyên ngày 24 giờ: Chúng tôi thấy 'vị mồ hôi công sở' của robot tại WAIC

marsbitXuất bản vào 2026-07-17Cập nhật gần nhất vào 2026-07-17

Tóm tắt

Tóm tắt: Tại WAIC 2026, một sự thay đổi lớn đã được ghi nhận trong lĩnh vực robot. Xu hướng đã chuyển từ những màn trình diễn "phô diễn kỹ thuật" như nhảy múa hay đấu quyền sang việc tập trung vào khả năng làm việc thực tế và triển khai thương mại hóa. Các robot dạng bánh xe được ứng dụng trong các dây chuyền sản xuất, pha chế cà phê trở nên phổ biến hơn, thể hiện sự dịch chuyển từ phòng thí nghiệm sang sản xuất hàng loạt. Năm 2026 được coi là "năm nguyên mẫu sản xuất hàng loạt" của robot hình người, với số lượng sản phẩm thực tế được xuất xưởng và triển khai trong công nghiệp tăng mạnh. Tuy nhiên, ngành công nghiệp vẫn phải đối mặt với những thách thức lớn. "Bộ não" trí tuệ nhân tạo (AI) của robot, tức là khả năng nhận thức, hiểu ngữ cảnh và ra quyết định thông minh, vẫn là điểm nghẽn chính, tiến triển chậm hơn so với phần cứng. Các vấn đề như tích hợp mô hình lớn vào thiết bị đầu cuối, yêu cầu hệ thống tính toán cao và sự phối hợp phức tạp trong chuỗi sản xuất đều là những rào cản cần vượt qua. Mặc dù giá robot cấp tiêu dùng đang giảm, việc đưa robot vào các hộ gia đình vẫn là một mục tiêu xa vời. Các kịch bản gia đình phi cấu trúc, các vấn đề về an toàn, quyền riêng tư và chi phí cao khiến việc triển khai đại trà gặp nhiều khó khăn. Hiện tại, trọng tâm chính của ngành là các ứng dụng công nghiệp và dịch vụ công, nơi robot có thể chứng minh giá trị thông qua việc vận hành ổn định 24/7 và thực hiện các tác vụ lặp lại. WAIC 2026 đánh dấu bước chuyển mình của robot từ những ...

Tóm tắt:

Những robot "phô diễn kỹ năng" thi đấu, nhảy những điệu nhảy hào nhoáng, chơi nhạc trong ban nhạc vẫn còn đó, nhưng ngày càng nhiều hơn là những cỗ máy dạng bánh xe được bố trí trong các bối cảnh khác nhau để thể hiện "năng lực làm việc" của chúng: trên dây chuyền sản xuất, trước máy giặt, bên cạnh máy pha cà phê – chúng không nhất thiết phải có "đôi chân" giống người hay lớp da giả, nhưng nhất định phải biết "làm được việc gì đó".

Ngày 17 tháng 7 năm 2026, Hội trường Triển lãm Thế giới Thượng Hải. Khu triển lãm rộng 100.000 mét vuông, hơn 1.100 doanh nghiệp, hơn 3.000 mặt hàng triển lãm, hơn 300 sản phẩm ra mắt toàn cầu. Ngoài những con số, một sự thay đổi đáng chú ý hơn đang diễn ra.

Năm ngoái, trận đấu quyền anh của Unitree trong hội trường bị xem đông nghẹt, khi đó nhảy múa là tài năng chính của robot, còn khả năng làm việc thực tế vẫn còn hiếm hoi. Nhưng năm nay, bạn sẽ thấy ngay trên đường trong khu triển lãm có một robot mặc đồ cảnh sát giao thông làm nhiệm vụ chỉ huy, bước vào cửa triển lãm là những robot hướng dẫn viên khoác áo khoác màu vàng, khắp nơi đều có robot dâng trà rót nước, lên xuống nhảy nhót, dọn dẹp nhà cửa, tệ nhất cũng có thể biểu diễn kỹ năng đánh bóng bàn, nâng tạ. Năm nay, mọi người trở nên dửng dưng hơn với cảnh robot đánh nhau, sản phẩm thu hút hơn lại trở thành robot cơ giáp giá 3,9 triệu nhân dân tệ.

Bước vào hội trường WAIC, sinh vật carbon có cảm giác lạc lõng, như thể bước vào một quảng trường sống ảo (Cyber).

Những robot "phô diễn kỹ năng" thi đấu, nhảy những điệu nhảy hào nhoáng, chơi nhạc trong ban nhạc vẫn còn đó, nhưng ngày càng nhiều hơn là những cỗ máy dạng bánh xe được bố trí trong các bối cảnh khác nhau để thể hiện "năng lực làm việc" của chúng: trên dây chuyền sản xuất, trước máy giặt, bên cạnh máy pha cà phê – chúng không nhất thiết phải có "đôi chân" giống người hay lớp da giả, nhưng nhất định phải biết "làm được việc gì đó".

"Năm ngoái, các hãng đều khoe thông số, năm nay xu hướng đã thay đổi hoàn toàn, tất cả đều cúi đầu lao vào ứng dụng thực tế," một nhân viên hiện trường cảm thán với Khoa học Công nghệ iFeng.

Từ phòng thí nghiệm bước vào sản xuất hàng loạt, còn vượt qua mấy trở ngại

Hội nghị lần này lần đầu tiên nâng trí tuệ thể hiện (Embodied AI) lên thành tuyến chính song song với trí tuệ tính toán (AI Computing). Số lượng doanh nghiệp triển lãm trí tuệ thể hiện đã tăng vọt từ hơn 80 năm ngoái lên hơn 200. 208 thiết bị cuối trí tuệ thể hiện, hơn 300 máy thật cùng xuất hiện trên sân khấu.

Sự thay đổi rõ ràng nhất được viết trên "thẻ nhân viên" của hàng chục robot hình người. Năm ngoái chúng vẫn là sản phẩm triển lãm trong gian hàng, năm nay trực tiếp trở thành tình nguyện viên của WAIC – di chuyển ở nhiều góc khác nhau của hội trường, đảm nhận công việc hướng dẫn và hỗ trợ giải đáp thắc mắc. Đây là lần đầu tiên robot hình người kích thước đầy đủ được triển khai quy mô tại một hội chợ lớn như vậy, nhà cung cấp công nghệ đằng sau chính là Zhiyuan Robot (Trí Nguyên Cơ Nhân).

"Trước đây mọi người sẽ hỏi: Robot có biết nhảy không? Có biết lộn nhào không? Bây giờ mọi người sẽ hỏi: Robot có thể làm việc liên tục 24 giờ không? Có thể lặp lại động tác mười nghìn lần không? Chức năng có thể tái sử dụng cho một sản phẩm tiêu chuẩn hóa khác không?" Phó Tổng Giám đốc Hệ sinh thái Nhà phát triển Digua Robot (Địa Qua Cơ Nhân), Hồ Xuân Húc nói. Sản xuất hàng loạt đang trở thành điểm phân chia ngành trong năm nay. Đây không còn là một lễ hội "khoe cơ bắp", mà là một kỳ thi lớn mang tính hệ thống từ phòng thí nghiệm đến nhà máy, từ đối thoại đến hoàn thành nhiệm vụ.

Và khi đến gần các gian hàng robot, cũng sẽ thấy sự thay đổi đang diễn ra, việc đánh giá robot đang trở nên phức tạp hơn.

Expedition A3 Ultra do Zhiyuan triển lãm lần này đã giành được danh hiệu "Bảo vật trấn hội trường" của WAIC, với tư cách là danh hiệu chính thức cao nhất của ban triển lãm hội nghị, trọng điểm xem xét tính sáng tạo tiên phong, triển vọng ứng dụng công nghiệp, giá trị kinh tế và ứng dụng. Sản phẩm này được trang bị hệ thống cảm nhận tích hợp thị giác 360° và radar laser, kết hợp với hiệu suất tính toán 700 TOPS.

Giám đốc điều hành Digua Robot, Vương Tòng, cũng cho biết trong buổi trao đổi trước thềm WAIC với chúng tôi rằng, khi thực sự bước vào cảnh nhà máy, nhiều vấn đề tưởng là thuật toán, cuối cùng lại trở thành vấn đề thực tế về quản lý sản xuất, kết nối hệ thống, vì sau khi ứng dụng thực tế, yêu cầu thực sự về khả năng tổng quát hóa và tính ổn định mới bắt đầu xuất hiện.

Trí tuệ thể hiện từ phòng thí nghiệm bước sang sản xuất hàng loạt, toàn ngành ít nhất phải đối mặt với ba trở ngại.

Trở ngại đầu tiên là khó khăn trong việc đưa mô hình lên máy. Các mô hình lớn như VLA, VLM có tham số ngày càng lớn, để nhồi vào phía thiết bị cần vượt qua mấy cửa: hiệu suất tính toán, bộ nhớ, lượng tử hóa, tương thích chuỗi công cụ; nếu đặt toàn bộ lên đám mây thì không tránh khỏi độ trễ mạng, cảm nhận và điều khiển thời gian thực của robot căn bản không theo kịp.

Trở ngại thứ hai là yêu cầu hiệu suất tính toán hệ thống cao. Robot không phải chạy một mô hình là xong, dữ liệu từ nhiều luồng camera, radar laser, IMU cần phải căn chỉnh thời gian không gian, hàng chục khớp cần phối hợp với độ trễ thấp, cảm nhận, suy luận, điều khiển phải chạy đồng thời, yêu cầu đối với kiến trúc tính toán cao hơn xa so với thiết bị thông minh thông thường.

Trở ngại thứ ba dễ bị bỏ qua nhất, là khó khăn trong phối hợp ngành. Làm bản thử nghiệm (Demo) trong phòng thí nghiệm, mười lần thành công một lần là được, điều chỉnh tham số thủ công, đi dây tạm thời đều có thể qua loa; nhưng thực sự sản xuất hàng loạt, thiết kế cấu trúc, tiêu chuẩn giao diện, xác minh độ tin cậy, hiệu chuẩn tự động, kiểm soát chất lượng toàn quy trình không thể thiếu thứ nào, chỉ dựa vào một doanh nghiệp căn bản không xử lý nổi.

"Trước đây cạnh tranh là đột phá công nghệ điểm đơn, bây giờ cạnh tranh là tốc độ phối hợp chuỗi cung ứng ngành," người phụ trách có liên quan của Digua Robot nhắc đi nhắc lại câu này trong buổi trao đổi.

Bộ não mới là nút thắt thực sự

Phần cứng đang tiến bộ, nhưng tiến triển của "bộ não" rõ ràng chậm hơn.

Gần đây, Giám đốc điều hành Ant Lingbo, Chu Hưng đã nói với giới truyền thông: "Một hai năm qua, (tiến bộ về) tiểu não và phần cứng (của robot) vẫn rất nhanh. So với tiến bộ của tiểu não, tiến bộ của đại não là chậm."

Người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Fourier, Cố Tiệp cũng có đánh giá tương tự: "Năm 2026, trên kiến trúc công nghệ, robot thể hiện đã có xu hướng hội tụ rõ ràng". Nhưng hội tụ là kiến trúc phần cứng, đại não vẫn là biến số bất định nhất đó.

Trên gian hàng của Zhisquare (Trí Phương), mô hình não lớn mô phỏng não NeuroVLA được đặt ở vị trí trung tâm nhất. Bộ mô hình này tham khảo cơ chế hoạt động của não người, áp dụng kiến trúc phối hợp ba tầng "vỏ não—tiểu não—tủy sống" – vỏ não phụ trách hiểu ngữ nghĩa và lập kế hoạch nhiệm vụ, tiểu não phụ trách phối hợp vận động tần số cao và điều chỉnh động lực học, tủy sống phụ trách thực thi vận động và phản xạ an toàn ở cấp độ mili giây.

Morgan Stanley đã liệt kê Zhisquare vào danh sách doanh nghiệp tiêu biểu theo hướng "bộ não" robot. Nhưng ngay cả như vậy, nhân viên hiện trường cũng thừa nhận với Khoa học Công nghệ iFeng: "Tiến triển của đại não là chậm, chúng tôi còn rất nhiều không gian để tiến bộ, không có hãng nào mà nói một bước đã đến đích."

Tại khu trình diễn của Zhisquare, bên cạnh mỗi robot vẫn có một người điều khiển giúp nó kẹp đá. "Lúc đầu phải mất ba bốn phút mới pha được một cốc, bây giờ cà phê dễ làm có thể pha một cốc trong một phút rưỡi, nhưng hiện tại vẫn chưa thể hoạt động tự động hoàn toàn mà không cần người."

Ngoài việc vào nhà máy, cảnh "pha trà sữa" cũng đang được nhiều doanh nghiệp khác để ý hơn. "Vừa đi xem một vòng, làm loại pha cà phê, pha rượu như chúng tôi rõ ràng năm nay đã nhiều hơn," nhân viên trên cho biết, giá bình quân của loại robot này vào khoảng 500.000 nhân dân tệ, mỗi tháng có thể thực hiện giao hàng khoảng trăm máy, "hiện nay năng lực sản xuất của dây chuyền đã có chút không theo kịp, ngay sau đó nửa cuối năm sẽ lên kế hoạch 10.000 máy."

Đằng sau đánh giá này là tiền thật của thị trường vốn. Theo dữ liệu IT桔子, nửa đầu năm 2026 tổng số tiền huy động vốn trong lĩnh vực trí tuệ thể hiện trong nước đạt 93,5 tỷ nhân dân tệ, trong đó có 14,5 tỷ đổ vào các công ty "phe đại não". Thị trường thực sự hiểu rằng, nút thắt của trí tuệ thể hiện không nằm ở "cơ thể", mà ở "bộ não".

Fourier (Phu Lý Dã) thì thể hiện một hướng tư duy khác. Tại WAIC lần này, Fourier lần đầu tiên công khai "Nhà thể hiện" – bản thử nghiệm toàn tuyến công nghệ trí tuệ thể hiện hướng đến dịch vụ đồng hành tại gia. Đột phá cốt lõi của nó là, không cần phải nói với robot "đến quầy bếp, lấy cốc nước, đặt lên bàn phòng khách", chỉ cần một câu "tôi khát", robot có thể tự chủ hoàn thành toàn bộ quy trình. Nhưng nhân viên hiện trường cũng nói với Khoa học Công nghệ iFeng, khoảng cách để thực sự khiến khách hàng mua, coi như sản phẩm có thể dùng được vẫn còn một đoạn, "đại não vẫn không thể đạt được hiệu quả như chúng tôi kỳ vọng."

Ngoài robot làm việc nhà, sản phẩm thu hút nhiều ánh mắt dừng lại hơn còn có robot để bàn GR Nano với thiết kế "đầu mèo" mang tính biểu tượng – dự định chính thức xuống dây chuyền vào tháng 9, giá trong phạm vi dưới một nghìn nhân dân tệ.

Climber Dynamics (Trục Tế Động Lực) cũng tham gia cuộc đua "bộ não". Ngày 15 tháng 7, công ty đã phát hành hệ thống não người LimX COSA phiên bản 0.5. Accelerating Evolution (Gia Tốc Tiến Hóa) thì tại WAIC lần này đã ra mắt toàn cầu Booster T2, định vị là "thế hệ robot hình người mới được tạo ra hướng đến ứng dụng thực tế trong tương lai", nhằm thúc đẩy robot hình người từ "có thể động" tiến tới "có thể dùng". Songyan Dynamics (Tông Diên Động Lực) thì mang theo phiên bản Bumi Xiao Bumi OTA V3.0, sản phẩm cấp vạn nhân dân tệ từng xuất hiện tại Tết Nguyên đán năm nay, thông qua cập nhật OTA phần mềm đã nâng cấp nhiều chức năng, có thể thực hiện kết nối tự động, bổ sung thêm chức năng phát hiện bao gồm nội dung như Himalaya, lập trình thiếu nhi, trò chơi Quyền Anh Tiểu Tử.

Những vấn đề trước khi vào nhà

Sản xuất hàng loạt không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn là vấn đề kinh tế.

Dữ liệu là khó khăn đầu tiên. Huấn luyện trí tuệ thể hiện phụ thuộc vào lượng lớn dữ liệu thao tác thế giới thực. Hiện nay, cách làm chủ lưu của ngành là: trong mô phỏng, để robot thực hiện nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tự động tạo ra lượng lớn dữ liệu ghép đôi "thị giác + hành động", chi phí gần như bằng không. Nhưng con đường này có trần của nó – khoảng cách Mô phỏng-Thực tế (Sim-to-Real gap), quy luật vật lý trong mô phỏng và thế giới thực luôn tồn tại sai lệch, chiến lược huấn luyện ra chuyển lên máy thực thường không thích ứng. Mô phỏng phù hợp hơn để xác minh trước và bổ sung tăng cường, khả năng tổng quát hóa thực sự vẫn phụ thuộc vào dữ liệu thực.

Chi phí là thực tế thứ hai. Giá của robot hình người đang trải qua một sự phân hóa mạnh mẽ. Giá sản phẩm cấp tiêu dùng tiếp tục giảm – Unitree (Vũ Thụ) tháng 4 năm 2026 phát hành robot hình người hai tay series R1 có giá khởi điểm chỉ 26.900 nhân dân tệ; Xiao Bumi của Songyan Dynamics còn trực tiếp giảm giá xuống 9.998 nhân dân tệ, lần đầu tiên đưa robot hình người sản xuất hàng loạt vào dải giá dưới vạn nhân dân tệ. Trong khi đó, giá robot cấp công nghiệp duy trì ổn định, hình thái bánh xe trở thành dòng chính ứng dụng công nghiệp.

AlphaBot 2 của Zhisquare có giá bình quân vào khoảng 500.000 nhân dân tệ. U1 series robot hình người siêu mô phỏng sinh học cảm xúc kích thước đầy đủ do UBTECH (Ưu Tất Tuyển) ra mắt, định giá từ 119.800 nhân dân tệ cho phiên bản nửa thân Lite đến 990.000 nhân dân tệ cho phiên bản cấu hình cao nhất Ultra. Người sáng lập Chu Kiếm thừa nhận, quy trình chế tạo robot mô phỏng sinh học vẫn đang ở giai đoạn khám phá, độ khó về sản xuất hàng loạt và kỹ thuật tổng thể là "hiếm thấy trong lịch sử".

Báo cáo của Goldman Sachs dự đoán, nếu có thể kiểm soát chi phí mỗi robot hình người trong khoảng 2 đến 3 vạn đô la Mỹ, sẽ thúc đẩy cực lớn việc phổ cập của chúng trong các ngành nghề.

Nếu "bộ não" là nút thắt kỹ thuật, thì "vào nhà" chính là mục tiêu cuối cùng mà mọi người ngầm hiểu – cũng là mục tiêu xa vời nhất.

Về cảnh gia đình, nhiều doanh nghiệp đã đưa ra đánh giá gần như nhất trí. Zhisquare khẳng định rõ ràng: "Vào nhà chắc chắn là phải vào, nhưng thời điểm hiện tại không phải là thời cơ đặc biệt tốt. Trước tiên thông qua cảnh công nghiệp, sau đó làm dịch vụ công cộng, cuối cùng mới xem xét vào nhà. Hiện nay đẩy vào gia đình, toàn cầu không có hãng nào thực sự có thể nói là đã đẩy vào gia đình."

Đội ngũ The Future Is Not Far (Tương Lai Bất Viễn) lần đầu tham gia triển lãm năm nay, ba năm trước tách ra từ công ty giáo dục Zhangmen (Chưởng Môn), lấy cảnh đồng hành gia đình làm bối cảnh, mở rộng đa cảnh như dịch vụ quản gia, sắp xếp thu dọn, tương tác đồng hành, tương tác giọng nói AI, ra mắt robot đa dụng gia đình, với mô hình cho thuê đã vào hơn 500 hộ gia đình, tích lũy thời gian làm việc tại gia 30.000 giờ.

"Ngoài việc chơi cùng ra, công việc nhà cơ bản cũng có thể làm, thay thế không phải máy móc công cụ, mà là giúp con người hoàn thành một số công việc tiền đề, ví dụ như cho quần áo vào máy giặt, dọn dẹp đồ chơi trẻ con vương vãi khắp sàn." Để tiết kiệm chi phí, sử dụng kẹp thay vì bàn tay khéo léo.

Nhưng nhân viên hiện trường cũng thừa nhận, robot vào nhà ở giai đoạn hiện tại giống một "đồ chơi cỡ lớn" thêm loa thông minh hơn, vì vậy khách hàng nhắm đến đều là những gia đình sẵn sàng cho con trải nghiệm mới, trải nghiệm thành quả tiên phong công nghệ, có khả năng chi trả nhất định – giá thuê hàng ngày 100 nhân dân tệ, thuê hàng tháng 3.000 nhân dân tệ.

"Tỷ lệ gia hạn thuê còn khá cao, nhưng chúng tôi hiện tại hy vọng đến được nhiều gia đình hơn, vì vậy thường chỉ cho thuê một tháng." Đồng sáng lập The Future Is Not Far, Louis tiết lộ với Khoa học Công nghệ iFeng, giá bản thân robot đã có thể giảm xuống còn hai vạn, nhưng xem xét chi phí hiệu suất tính toán, giai đoạn hiện tại robot vào nhà với mô hình cho thuê là hợp lý hơn.

"Vấn đề lớn nhất của robot hiện nay là nó không thể tự tắm rửa cho mình. Hiện tại chúng tôi chỉ dám để nó làm một số công việc sắp xếp cơ bản và giặt giũ. Một khi liên quan đến nặng nước, dầu mỡ nặng, là không được." Louis dự đoán, robot vào nhà có thể thay thế hoàn toàn công việc của cô dọn dẹp, "ít nhất còn phải năm năm nữa."

Xét nguyên nhân, gia đình là một cảnh hoàn toàn phi cấu trúc, quá nhiều yếu tố bất định, còn liên quan đến vấn đề an toàn, riêng tư, v.v. Dù có doanh nghiệp đưa robot vào gia đình, cũng chủ yếu là khám phá mang tính thử nghiệm, mục đích chính cũng là để thu thập thêm nhiều cảnh gia đình phong phú, vẫn cần bố trí nhân viên kỹ thuật thực, thậm chí thông qua điều khiển từ xa hỗ trợ.

Theo dự đoán của Bộ Công nghiệp và Công nghệ Thông tin, năm nay sản lượng robot hình người cả năm có thể đột phá 100.000 máy. Năm 2025, lượng xuất xưởng robot hình người toàn cầu vẫn ở mức khoảng 20.000 máy. Năm 2026 được giới công nghiệp công nhận là "năm nguyên đán sản xuất hàng loạt" của robot hình người – không phải "năm nguyên đán Demo" hay "năm nguyên đán huy động vốn", mà là năm nguyên đán của "máy thật xuống dây, khách hàng ký nhận, dây chuyền vận hành".

Định nghĩa "năm nguyên đán sản xuất hàng loạt" vẫn còn tinh tế. Nếu chỉ là lượng xuất xưởng cấp vạn máy, triển khai công nghiệp thực sự, cảnh thương mại hóa có thể nhân rộng – thì đúng vậy, năm 2026 quả thực đang xảy ra một số việc trước đây chưa từng có: vạn máy xuống dây của Zhiyuan, đơn hàng nghìn máy của Zhisquare, chạy đua IPO của Unitree, đơn hàng lớn liên tiếp của Galaxy General (Ngân Hà Thông Dụng), đều đang hướng về cùng một hướng.

Nhưng nếu "sản xuất hàng loạt" có nghĩa là đi vào hàng nghìn gia đình như điện thoại thông minh, thì còn xa. Tính phi cấu trúc, tính an toàn, riêng tư, chi phí của cảnh gia đình – mỗi thứ đều là một trở ngại chưa vượt qua.

Nhìn như vậy, WAIC 2026 không còn là sân khấu để robot hình người trưng bày "kỹ xảo kỳ lạ", mà là "trường thi" giá trị thương mại của chúng. Từ năng lực vận động đến năng lực công nghiệp, từ đột phá kỹ thuật đến ứng dụng thương mại, từ trưng bày hào nhoáng đến giao hàng ổn định, robot hình người đang trải qua một lễ trưởng thành từ "sản phẩm triển lãm" đến "sản phẩm thương mại".

Trong hội trường triển lãm, chúng trông đã học được cách "đi làm". Còn việc có thể tốt nghiệp suôn sẻ từ trường kỹ thuật hay không, câu trả lời không nằm trên sân khấu triển lãm, mà nằm trong nhà máy, trong siêu thị cửa hàng, ở những nơi thực sự cần chúng làm việc liên tục 24 giờ, lặp lại động tác mười nghìn lần.

Bài viết này từ tài khoản công chúng WeChat: Khoa học Công nghệ iFeng , tác giả: Khoa học Công nghệ iFeng, biên tập: Đổng Vũ Tình

Câu hỏi Liên quan

QĐiều gì cho thấy sự thay đổi rõ ràng về trọng tâm của robot tại WAIC 2026 so với năm trước?

ASự thay đổi rõ ràng nhất nằm ở việc robot chuyển từ biểu diễn các kỹ năng giải trí như đấu võ, nhảy múa sang tập trung vào việc thể hiện năng lực làm việc thực tế. Năm nay, nhiều robot bánh xe được bố trí trong các tình huống cụ thể như dây chuyền sản xuất, quán cà phê để thực hiện các nhiệm vụ, thay vì chỉ có robot hình người biểu diễn. Các câu hỏi từ công chúng cũng chuyển từ 'robot có thể nhảy không?' sang 'robot có thể làm việc liên tục 24 giờ không?'.

QTheo bài viết, ngành công nghiệp robot cần vượt qua những trở ngại chính nào để chuyển từ phòng thí nghiệm sang sản xuất hàng loạt?

ACó ba trở ngại chính: 1) Khó khăn trong việc triển khai mô hình lớn (VLA, VLM) lên thiết bị đầu cuối do yêu cầu về hiệu suất tính toán, bộ nhớ và độ trễ mạng. 2) Yêu cầu cao về hiệu suất tính toán hệ thống để xử lý đồng thời dữ liệu cảm biến, suy luận và điều khiển nhiều khớp với độ trễ thấp. 3) Khó khăn trong việc phối hợp giữa các ngành công nghiệp, bao gồm thiết kế cấu trúc, tiêu chuẩn giao diện, xác minh độ tin cậy và kiểm soát chất lượng toàn bộ quy trình, đòi hỏi sự hợp tác của toàn bộ chuỗi cung ứng.

QTại sao bài viết cho rằng 'bộ não' là nút thắt cổ chai thực sự đối với sự phát triển của robot hiện thân?

ABài viết chỉ ra rằng trong khi phần cứng và 'tiểu não' (liên quan đến khả năng vận động) đã có tiến bộ nhanh chóng, thì sự phát triển của 'bộ não' (liên quan đến nhận thức, hiểu ngữ cảnh và lập kế hoạch nhiệm vụ) lại chậm hơn đáng kể. Các nhà lãnh đạo ngành công nhận rằng kiến trúc phần cứng đang dần hội tụ, nhưng 'bộ não' vẫn là biến số không chắc chắn nhất, hạn chế khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách tự chủ và linh hoạt.

QNhững thách thức nào khiến robot khó có thể 'vào nhà' (được sử dụng rộng rãi trong gia đình) trong thời gian gần?

ACác thách thức chính bao gồm: 1) Môi trường gia đình hoàn toàn phi cấu trúc với nhiều yếu tố không xác định. 2) Vấn đề an toàn và quyền riêng tư. 3) Chi phí cao, ngay cả khi giá đã giảm. 4) Thiếu dữ liệu đào tạo phong phú từ thế giới thực cho các tình huống gia đình. 5) Khả năng nhận thức và thể chất hiện tại của robot chưa đủ để xử lý các công việc phức tạp, bẩn hoặc nguy hiểm (như làm sạch nhà vệ sinh). Nhiều công ty cho rằng cần phải trải qua các kịch bản công nghiệp và dịch vụ công trước khi vào gia đình.

QBài viết định nghĩa như thế nào về 'năm sản xuất hàng loạt' của robot hình người, và liệu năm 2026 có phù hợp với định nghĩa này không?

ABài viết định nghĩa 'năm sản xuất hàng loạt' không phải là năm trình diễn mẫu thử hay huy động vốn, mà là năm robot thực sự xuất xưởng, được khách hàng ký nhận và vận hành trên dây chuyền sản xuất với số lượng lớn (ví dụ: cấp độ hàng chục nghìn chiếc). Theo tiêu chí này, năm 2026 có thể được coi là một năm quan trọng với các sự kiện như robot của Zhiyuan xuất xưởng hàng loạt, đơn hàng nghìn chiếc của Zhipingfang, và các đơn đặt hàng lớn liên tiếp. Tuy nhiên, nếu 'sản xuất hàng loạt' có nghĩa là phổ biến rộng rãi trong các hộ gia đình như điện thoại thông minh, thì mục tiêu đó vẫn còn rất xa.

Nội dung Liên quan

Bong bóng AI vỡ? Vụ sụp đổ cổ phiếu công nghệ năm 2000 sẽ lặp lại?

Bài viết thảo luận về một kịch bản giả định: nếu bong bóng AI vỡ vào năm 2026, vốn sẽ di chuyển về đâu? Bài viết chỉ ra nhiều tín hiệu cảnh báo bong bóng AI đang chín muồi, từ các nhà đầu tư huyền thoại như Michael Burry đến dữ liệu trên chuỗi và hành động của các quỹ quốc gia. Trong kịch bản này, khi 2-3 nghìn tỷ USD rời khỏi khu vực AI, ba hướng dịch chuyển vốn có thể xảy ra: 1) Chuyển sang tài sản phòng thủ như tiền mặt/trái phiếu; 2) Tìm kiếm một "câu chuyện" mới có doanh thu thực tế; và 3) Quay trở lại các tài sản crypto bản địa. Bài viết lập luận rằng RWA/tokenization có thể là "câu chuyện thay thế" có lợi thế cấu trúc nhất. Điều này trùng hợp với thời điểm Công ty Depository Trust & Clearing Corporation (DTCC) của Mỹ chính thức xử lý giao dịch mã hóa chứng khoán cấp sản xuất đầu tiên, cùng các động thái lớn từ các tổ chức như Cantor Fitzgerald, Securitize và vòng gọi vốn 135 triệu USD của Alpaca để xây dựng cơ sở hạ tầng chứng khoán mã hóa. Đối với hệ sinh thái tài sản ảo Hồng Kông, kịch bản này có thể mở ra cơ hội định vị như một trung tâm cơ sở hạ tầng RWA tuân thủ, nhờ khung pháp lý hoàn chỉnh sẵn có. Tuy nhiên, cần theo dõi các chỉ số then chốt như mức điều chỉnh của thị trường AI và luồng vốn vào RWA để xác nhận xu hướng này. Bài viết nhấn mạnh đây là một kịch bản cần được xác minh liên tục, không phải là một dự báo chắc chắn.

marsbit1 giờ trước

Bong bóng AI vỡ? Vụ sụp đổ cổ phiếu công nghệ năm 2000 sẽ lặp lại?

marsbit1 giờ trước

ether.fi Hợp tác với Nexus Mutual để Bảo vệ Tránh Tình trạng ETH bị Trừng phạt (Slashing) ở Quy mô Thể chế

London, Vương quốc Anh, ngày 17 tháng 7 năm 2026 — ether.fi, ngân hàng kỹ thuật số hàng đầu trên blockchain cho quản lý tài sản kỹ thuật số, đã lựa chọn Nexus Mutual cung cấp hợp đồng bảo vệ ETH Slashing lớn nhất từ trước đến nay trong lĩnh vực crypto. Hợp đồng này bảo vệ các trình xác thực của ether.fi trước các khoản phạt cắt giảm lên tới 15,000 ETH. Khi ether.fi tiếp tục chứng kiến sự gia nhập nhanh chóng từ cả người dùng cá nhân và tổ chức, việc đảm bảo sự bảo vệ hàng đầu ngành trước rủi ro slashing là rất quan trọng. ether.fi đã không ngừng củng cố hệ thống về cơ sở hạ tầng, quản lý rủi ro, an ninh vận hành. Với việc vận hành một trong những bộ trình xác thực lớn nhất trên Ethereum, slashing là một rủi ro đuôi thực sự. Qua hợp tác với Nexus Mutual, ether.fi đã giảm thiểu rủi ro này với sự bảo vệ sẽ kích hoạt để bù đắp tổn thất. Người sáng lập & CEO ether.fi, Mike Silagadze, nhấn mạnh cam kết về an toàn và đầu tư vào chương trình bảo hiểm lớn nhất ngành. Hugh Karp, Người sáng lập Nexus Mutual, đánh giá đây là một bước tiến lịch sử, phản ánh sự tập trung vào quản lý rủi ro của ether.fi từ những ngày đầu. ether.fi là ngân hàng kỹ thuật số hàng đầu trên chuỗi với hơn 6 tỷ USD tài sản quản lý. Nexus Mutual là giải pháp bảo hiểm thay thế đầu tiên trong crypto, đã bảo vệ hơn 7 tỷ USD trước các rủi ro như lỗ hổng hợp đồng thông minh và slashing.

TheNewsCrypto1 giờ trước

ether.fi Hợp tác với Nexus Mutual để Bảo vệ Tránh Tình trạng ETH bị Trừng phạt (Slashing) ở Quy mô Thể chế

TheNewsCrypto1 giờ trước

MegaETH Đóng Cửa Chương Trình Ươm Tạo Mega Mafia Khi Các Dự Án Thành Công Di Chuyển Sang Các Blockchain Cạnh Tranh

Mạng lưới mở rộng quy mô blockchain MegaETH gần đây đã đóng cửa chương trình ươm tạo hàng đầu Mega Mafia sau hai năm hoạt động. Chương trình đã hỗ trợ 20 nhóm startup giai đoạn đầu, giúp họ huy động tổng cộng 80 triệu USD. Tuy nhiên, MegaETH không nắm cổ phần trong các dự án này và kỳ vọng lòng trung thành dựa trên giá trị chung. Kỳ vọng này đã không thành hiện thực khi các nhà phát triển ưu tiên lộ trình sản phẩm riêng và di chuyển nhiều ứng dụng thành công sang các mạng blockchain đối thủ, chẳng hạn như Base của Coinbase hay Monad. Một số ứng dụng ngừng hoạt động, khiến giá trị không quay trở lại với MegaETH. Ngay sau cột mốc ra mắt token gốc MEGA vào ngày 30 tháng 4, MegaETH đã chuyển hướng chiến lược. Nền tảng sẽ trực tiếp tài trợ và phát triển các ứng dụng tiêu dùng gốc của riêng mình, được gọi là ứng dụng OMEGA, để tận dụng khả năng xử lý thời gian thực cực nhanh của MegaETH. Động thái táo bạo này nhằm tăng cường hệ sinh thái do nhà phát triển dẫn dắt, cho phép nhóm nòng cốt thiết lập kết nối trực tiếp với người dùng và chịu trách nhiệm hơn về hiệu suất sản phẩm. Hệ thống kinh tế dựa trên stablecoin sẽ tiếp tục được vận hành, với thu nhập ròng dùng để mua lại token MEGA, hy vọng giữ được hoạt động kinh tế trong hệ sinh thái cốt lõi.

TheNewsCrypto2 giờ trước

MegaETH Đóng Cửa Chương Trình Ươm Tạo Mega Mafia Khi Các Dự Án Thành Công Di Chuyển Sang Các Blockchain Cạnh Tranh

TheNewsCrypto2 giờ trước

Phim truyền hình ngắn do diễn viên đóng, bị AI đẩy lên màn bạc

Loạt phim ngắn người thật đang chuyển hướng sang màn ảnh rộng. Những IP phim ngắn hiện tượng như "Cô Nàng Ngoan Hiền", "Một Nhà Ba Người Cùng Lớp" và "Lật Bàn" đã được Cục Điện ảnh Quốc gia phê duyệt để chuyển thể thành phim điện ảnh. Sự thay đổi này diễn ra trong bối cảnh ngành phim ngắn người thật đang đối mặt với nhiều thách thức: số lượng tác phẩm bùng nổ giảm, chính sách nền tảng điều chỉnh, và đặc biệt là sự bành trướng mạnh mẽ của phim ngắn AI (chiếm hơn 95% số phim ngắn ra mắt quý I/2026). AI đang làm xói mòn lợi thế về tốc độ và chi phí thấp vốn có của phim ngắn người thật. Việc chuyển thể lên màn ảnh rộng được xem như một nỗ lực tìm kiếm "đường cong tăng trưởng thứ hai", nhằm kéo dài vòng đời IP và chuyển đổi từ nội dung nhất thời sang tài sản dài hạn. Các IP phim ngắn đã được kiểm chứng thị trường có thể giúp giảm chi phí thử sai cho điện ảnh. Sức hút cảm xúc mạnh mẽ và nhanh chóng - thế mạnh cốt lõi của phim ngắn - cũng là yếu tố có giá trị nếu được phát triển thành câu chuyện và nhân vật hoàn chỉnh hơn. Tuy nhiên, thành công không được đảm bảo. Điện ảnh có ngưỡng tiêu dùng cao hơn nhiều (thời gian, tiền bạc) so với phim ngắn. Lượng người xem phim ngắn không tự động chuyển thành khán giả điện ảnh. Các bài học từ thất bại của phiên bản điện ảnh từ các chương trình tạp kỹ hay phim truyền hình nổi tiếng trong quá khứ cho thấy, một IP mạnh có thể thu hút sự chú ý ban đầu, nhưng chất lượng nội dung mới là yếu tố quyết định số phận phòng vé. Trong một thị trường điện ảnh cạnh tranh khốc liệt và phụ thuộc vào khẩu vị, phim ngắn chuyển thể phải chứng minh được giá trị thực sự như một tác phẩm điện ảnh chỉn chu, chứ không chỉ là bản mở rộng của những cú "hít" cảm xúc ngắn.

marsbit3 giờ trước

Phim truyền hình ngắn do diễn viên đóng, bị AI đẩy lên màn bạc

marsbit3 giờ trước

Bất đối xứng đại diện thuật toán: Khi AI đưa ra quyết định thay bạn, bạn thậm chí không có quyền phản đối

Tóm tắt: Xã hội thông minh không nên để các hệ thống vô hình kiểm soát lựa chọn, phần thưởng và hành vi của con người mà không cho họ quyền quan sát, chất vấn hoặc sửa chữa. Vấn đề then chốt là "sự bất đối xứng về đại diện thuật toán": một bên (tổ chức) có thể quan sát và tối ưu hóa thuật toán, trong khi bên kia (người dùng) chỉ phải chịu hậu quả từ nó mà không hiểu rõ cách thức vận hành. Sự bất đối xứng này thể hiện qua ba lớp: 1) **Độ mờ**: hệ thống không minh bạch về mục tiêu và cơ chế, dẫn đến "sai lầm hộp đen" khiến kết quả trông khách quan hơn thực tế. 2) **Khuếch đại định kiến lịch sử**: thuật toán học từ dữ liệu quá khứ có thể làm gia tăng bất bình đẳng cũ. 3) **Hệ thống đệ quy**: người dùng huấn luyện hệ thống, và hệ thống cũng đồng thời định hình lại hành vi và nhận thức của người dùng, tạo ra "sự trôi dạt thuật toán". Trong thực tế, sự bất đối xứng này xuất hiện trong tuyển dụng, giáo dục, cảnh sát và đời sống số, nơi các hệ thống AI có thể phân biệt đối xử (ưu tiên hồ sơ với tên "da trắng") hoặc trừng phạt bất công (gắn cờ sai bài viết của người không nói tiếng bản địa). Người dùng chỉ thấy kết quả đầu ra (đề xuất, điểm số, giá cả) mà không biết dữ liệu của mình được dùng thế nào hay mục tiêu tối ưu hóa là gì, dẫn đến việc họ vô thức điều chỉnh hành vi theo những gì hệ thống khen thưởng. Để cân bằng lại, chính sách cần tập trung vào: 1) **Minh bạch và giải thích có ý nghĩa**: người dùng phải được thông báo khi tương tác với AI và hiểu cách ra quyết định. 2) **Đánh giá tác động bắt buộc** trước khi triển khai AI trong lĩnh vực rủi ro cao. 3) **Giám sát con người hiệu quả**, với quyền lực thực sự để can thiệp vào đầu ra có hại. 4) **Giám sát liên tục sau triển khai** vì hệ thống có thể thay đổi. 5) **Cấm các hoạt động thao túng** nhắm vào điểm yếu con người. 6) **Phổ cập kiến thức về thuật toán** như một cơ sở hạ tầng công dân thiết yếu. Tóm lại, sự bất đối xứng về đại diện thuật toán là vấn đề cấu trúc. Chính sách tốt không thể xóa bỏ hoàn toàn nhưng có thể thu hẹp khoảng cách bằng cách làm cho ảnh hưởng của tự động hóa trở nên hữu hình, có thể chất vấn, kiểm toán và quản trị được.

marsbit3 giờ trước

Bất đối xứng đại diện thuật toán: Khi AI đưa ra quyết định thay bạn, bạn thậm chí không có quyền phản đối

marsbit3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片