# Bài viết Liên quan AI hiện thân

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "AI hiện thân", 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.

Nửa năm huy động 17 tỷ nhân dân tệ, những 'người bán xẻng' dữ liệu trở thành ngành kinh doanh béo bở nhất trong lĩnh vực Embodied AI

Đầu năm 2026, ngành công nghiệp trí tuệ thể sinh (Embodied AI) tại Trung Quốc chứng kiến làn sóng đầu tư mạnh mẽ vào lĩnh vực dữ liệu đào tạo. Trong nửa đầu năm, 25 công ty khởi nghiệp chuyên về dữ liệu thể sinh đã huy động tổng cộng hơn 170 tỷ nhân dân tệ. LiberAI, một công ty mới thành lập cuối năm 2025 bởi founder 00h Lưu Tùng Minh, là minh chứng cho xu hướng này khi đã hoàn thành 5 vòng gọi vốn và định giá lên tới 5 tỷ nhân dân tệ. Bài viết phân tích sự bùng nổ này xuất phát từ "sa mạc dữ liệu" trong ngành robot. Khác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có nguồn dữ liệu văn bản khổng lồ trên internet, việc đào tạo robot đòi hỏi dữ liệu hành động vật lý 3D chất lượng cao, vốn rất khan hiếm. Nhu cầu cấp thiết này đã tạo ra một thị trường "bán xẻng" cực kỳ sinh lời. Các công ty dữ liệu thể sinh được phân loại thành 5 trường phái chính: 1. **Thu thập dữ liệu thực tế bằng robot/thiết bị cảm ứng:** Xây dựng nhà máy sản xuất dữ liệu hàng loạt với độ chính xác cao, điển hình như Paxini Perception, Noitom Robotics. 2. **Dữ liệu tổng hợp mô phỏng (Simulation):** Tạo dữ liệu ồ ạt trong thế giới ảo, như LightWheel AI, công ty kỳ lân đầu tiên trong lĩnh vực này. 3. **Thu thập UMI/Không dùng robot bản thể:** Con người đeo thiết bị để thu thập hành động tự nhiên, bỏ qua giới hạn của robot. Đây là lĩnh vực thu hút vốn mật độ cao, với các công ty như Jianzhi Robot, Tashi Zhihang. 4. **Chưng cất video/Mô hình thế giới (World Model):** Tận dụng video internet có sẵn để suy luận ra thông tin 3D và vật lý, hoặc dùng mô hình thế giới để tạo dữ liệu, như Shutu Tech, Gigaview. 5. **Nền tảng/Cơ sở hạ tầng dữ liệu:** Cung cấp dịch vụ xử lý, làm sạch, chuẩn hóa và đánh giá dữ liệu thô cho các công ty robot, như Wuwen AI, Yiren Tech. Tuy nhiên, bài viết cũng chỉ ra một vấn đề cơ cấu: nhu cầu dữ liệu chủ yếu đến từ các công ty robot và mô hình AI khác - những đơn vị cũng đang dựa vào vốn đầu tư mạo hiểm và chưa có lợi nhuận bền vững. Doanh thu của các công ty dữ liệu phụ thuộc vào làn sóng gọi vốn của khách hàng. Tương lai của ngành sẽ phụ thuộc vào khả năng ứng dụng thực tế và tạo ra lợi nhuận của robot thể sinh. Dự đoán chỉ có hai loại công ty dữ liệu tồn tại lâu dài: những công ty trở thành nền tảng/tiêu chuẩn công nghiệp, và những công ty có khả năng cung cấp dữ liệu chất lượng cao, đa dạng cho các kịch bản thực tế phức tạp.

marsbit10 giờ trước

Nửa năm huy động 17 tỷ nhân dân tệ, những 'người bán xẻng' dữ liệu trở thành ngành kinh doanh béo bở nhất trong lĩnh vực Embodied AI

marsbit10 giờ trước

7 tháng mới thành lập 23 công ty, mô hình thế giới bước vào giai đoạn "sản xuất hàng loạt"

**Báo cáo Tóm tắt: Thị trường Mô hình Thế giới Trung Quốc Bước vào Giai đoạn "Sản xuất Hàng loạt"** Trong 7 tháng đầu năm 2026, làn sóng khởi nghiệp Mô hình Thế giới (World Model) tại Trung Quốc đã bước vào giai đoạn bùng nổ với **23 công ty mới được thành lập**, vượt qua tổng số 20 công ty của cả năm 2025. Đặc biệt, **18 trong số này** đã hoàn thành vòng gọi vốn đầu tiên hoặc thứ hai chỉ trong vài tháng, với 2 kỳ lân (unicorn) và 4 "kỵ mã nghìn dặm" (công ty định giá trên 10 tỷ NDT). Các công ty này được chia thành 5 nhóm hướng tiếp cận chính: 1. **Mô hình nền tảng thế giới chung** (General World Model Base): Như Ngữ Dụng Khoa Học (do cựu lãnh đạo Alibaba Qwen sáng lập) và Nghịch Ma Trận Khoa Học (do sinh viên đại học 22 tuổi sáng lập, được ươm tạo từ Viện Trí Nguyên Bắc Kinh), hướng tới xây dựng hệ điều hành cho thế giới vật lý. 2. **Trí tuệ không gian 4D**: Tập trung vào tái tạo không-thời gian số, như Nguyên Hạo Động Lực (xuất phát từ Viện Nghiên cứu Công nghiệp Thông minh Đại học Thanh Hoa). 3. **Lập luận nhân quả** (Causal Reasoning): Như Aether AI, nhấn mạnh khả năng hiểu "tại sao" của AI. 4. **Trí tuệ thể hiện** (Embodied AI): Gắn mô hình thế giới như bộ não nhận thức cho robot, như Phá Xác Robot (do cựu Khoa học gia trưởng của ngôi sao ngành robot Tinh Hải Đồ sáng lập) và Côn Luân Hành Robot (do cựu lãnh đạo Huawei, Alibaba và Ideal Auto sáng lập). 5. **Ứng dụng theo ngành dọc**: Áp dụng mô hình thế giới vào các lĩnh vực cụ thể như logistics (Côn Thằng Động Lực, do cựu CTO của Cainiao sáng lập), khám phá khoa học và mô phỏng phân tử. **Xu hướng nổi bật:** * **Vốn đầu tư mạnh tay và sớm:** Nhiều công ty nhận được số vốn ở mức thường thấy ở vòng B/C ngay từ giai đoạn hạt giống (seed). * **Hồ sơ nhà sáng lập đa dạng:** Từ ngôi sao học thuật trẻ tuổi, lãnh đạo cấp cao của các tập đoàn lớn (Alibaba, Huawei) đến các nhà khởi nghiệp liên tiếp. * **Hình thành hệ sinh thái:** Các công ty robot và tập đoàn công nghệ lớn (Trí Nguyên Robot, Lạc Tụ Robot, Xiaomi, Tencent, Ant Group) đang chủ động xây dựng hệ sinh thái thông qua đầu tư chiến lược. * **Gắn kết sâu giữa học thuật và công nghiệp:** Nhiều công ty được ươm tạo trực tiếp từ các viện nghiên cứu và trường đại học hàng đầu. * **Nhân tài từ tập đoàn lớn gia tăng ra ngoài khởi nghiệp.** Bắc Kinh (đặc biệt là quận Hải Điện) vẫn là trung tâm chính, nhưng các cụm công nghiệp mới đang hình thành ở Thượng Hải, Hàng Châu, Thâm Quyến và Bắc Kinh (khu Kỹ Thuật). Tốc độ thành lập và gọi vốn chóng mặt cho thấy thị trường đang chuyển từ thảo luận khái niệm sang giai đoạn thực hành kỹ thuật và cạnh tranh khốc liệt để định hình tương lai của Mô hình Thế giới.

marsbit2 ngày trước 12:51

7 tháng mới thành lập 23 công ty, mô hình thế giới bước vào giai đoạn "sản xuất hàng loạt"

marsbit2 ngày trước 12:51

Quan sát hàng tuần của WEEX Labs: 'Tái cấu trúc quyền lực' trong cơ sở hạ tầng AI và 'cuộc vận động lặn sâu' vào kinh tế thực

Tháng 7 năm 2026 đánh dấu một bước ngoặt trong ngành công nghiệp AI: **quyền phân bổ năng lực tính toán chuyển dịch từ các gã khổng lồ đám mây sang các chủ sở hữu năng lực tính toán**, và **giá trị cốt lõi của AI tập trung hơn vào việc thâm nhập công nghiệp thực**, thay vì chỉ chạy đua về thông số mô hình. Các biến động chính trong tuần bao gồm: 1. **Bản đồ năng lực tính toán thay đổi:** Meta ra mắt dịch vụ đám mây "MetaCompute", mang đến cuộc cạnh tranh trực tiếp với AWS, Azure và đe dọa không gian sống còn của các nhà cho thuê năng lực tính toán cỡ vừa và nhỏ. 2. **Mô hình mã nguồn mở với chi phí tối ưu:** Các mô hình nền tảng Trung Quốc như DeepSeek-V4 đạt trình độ đỉnh cao và mở rộng mã nguồn, đẩy nhanh quá trình "tiện ích hóa" AI, giúp giảm đáng kể ngưỡng chi phí cho doanh nghiệp và giáo dục. 3. **Trí tuệ hiện thân bước vào nhà máy:** Robot hình người, dưới sự thúc đẩy của chính sách, chuyển từ phòng thí nghiệm sang đào tạo thực tế trong các dây chuyền sản xuất như hậu cần và lắp ráp ô tô. Giá trị đánh giá chuyển từ tính năng sang hiệu quả và sự ổn định trong môi trường công nghiệp. 4. **Quản trị toàn cầu đi vào thực chất:** Khái niệm "AI chủ quyền" trở thành khuôn khổ thực tế, đặt ra các yêu cầu tuân thủ địa chính trị cao hơn, buộc các mô hình AI phải tích hợp sẵn kiến trúc có thể kiểm toán và tôn trọng chủ quyền dữ liệu. **Góc nhìn sâu từ WEEX Labs:** Sự thịnh vượng của AI đang thâm nhập sâu vào cơ cấu sản xuất toàn cầu. Doanh nghiệp nên: - Tận dụng lợi thế mã nguồn mở để xây dựng kho kiến thức riêng tư, tránh phụ thuộc quá mức vào API bên ngoài. - Cảnh giác với rủi ro bị "khóa chặt" vào một nhà cung cấp năng lực tính toán duy nhất. - Tìm kiếm cơ hội trong hệ sinh thái "trí tuệ hiện thân", chẳng hạn như phần mềm mô phỏng công nghiệp hoặc dịch vụ cung cấp giải pháp thích ứng năng lực tính toán AI cho nhà máy.

marsbit07/19 05:16

Quan sát hàng tuần của WEEX Labs: 'Tái cấu trúc quyền lực' trong cơ sở hạ tầng AI và 'cuộc vận động lặn sâu' vào kinh tế thực

marsbit07/19 05:16

Đã đến lúc "iPhone" của Trí tuệ thể hiện chưa?

Trí tuệ thể hiện có đang ở thời điểm "iPhone" chưa? Tại một hội nghị bàn tròn ở Vũ Hán, các chuyên gia đã thảo luận về tình hình và triển vọng của lĩnh vực này. **Hiện trạng: Còn nhiều thách thức, chưa đến "thời điểm iPhone"** - **Công nghệ còn sơ khai:** Được so sánh với thời kỳ "điện thoại cục gạch". Con đường công nghệ chưa hội tụ, ngoài mô hình VLA vẫn còn nhiều hướng thử nghiệm. - **"Bộ não" còn yếu:** Khả năng vận động ("tiểu não") đã tốt, nhưng khả năng ra quyết định và khái quát hóa ("đại não") chưa đủ cho ứng dụng thương mại quy mô. - **Thiếu dữ liệu trầm trọng:** Cần hàng triệu bộ dữ liệu, nhưng hiện toàn cầu chỉ có khoảng 500.000, chênh lệch 200 lần. - **Bài toán kinh tế chưa có lời giải:** Chi phí robot hình người cộng với mô hình AI hiện vẫn đắt hơn nhiều so với chi phí nhân lực truyền thống. **Ứng dụng và không gian tưởng tượng** - **Thị trường giá trị cảm xúc (hàng tỷ USD):** Biểu diễn, robot đồng hành/chăm sóc. - **Thị trường dịch vụ thương mại (hàng nghìn tỷ USD):** Chào khách, hướng dẫn tham quan, mua sắm. - **Thị trường lao động sản xuất (hàng trăm nghìn tỷ USD):** Làm việc trong nhà máy, việc nhà. - **Ứng dụng có thể đi trước:** Trí tuệ thể hiện không nhất thiết phải là robot hình người. Các ứng dụng như robot giao đồ ăn, hút bụi đã có mặt. Giá trị đồng hành, tình cảm có thể là bước đột phá đầu tiên. **Hệ sinh thái ngành và nhu cầu** - Điểm nghẽn chính nằm ở **dữ liệu và mô hình**. Cần cơ chế để thu thập, chia sẻ và giao dịch dữ liệu quy mô lớn. - Cần phát triển hơn nữa chuỗi cung ứng linh kiện phần cứng then chốt và các mô hình AI (như VLA, World Model) dưới dạng dịch vụ/dễ tiếp cận. - Các yếu tố hạ nguồn như kênh phân phối, bảo hiểm, bảo trì cũng cần được xây dựng. **Sử dụng AI để tạo ra AI** - AI đã giúp tăng hiệu quả trong nghiên cứu, mã hóa, giảng dạy và văn phòng. - Tuy nhiên, cần thận trọng với tính **"lừa dối"** và nguy cơ **"thay thế tư duy"** của AI. Các quyết định và phán đoán cốt lõi vẫn phải do con người nắm giữ. - Các phương pháp như sử dụng mô hình giáo viên, dữ liệu tổng hợp (simulation) và World Model đang được khám phá để huấn luyện AI thể hiện. **Tóm lại:** Thời điểm bùng nổ như iPhone của trí tuệ thể hiện chưa tới. Lĩnh vực này vẫn cần thời gian để giải quyết các thách thức về công nghệ, dữ liệu và kinh tế. Tuy nhiên, các ứng dụng cụ thể, đặc biệt là những ứng dụng mang lại giá trị cảm xúc, có thể dẫn đường và từng bước mở ra tương lai nơi AI bước vào thế giới vật lý.

marsbit07/14 05:15

Đã đến lúc "iPhone" của Trí tuệ thể hiện chưa?

marsbit07/14 05:15

Unitree hối hả lên sàn, bí ẩn thực sự là 42 tỷ nhận được sẽ tiêu như thế nào

Ngày 6/7, Ủy ban Chứng khoán Trung Quốc phê duyệt đơn đăng ký phát hành lần đầu ra công chúng (IPO) trên STAR Market của Unitree Robotics. Công ty này, với biệt danh "công ty làm chó robot", dự kiến huy động khoảng 4,202 tỷ nhân dân tệ (42,02 tỷ Yên), định giá sau IPO có thể lên tới 50 tỷ nhân dân tệ. Khởi đầu từ robot bốn chân, Unitree đã nhanh chóng mở rộng sang lĩnh vực robot hình người, với tốc độ ra mắt sản phẩm ấn tượng. Họ đã xây dựng một ma trận sản phẩm toàn diện, từ mức giá tiêu dùng 26.900 Yên (R1) đến phiên bản công nghiệp cao cấp. Sự tăng trưởng thương mại hóa của Unitree rất nổi bật, doanh thu năm 2025 đạt 1,71 tỷ nhân dân tệ, lợi nhuận 288 triệu, với hơn 5.500 robot hình người và hơn 30.000 robot bốn chân đã xuất xưởng. Thị trường nước ngoài đóng góp khoảng 40% doanh thu. Số tiền huy động được từ IPO sẽ được sử dụng để tăng cường nghiên cứu, phát triển sản phẩm mới và xây dựng cơ sở sản xuất, nhằm mục tiêu tiếp tục giảm chi phí và nâng cao trí tuệ cho robot. Tuy nhiên, Unitree đối mặt với thách thức lớn trong một thị trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt, với các đối thủ như Ubtech, Tesla Optimus, Fourier và 1X Technologies. Tương lai của Unitree sẽ phụ thuộc vào ba yếu tố chính: 1) Tìm được ứng dụng ngành then chốt thứ hai ngoài robot bốn chân (ví dụ: hậu cần sân bay như thử nghiệm tại Sân bay Haneda Tokyo); 2) Duy trì lợi thế về giá cả trong khi đảm bảo chất lượng và độ ổn định; 3) Phát triển thành công trí tuệ thể hiện (embodied AI), như hợp tác với NVIDIA trên nền tảng H2 Plus. Con đường chiến lược có khả năng nhất của họ là kết hợp "công cụ phát triển + trường hợp điển hình ngành", sử dụng sản phẩm giá thấp để mở rộng thị phần và tích lũy dữ liệu, đồng thời xây dựng các dự án tiêu biểu trong các ngành công nghiệp cụ thể. Việc IPO thành công chỉ là bước khởi đầu, cuộc đua thực sự trong ngành robot hình người mới chỉ bắt đầu.

marsbit07/07 09:34

Unitree hối hả lên sàn, bí ẩn thực sự là 42 tỷ nhận được sẽ tiêu như thế nào

marsbit07/07 09:34

Trung Quốc có thêm 67 kỳ lân trong nửa năm, AI và robot chiếm hơn một nửa

Theo báo cáo từ IT桔子, nửa đầu năm 2026, Trung Quốc chào đón 67 kỳ lân mới với tổng định giá 1829 tỷ USD, đánh dấu sự phục hồi mạnh mẽ sau giai đoạn điều chỉnh. Số lượng này cao nhất trong vòng 5 năm, trung bình mỗi 3 ngày có một kỳ lân ra đời. AI và robot là hai động lực chính, chiếm hơn 53% tổng số, với 17 công ty AI và 19 công ty robot. Trong đó, DeepSeek (615.38 tỷ USD) và Kling AI (180 tỷ USD) dẫn đầu về định giá. Các lĩnh vực bán dẫn, lượng tử cũng có những kỳ lân mới. Về địa lý, các công ty tập trung cao ở Bắc Kinh (19), Thượng Hải (18), Thâm Quyến (9) và Hàng Châu (5), chiếm 76.1%. Mặc dù Hàng Châu chỉ có 5 công ty, nhưng nhờ DeepSeek, tổng định giá của thành phố này lên tới 682 tỷ USD. Cấu trúc định giá có hình kim tự tháp: 77.6% kỳ lân mới có định giá từ 10-20 tỷ USD. Tốc độ phát triển có hai cực: các công ty AI/robot thường thành lập và đạt định giá kỳ lân nhanh (34.3% trong vòng 3 năm), thậm chí có công ty như Bula Ge chỉ mất 1 tháng; trong khi các công ty công nghệ hạt nhân như bán dẫn, dược phẩm sinh học cần thời gian dài hơn (trên 8 năm) để đạt được cột mốc này. Báo cáo chỉ ra xu hướng dịch chuyển từ tiêu dùng internet sang công nghệ cứng. Tuy nhiên, sự tập trung cao vào AI/robot và tốc độ định giá nhanh cũng tiềm ẩn rủi ro về bong bóng và thử thách trong việc hiện thực hóa kỳ vọng thương mại.

marsbit07/06 04:52

Trung Quốc có thêm 67 kỳ lân trong nửa năm, AI và robot chiếm hơn một nửa

marsbit07/06 04:52

JD.com và Cựu CTO của OpenAI Mira Murati đặt cược vào cùng một đường đua AI

Hãy tưởng tượng một AI có thể chủ động nhìn thấy và hành động trong thế giới vật lý, thay vì chỉ thụ động trả lời câu hỏi. Đây chính là tương lai mà JoyAI-VL-Interaction của JD.com hướng đến – mô hình tương tác ngôn ngữ hình ảnh toàn diện đầu tiên trên thế giới mã nguồn mở. Khác với mô hình hội thoại "luân phiên" truyền thống, JoyAI-VL-Interaction có thể xử lý luồng video liên tục, tự chủ đưa ra quyết định: khi nào nên phản hồi, khi nào nên im lặng và khi nào nên giao nhiệm vụ phức tạp cho mô hình hậu trường. Nó giải quyết một vấn đề cốt lõi: trong thế giới thực, nhiều sự kiện quan trọng (như người già ngã, hỏa hoạn) xảy ra quá nhanh, không cho phép con người kịp đặt câu hỏi. JD.com và Thinking Machines Lab của cựu CTO OpenAI Mira Murati gần như đồng thời nhận ra xu hướng này, khẳng định tầm quan trọng của việc biến khả năng tương tác thành năng lực cốt lõi của AI. JD.com đặt ngôn ngữ hình ảnh vào vị trí trung tâm, coi đó là "phương thức điều khiển chính" để AI ra quyết định chủ động. Mô hình 8B tham số này được thiết kế nhẹ, dễ triển khai (chỉ cần card đồ họa 3090), phù hợp cho các ứng dụng như chăm sóc người già/trẻ em, hỗ trợ người khiếm thị, bình luận sự kiện thể thao, giám sát cửa hàng và điều khiển robot. Nó đóng vai trò như một lớp tương tác tiền trạm, xử lý giao tiếp tức thời và phân phối tác vụ phức tạp. Động thái mã nguồn mở toàn bộ (mô hình, hệ thống suy luận, dữ liệu) của JD.com nhằm mục đích thúc đẩy hệ sinh thái ứng dụng. Lợi thế then chốt của JD nằm ở khối tài sản dữ liệu khổng lồ từ thế giới vật lý – hàng nghìn kịch bản thực tế trong bán lẻ, logistics, chăm sóc sức khỏe và công nghiệp. Công ty đang đẩy mạnh thu thập 10 triệu giờ video chất lượng cao để huấn luyện các mô hình AI thể hiện. Bằng việc kết hợp JoyAI-VL-Interaction (hiểu và tương tác) với JoyAI-Echo (tạo sinh video) đã công bố trước đó, JD.com đang định vị mình không chỉ là một nhà phát triển mô hình, mà còn là một trung tâm vận hành thế giới vật lý, nơi AI học hỏi và phục vụ trong các ngữ cảnh thực.

marsbit06/24 10:26

JD.com và Cựu CTO của OpenAI Mira Murati đặt cược vào cùng một đường đua AI

marsbit06/24 10:26

Đối thủ lớn nhất của Unitree, tại sao lại chia tách thêm lần nữa?

Ngành công nghiệp trí tuệ thể hiện (Embodied AI) đang đối mặt với tình trạng "đói dữ liệu" trầm trọng. Mi Phong Technology, một công ty con tách ra từ đối thủ chính của Unitree là Zhiyuan, vừa huy động thành công hàng trăm triệu tệ để tập trung giải quyết vấn đề này. Thay vì chỉ dựa vào robot thật, Mi Phong giới thiệu giải pháp thu thập dữ liệu không cần robot (như kẹp gắp và thiết bị đeo đầu), nhằm mục tiêu giảm chi phí và mở rộng quy mô, với 60-70% sản lượng dữ liệu vào năm 2026 dự kiến đến từ phương pháp này. Công ty cũng phát triển công cụ xử lý dữ liệu tự động và xây dựng một nền tảng thương mại hóa dữ liệu, hy vọng biến dữ liệu thành một tài nguyên có thể giao dịch tiêu chuẩn hóa cho toàn ngành. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất của Mi Phong là chứng minh tính trung lập và xây dựng lòng tin với các đối thủ của công ty mẹ Zhiyuan, trong bối cảnh nhiều đại gia như JD.com cũng đang cạnh tranh trong lĩnh vực hạ tầng dữ liệu này. Sự thành công của mô hình kinh doanh này sẽ phụ thuộc vào việc liệu các công ty robot khác có sẵn sàng tin tưởng và sử dụng dịch vụ của Mi Phong hay không.

marsbit06/23 10:13

Đối thủ lớn nhất của Unitree, tại sao lại chia tách thêm lần nữa?

marsbit06/23 10:13

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

"Generalist AI", công ty khởi nghiệp trí tuệ thể hiện (embodied AI) do Pete Florence - cựu nhà khoa học nghiên cứu cốt cán của Google DeepMind và là một trong những người đặt nền móng cho kiến trúc mô hình VLA (Vision-Language-Action) - sáng lập, vừa huy động thành công 4 tỷ USD (tương đương 27 tỷ RMB) ở vòng gọi vốn mới, định giá 20 tỷ USD. Vòng đầu tư có sự tham gia của các tổ chức và cá nhân uy tín như NVentures (từ NVIDIA), NFDG, Bezos Expeditions, đồng sáng lập Xiaomi Lin Bin, người sáng lập Zoom Eric Yuan, và nhà khoa học nổi tiếng Fei-Fei Li. Mặc dù được coi là người tiên phong trong lĩnh vực "mô hình thế giới" (world model), Florence lại công khai phản đối việc dán nhãn này cho công ty mình. Triết lý của ông, chịu ảnh hưởng từ người thầy Russ Tedrake tại MIT, là ưu tiên "mục tiêu" cụ thể hơn các "nhãn" công nghệ chung chung. Mục tiêu tối thượng của Generalist AI là tạo ra những robot đa năng có thể thực hiện với độ tin cậy cực cao nhiều nhiệm vụ chưa từng thấy mà không cần dữ liệu huấn luyện riêng cho từng tác vụ. Để hiện thực hóa điều này, Generalist AI đã lần lượt ra mắt các mô hình GEN-0 và GEN-1. GEN-1, được công bố vào tháng 4/2026, được huấn luyện trên hơn 50 nghìn giờ dữ liệu tương tác vật lý thu thập qua một thiết bị đeo tay đặc biệt. Theo công ty, mô hình này đạt tỷ lệ thành công 99% trong một số nhiệm vụ thao tác lặp lại và tinh vi (như gấp hộp, đóng gói), với tốc độ nhanh gấp ba lần GEN-0 và chỉ cần khoảng một giờ để thích ứng với tác vụ mới. Thành tựu này chứng minh lộ trình phát triển rõ ràng của công ty và là lý do chính thu hút được sự ủng hộ mạnh mẽ từ các nhà đầu tư hàng đầu, đưa Generalist AI trở thành một trong những công ty được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực robot và trí tuệ thể hiện.

marsbit06/20 06:08

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

marsbit06/20 06:08

Hard Ke phát hành độc quyền | Công ty trí tuệ cụ thể hóa đại dương 'World Sailing Intelligence' huy động được vốn kỷ lục 10 tỷ NDT, được Zhu Xiaohu, Temasek rót vốn

Tập đoàn thông minh thể thân đại dương "Shihang Intelligent" vừa hoàn thành vòng tài trợ Series A với số tiền kỷ lục hơn 10 tỷ nhân dân tệ, trở thành vòng tài trợ đơn lẻ lớn nhất trong lĩnh vực robot biển toàn cầu. Vòng tài trợ này có sự tham gia của các nhà đầu tư như Shanghe Momentum Fund, Vertex Growth của Singapore, công ty niêm yết Dayang Electric Motor, cùng với sự đầu tư tiếp tục từ các cổ đông cũ như Qiming Venture Capital, China Growth Capital và Changshi Capital. Người sáng lập kiêm CEO của Shihang Intelligent, Chen Xiaobo (sinh năm 1989), là cựu sinh viên Đại học Kỹ thuật Cáp Nhĩ Tân, có kinh nghiệm lâu năm trong lĩnh vực robot dưới nước và từng nhận Giải thưởng Tiến bộ Khoa học Công nghệ Quốc phòng khi mới 28 tuổi. Công ty cho biết, số tiền tài trợ sẽ được sử dụng để phát triển công nghệ cốt lõi, mở rộng thị trường toàn cầu và xây dựng hệ sinh thái chuỗi cung ứng, thúc đẩy ứng dụng quy mô lớn của robot biển trong các môi trường dưới nước phức tạp. Các robot của Shihang có khả năng hoạt động ở độ sâu từ 0 đến 10.000 mét và đã được ứng dụng trong các lĩnh vực như làm sạch tàu, an ninh dưới nước, điện gió biển, trang trại biển và kiểm tra đáy biển. Chỉ trong nửa đầu năm 2026, công ty đã nhận được đơn đặt hàng trị giá hơn 10 tỷ nhân dân tệ. Vào tháng 4 năm nay, Shihang Intelligent đã ra mắt mô hình lớn thể thân đại dương "Cangqiong CEORION". Mô hình này tích hợp nhận thức môi trường, hiểu nhiệm vụ và tạo hành động vào một kiến trúc duy nhất, được đào tạo dựa trên dữ liệu từ hàng triệu giờ hoạt động thương mại. Nó có thể bao phủ 12 loại nhiệm vụ dưới nước chính mà không cần chuyển đổi giữa các mô hình khác nhau. Trong các bài kiểm tra mô phỏng, tỷ lệ thành công nhiệm vụ của "Cangqiong CEORION" vượt quá 90%. Mô hình này cũng có khả năng thích ứng với các môi trường chưa từng gặp với tỷ lệ trên 70%, và đã giảm 80% tỷ lệ tai nạn va chạm nhờ mô-đun suy luận vật lý tích hợp. Gần đây, Shihang Intelligent cũng đã được chọn tham gia Kế hoạch Kiểm tra và Làm sạch Thân tàu Dưới nước Quốc gia của Cơ quan Hàng hải và Cảng biển Singapore, trở thành đối tác công nghệ cốt lõi của dự án cấp quốc gia này.

marsbit06/15 01:59

Hard Ke phát hành độc quyền | Công ty trí tuệ cụ thể hóa đại dương 'World Sailing Intelligence' huy động được vốn kỷ lục 10 tỷ NDT, được Zhu Xiaohu, Temasek rót vốn

marsbit06/15 01:59

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Chiến lược Giao dịchright-arrow