Cuộc đua robot hình người toàn cầu đang bước vào giai đoạn tăng tốc chưa từng có. Các công ty công nghệ không còn dừng lại ở những nguyên mẫu trong phòng thí nghiệm mà đã chuyển sang sản xuất quy mô lớn. Trong bối cảnh đó, Figure, một startup robot nổi bật tại Mỹ, vừa công bố bước tiến quan trọng: sản xuất một robot hình người mỗi giờ tại nhà máy BotQ ở California.
Tốc độ sản xuất tăng gấp 24 lần
Thông báo mới cho thấy tốc độ mở rộng của Figure nhanh hơn nhiều so với dự đoán. Chỉ trong chưa đầy 4 tháng, công suất đã tăng từ một robot mỗi ngày lên một robot mỗi giờ, tương đương mức tăng trưởng gấp 24 lần. Đây là cột mốc quan trọng cho ngành robot hình người, vốn gặp khó khăn trong việc chuyển từ nghiên cứu sang sản xuất hàng loạt.
Quá trình mở rộng được hỗ trợ bởi hệ thống phần mềm sản xuất tùy chỉnh kết nối hơn 150 trạm làm việc trong nhà máy BotQ. Figure đã bàn giao hơn 350 robot, đồng thời cải thiện chất lượng qua quy trình đánh giá nhà cung cấp nghiêm ngặt và hàng chục điểm kiểm tra trên dây chuyền.
Mô hình sản xuất công nghiệp
Figure đang thay đổi cách nhìn về robot hình người, vốn bị xem là sản phẩm trình diễn đắt đỏ với độ tin cậy thấp. Công ty áp dụng mô hình sản xuất công nghiệp tương tự ngành ô tô điện, xây dựng dây chuyền chuyên biệt cho từng mô-đun quan trọng của robot Figure 03, từ hệ thống pin đến bộ truyền động cơ khí.
Tỷ lệ hoàn thiện sản phẩm đáng chú ý: tỷ lệ vượt qua kiểm tra cuối dây chuyền ngay lần đầu tiên vượt mốc 80%, trong khi dây chuyền sản xuất pin đạt 99,3%. Công ty đã sản xuất hơn 9.000 bộ truyền động và xuất xưởng hơn 500 bộ pin.
Kiểm thử nghiêm ngặt
Mỗi robot Figure 03 phải trải qua hơn 80 bài kiểm tra chức năng trước khi rời nhà máy, bao gồm các bài tập tải nặng, chạy bộ và ngồi xổm để phát hiện lỗi sớm trong hệ thống cơ khí và điện tử.
Vai trò của dữ liệu trong huấn luyện AI
Figure cho rằng việc tăng số lượng robot ngoài thực tế không chỉ mở rộng kinh doanh mà còn quan trọng trong huấn luyện AI. Càng nhiều robot hoạt động, công ty càng thu thập nhiều dữ liệu để cải thiện Helix, nền tảng trí tuệ nhân tạo trung tâm. Dữ liệu vận hành thực tế được xem là nhiên liệu quan trọng không kém phần cứng. Robot càng tiếp xúc nhiều môi trường, AI càng học được nhiều tình huống để cải thiện khả năng thích nghi.
Nâng cấp hệ thống AI Helix
Figure vừa nâng cấp Helix System 0, hệ thống AI điều khiển robot. Điểm thay đổi lớn nhất là robot có thể kết hợp cả cảm nhận cơ thể (proprioception) và thị giác để điều khiển chuyển động. Trước kia, hệ thống chủ yếu dựa vào proprioception, đủ cho chuyển động cơ bản nhưng gặp khó khăn trong môi trường phức tạp như cầu thang hay địa hình gồ ghề.
Với phiên bản mới, Helix S0 tích hợp thêm dữ liệu từ camera stereo gắn trên robot. Hình ảnh RGB được chuyển đổi thành mô hình không gian 3D, cho phép robot hiểu chính xác địa hình xung quanh. Nhờ đó, robot Figure có thể leo cầu thang và di chuyển trên nhiều loại địa hình với chuyển động ổn định, duy trì cân bằng ngay cả khi ánh sáng thay đổi. Các hành vi này được huấn luyện bằng học tăng cường trong môi trường mô phỏng với nhiều địa hình ngẫu nhiên.
Đáng chú ý, các kỹ năng học trong mô phỏng có thể chuyển trực tiếp sang robot thực mà không cần tinh chỉnh, vượt qua thách thức sim-to-real gap vốn tồn tại nhiều năm.
Hệ thống quản lý đội robot
Figure cũng xây dựng hệ thống quản lý đội robot, dịch vụ bảo trì nội bộ và cập nhật phần mềm qua mạng để hỗ trợ vận hành quy mô lớn. Điều này cho phép theo dõi trạng thái robot liên tục, cập nhật từ xa và thu thập phản hồi để cải thiện sản phẩm nhanh hơn.
Tương lai của robot hình người
Việc các công ty như Figure tăng tốc sản xuất cho thấy robot hình người đang rời xa hình ảnh nguyên mẫu nghiên cứu để trở thành nền tảng công nghệ thương mại. Trong bối cảnh các tập đoàn lớn như Tesla, Boston Dynamics và nhiều công ty Trung Quốc cũng đầu tư mạnh, cuộc cạnh tranh phát triển robot đa năng có thể trở thành một trong những mặt trận công nghệ quan trọng nhất thập niên tới.
Nếu tốc độ phát triển hiện nay tiếp tục duy trì, robot hình người trong tương lai có thể không chỉ xuất hiện trong nhà máy mà còn tiến vào kho hàng, văn phòng, cửa hàng bán lẻ và cả môi trường gia đình. Những cỗ máy biết nhìn, cảm nhận và tự học từ thế giới thực có thể trở thành phần quen thuộc trong đời sống hàng ngày.
