Báo cáo nghiên cứu robot Web3: Thực trạng và triển vọng về nền kinh tế máy móc phi tập trung và trí tuệ nhân tạo tích hợp
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Báo cáo nghiên cứu robot Web3: Thực trạng và triển vọng về nền kinh tế máy móc phi tập trung và trí tuệ nhân tạo tích hợp
Hiện đang đối mặt với nhiều thách thức trong các khía cạnh như tích hợp công nghệ, trải nghiệm tương tác, giáo dục người dùng, nhưng sự thay đổi mô hình mang lại từ việc kết hợp trí tuệ thể hiện với Web3 vẫn tiềm năng to lớn.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tóm tắt
Báo cáo này thảo luận về xu hướng công nghệ do các tập đoàn công nghệ truyền thống dẫn dắt đang chuyển dịch sang thị trường tiền mã hóa, và dự đoán chu kỳ này sẽ lặp lại trong lĩnh vực robot hình người.
Báo cáo trước tiên điểm lại quá trình phát triển của các làn sóng metaverse và trí tuệ nhân tạo (AI), sau đó phân tích động thái đầu tư của vốn công nghệ toàn cầu vào trí tuệ thể hiện (embodied intelligence), đồng thời giới thiệu tiến độ và thách thức của các công ty hàng đầu trong lĩnh vực robot hình người.
Cuối cùng, báo cáo tập trung vào tổng quan các dự án Web3 robot và trí tuệ thể hiện, bao gồm đặc điểm chính, mô hình kinh tế và tiềm năng phát triển.
Thông qua phân tích sâu sắc, báo cáo nhằm cung cấp cái nhìn sâu rộng cho các bên tham gia ngành, làm rõ ý nghĩa chiến lược của nền kinh tế máy móc phi tập trung trong việc kết nối thế giới vật lý và kỹ thuật số.
Một: Chu kỳ mà các gã khổng lồ công nghệ định ra xu hướng, vốn Phố Wall nhanh chóng theo sau, thị trường Crypto sao chép hiệu quả và biến thành cơ hội đầu tư phi tập trung có thể tái hiện trong lĩnh vực robot hình người
1. Nhìn lại quá trình di chuyển từ các gã khổng lồ công nghệ đến câu chuyện chủ đạo trong Crypto
Diễn biến câu chuyện Web3 chịu ảnh hưởng sâu sắc bởi hành động của các gã khổng lồ công nghệ truyền thống và dòng vốn tài chính. Nhìn lại nhiều đợt sóng câu chuyện gần đây, con đường cốt lõi có thể được khái quát như sau: các gã khổng lồ công nghệ định ra xu hướng, vốn Phố Wall nhanh chóng theo sau, thị trường Crypto sao chép hiệu quả và biến thành cơ hội đầu tư phi tập trung.
Làn sóng Metaverse (2021–2022):
-
Meta (trước là Facebook) đã đổi tên vào tháng 10 năm 2021 và tuyên bố chuyển mình toàn diện sang metaverse, đầu tư hàng chục tỷ USD để phát triển hệ sinh thái VR/AR; Microsoft ra mắt nền tảng thực tế hỗn hợp Mesh for Teams vào tháng 11 cùng năm, tập trung vào cộng tác ảo ở cấp doanh nghiệp; NVIDIA đồng thời công bố nền tảng song sinh kỹ thuật số Omniverse; Qualcomm thành lập quỹ 100 triệu USD và ra mắt Snapdragon Spaces để mở rộng hệ sinh thái AR. Những bước đi liên tiếp này đánh dấu sự bố trí toàn diện của các ông lớn Internet vào thế giới ảo.
-
Hiệu suất tài sản mã hóa cũng rất nổi bật, các token nền tảng metaverse như Decentraland (MANA) và The Sandbox (SAND) tăng lần lượt 70 lần và 280 lần. Giá sàn NFT đất ảo như Decentraland LAND và The Sandbox LAND từng tăng vọt lên khoảng 5 ETH và 4 ETH, tương đương hàng chục nghìn USD. Các dự án NFT hàng đầu như Bored Ape Yacht Club (BAYC) tăng từ giá phát hành 0,08 ETH lên 150 ETH, trị giá hơn 400.000 USD. Trong giai đoạn này, tài sản metaverse đạt mức tăng trưởng bùng nổ ngắn hạn chưa từng thấy dưới tác động của hiệu ứng người nổi tiếng, sự tham gia của các công ty lớn và làn sóng đầu cơ, dù sau đó thị trường điều chỉnh mạnh, nhưng mức tăng đáng kinh ngạc vẫn trở thành biểu tượng trong lịch sử tiền mã hóa.
Làn sóng AI (2023–2024):
-
Vào cuối năm 2022, ChatGPT do OpenAI ra mắt đã khuấy động làn sóng AI toàn cầu, đánh dấu sự khởi đầu của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo sinh (generative AI). Microsoft phản ứng nhanh chóng, vào tháng 1 năm 2023 tuyên bố đầu tư thêm 10 tỷ USD vào OpenAI và tích hợp sâu công nghệ này vào công cụ tìm kiếm Bing và bộ Office. Google nhanh chóng tung ra trợ lý đối thoại Bard (sau nâng cấp thành Gemini) và tái cấu trúc đội ngũ DeepMind để đẩy nhanh nghiên cứu AI. Meta chuyển sang chiến lược mã nguồn mở, lần lượt công bố các mô hình ngôn ngữ lớn Llama, thúc đẩy sự phát triển hệ sinh thái ngành.
-
Từ năm 2023, nhiều token theo chủ đề AI nhận được sự săn đón của dòng vốn, ví dụ như Fetch.ai (FET), Render Token (RENDER), giá các loại token nền tảng này tăng rõ rệt, đầu năm 2024 tăng hơn 10 lần, lập đỉnh cao mới. Các dự án AI phi tập trung như Bittensor (TAO), cố gắng xây dựng cơ chế huấn luyện và khuyến khích mạng thần kinh phi tập trung, hiệu suất giá token vượt xa tài sản chính thống, mang lại lợi nhuận vượt trội hơn 10 lần. Cuối năm 2024, thị trường bị thúc đẩy bởi các câu chuyện về Agent AI và hạ tầng liên quan, trong thời gian ngắn xuất hiện hàng loạt cơ hội tăng 100 lần, hoàn toàn kích hoạt tâm lý FOMO (sợ bỏ lỡ) của thị trường mã hóa đối với lĩnh vực AI.
2. Vốn công nghệ toàn cầu đổ mạnh vào trí tuệ thể hiện: Robot hình người trở thành trọng tâm câu chuyện tiếp theo
Hiện tại, sự chú ý của các gã khổng lồ công nghệ truyền thống và các quỹ đầu tư mạo hiểm hàng đầu đối với robot hình người đang tăng nhanh chóng, mô hình phản ứng dây chuyền “xu hướng công nghệ – vốn nóng – di chuyển câu chuyện” đang tái diễn, mục tiêu chuyển từ AI và metaverse sang trí tuệ thể hiện và robot hình người, trở thành ứng cử viên hàng đầu cho câu chuyện Web3 tiếp theo.
Morgan Stanley: Robot hình người sẽ tái cấu trúc thị trường lao động toàn cầu
Tháng 2 năm 2025, Morgan Stanley công bố báo cáo nghiên cứu mang tên "Humanoid 100: Mapping the Humanoid Robot Value Chain", dự đoán khoảng 75% nghề nghiệp tại Mỹ (63 triệu vị trí) có "khả năng thích ứng với robot hình người", đến năm 2050 có thể ảnh hưởng tới chi phí lương lên tới 2,96 nghìn tỷ USD. Trên phạm vi toàn cầu, quy mô tiềm năng của ngành này có thể đạt 9 nghìn tỷ USD.
Báo cáo chia chuỗi ngành thành ba mô-đun cốt lõi:
-
Não bộ (Brain): Bao gồm các mô hình AI nền tảng (như Dự án Groot của NVIDIA), mô phỏng dữ liệu và mô phỏng (Palantir, Oracle), hệ thống thị giác và bán dẫn (NVIDIA, Intel, Qualcomm...).
-
Cơ thể (Body): Gồm bộ truyền động (NSK, RBC Bearings), cảm biến (Analog Devices, Robosense) và hệ thống pin (CATL, LG Energy), chú trọng thiết kế nhẹ.
-
Nhà tích hợp (Integrators): Bao gồm Tesla, Apple, Samsung, Xiaomi, Amazon, Alibaba... có khả năng xây dựng hệ thống robot hoàn chỉnh.
Goldman Sachs: Năm 2025 có thể là năm đầu tiên sản xuất hàng loạt robot hình người
Trong báo cáo "Humanoid Robots III" tháng 2 năm 2025, Goldman Sachs chỉ ra rằng robot hình người đang bước vào "giai đoạn nhảy vọt chuỗi cung ứng", các doanh nghiệp sản xuất châu Á nhanh chóng tham gia, hệ sinh thái ngành toàn cầu ban đầu đã hình thành. Dự kiến đến năm 2035, quy mô ngành hàng năm có thể đạt 38 tỷ USD, trong kịch bản lạc quan có thể vượt 200 tỷ USD.
Trong đó, các công ty như 1x (Na Uy), Figure AI (Mỹ), Agility Robotics (Mỹ), Unitree (Trung Quốc), AGIBOT Zhixing (Trung Quốc), Leju Robotics (Trung Quốc) đã ra mắt sản phẩm thương mại; Tesla (Mỹ), Sanctuary AI (Canada), Boston Dynamics (Hàn Quốc), Apptronik (Mỹ), UBTECH (Trung Quốc), Kepler (Trung Quốc), Xpeng (Trung Quốc), Fourier Intelligence (Trung Quốc), Galaxy General Robotics (Trung Quốc), Trung tâm Đổi mới Robot Hình người Chiết Giang (Trung Quốc) đang ở giai đoạn thử nghiệm nhà máy.
Tesla: Robot sẽ trở thành động lực tăng trưởng "triệu đô la"
Ngày 29 tháng 1 năm 2025, tại cuộc họp báo cáo quý IV năm 2024 của Tesla, CEO Elon Musk cho biết trong tương lai robot hình người sẽ trở thành lực lượng chủ lực trong công nghiệp, số lượng có thể vượt quá con người, dự kiến đạt từ 10 đến 20 tỷ chiếc, mục tiêu sản xuất hàng năm 1 tỷ chiếc, chiếm hơn 10% thị phần, điều này sẽ mang lại cho Tesla thị trường trị giá từ 25 đến 30 nghìn tỷ USD.
NVIDIA: Khoảnh khắc ChatGPT cho robot phổ thông sắp đến
Tại COMPUTEX 2025 ngày 21 tháng 5 năm 2025, NVIDIA dự đoán trong vòng 3-5 năm tới, robot chuyên dụng sẽ phổ biến trước (công nghiệp, logistics...), nhưng bị giới hạn bởi các yếu tố phi kỹ thuật (chứng nhận an toàn, sự chấp nhận xã hội); khoảng 10 năm nữa, robot phổ thông có thể trở thành một phần trong đời sống hằng ngày, cần phá vỡ các điểm nghẽn kỹ thuật như cụm phần cứng, hiệu quả mô phỏng, tích hợp dữ liệu, và phụ thuộc vào "luật quy mô".
CEO Jensen Huang của NVIDIA tại hội nghị GTC 2025 công bố ra mắt Isaac GR00T N1, nền tảng mô hình cơ sở robot mở đầu tiên, sử dụng kiến trúc mô phỏng cơ chế phản xạ và suy luận của con người. Đồng thời ra mắt nền tảng mô phỏng Cosmos và động cơ vật lý Newton, dùng để tạo dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, tăng tốc khả năng tương tác giữa robot và thế giới thực.
Hơn nữa, robot giải trí Blue của NVIDIA cho thấy robot không còn bị giới hạn trong các cảnh công nghiệp, mà đang tiến vào lĩnh vực tiêu dùng và trải nghiệm tương tác.
3. Giới thiệu sơ lược các công ty robot hình người hàng đầu toàn cầu
(1) Tesla Optimus
Robot hình người đa năng Optimus do Tesla phát triển, tập trung vào nhiệm vụ trong nhà máy và ứng dụng gia đình, dựa vào AI thị giác thuần túy và công nghệ FSD, kế hoạch sản xuất hàng loạt vào năm 2025, mục tiêu giá thấp hơn 30.000 USD.
Quá trình phát triển
-
Tháng 8 năm 2021: Ra mắt bản vẽ khái niệm Optimus tại AI Day đầu tiên, công bố lần đầu tiên kế hoạch robot hình người.
-
Tháng 10 năm 2022: Trình diễn phiên bản nguyên mẫu trần tại AI Day.
-
Tháng 3–12 năm 2023: Robot thực hiện đi bộ, nhặt đồ, nhận dạng hình ảnh, hành động đơn giản (như yoga), huấn luyện mạng thần kinh end-to-end.
-
Tháng 2–10 năm 2024: Ra mắt phiên bản Gen 2, cải thiện cảm biến và bộ điều khiển, dáng đi vững chắc hơn, có khả năng tự định tuyến, tự sạc, lên cầu thang, tương tác với con người.
-
Từ năm 2025: Kế hoạch thử nghiệm nội bộ hàng ngàn chiếc tại nhà máy; sản xuất hàng loạt 50.000–100.000 chiếc vào năm 2026, đạt 500.000–1 triệu chiếc vào năm 2027.
Đặc điểm kỹ thuật
-
Hiệu suất cấu trúc: Gen 2 cao khoảng 1,73m, nặng 57kg, tải được 20kg; Gen 3 trang bị bàn tay linh hoạt 22 bậc tự do.
-
Hệ thống động lực: Sử dụng pin và hệ thống truyền động xe điện, có tuổi thọ dài và hiệu suất năng lượng cao.
-
Khả năng vận hành: Hỗ trợ đi bộ, ngồi xổm, nhặt đồ, đứng trên một chân và các chức năng cơ bản khác.
-
Cảm biến và điều khiển: Sử dụng nền tảng tính toán FSD, hỗ trợ định tuyến tự động và nhận thức môi trường.
-
Cấu trúc thực thi: 14 khớp xoay (động cơ không khung + giảm tốc hài hòa), 14 khớp tuyến tính (vít bi tròn hành tinh), tổng cộng 70 ổ bi.
Kết quả chính
-
Nguyên mẫu Gen 2 đã thực hiện các thao tác công nghiệp cơ bản và định tuyến tự động.
-
Nền tảng AI FSD đã được chuyển thành công sang hệ thống robot.
-
Thử nghiệm nội bộ: Triển khai 1.000 chiếc tại nhà máy Tesla từ năm 2024.
-
Kế hoạch thị trường: Sản xuất hàng ngàn chiếc vào năm 2025, giá dự kiến 20.000–30.000 USD.
-
Mục tiêu dài hạn: Đạt mức phổ cập hàng tỷ chiếc, thay thế lao động lặp đi lặp lại.
(2) Figure AI
Công ty robot Mỹ được thành lập năm 2022 bởi Brett Adcock, chuyên phát triển robot hình người điều khiển bằng AI, nhằm giải quyết vấn đề thiếu hụt lao động, đặc biệt trong lĩnh vực sản xuất và bán lẻ.
Quá trình phát triển
-
Tháng 5 năm 2022: Thành lập công ty, tập trung vào nghiên cứu robot hình người.
-
Tháng 10 năm 2023: Ra mắt Figure 01, tích hợp GPT-4, đạt được giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên và phân loại vật phẩm.
-
Tháng 2 năm 2024: Hoàn tất vòng gọi vốn B 675 triệu USD (Microsoft, NVIDIA, OpenAI... đầu tư), định giá 2,6 tỷ USD.
-
Tháng 8 năm 2024: Ra mắt Figure 02, nâng cấp toàn diện phần cứng, bàn tay linh hoạt 16 bậc tự do, thời gian dùng pin 20 giờ.
-
Tháng 11 năm 2024: Có nhu cầu sản xuất 40 chiếc, dự kiến đạt sản lượng 2.000 chiếc vào tháng 4 năm 2025, mục tiêu 20.000 chiếc vào quý III.
-
Tháng 2 năm 2025: Figure AI đang tìm kiếm vòng gọi vốn C 1,5 tỷ USD, định giá lên tới khoảng 40 tỷ USD.
-
Kế hoạch tương lai: Giao hàng 100.000 robot trong 4 năm, nhà máy sản xuất mới bắt đầu hoạt động năm 2025.
Đặc điểm kỹ thuật
-
Thị giác và cảm nhận: Trang bị 6 camera RGB và radar laser, có khả năng nhận thức môi trường toàn diện.
-
Khả năng tay: Mỗi tay 16 bậc tự do, chịu tải 25kg, độ chính xác cao.
-
Nền tảng tính toán: Trang bị GPU NVIDIA RTX, khả năng suy luận gấp 3 lần thế hệ trước.
-
Hệ thống AI: Sử dụng kiến trúc mô hình lớn thể hiện phân tầng (kế hoạch, quyết định, thực thi ba tầng tích hợp), thoát khỏi sự phụ thuộc vào OpenAI, tự phát triển AI end-to-end.
Kết quả chính
-
Thử nghiệm tại nhà máy: Qua kiểm tra 7×24 giờ tại nhà máy BMW, hoàn thành nhiệm vụ lắp ráp và vận chuyển.
-
Thúc đẩy thương mại: Đã ký thỏa thuận cung ứng với các doanh nghiệp lớn, dự kiến đạt sản lượng 2.000 chiếc vào tháng 4 năm 2025, sản xuất hàng loạt 20.000 chiếc vào quý III.
-
Tiến độ gọi vốn: Vòng B gọi vốn 675 triệu USD năm 2024, định giá 2,6 tỷ USD; tìm kiếm vòng C năm 2025, định giá khoảng 40 tỷ USD.
-
Kế hoạch tương lai: Triển khai 100.000 robot trong 4 năm, phục vụ cả lĩnh vực công nghiệp và gia đình.
(3) Unitree
Unitree (công nghệ Yu Shu) được thành lập năm 2016 tại Hàng Châu, Trung Quốc, là doanh nghiệp công nghệ cao chuyên về nghiên cứu robot chân cao hiệu suất cao và robot hình người đa năng, nổi tiếng với các linh kiện cốt lõi và thuật toán điều khiển chuyển động tự phát triển hoàn toàn, sản phẩm phủ sóng các ứng dụng tiêu dùng, công nghiệp và biểu diễn, thúc đẩy thương mại hóa robot theo chiến lược "giá thấp, hiệu suất cao", chiếm hơn 60% thị phần toàn cầu robot bốn chân, và là doanh nghiệp tiên phong trong sản xuất hàng loạt robot hình người.
Quá trình phát triển
-
Năm 2016: Thành lập tại Hàng Châu, đội sáng lập đến từ Đại học Chiết Giang và Huawei, ban đầu tập trung nghiên cứu thuật toán điều khiển chuyển động robot bốn chân.
-
Năm 2017: Ra mắt robot bốn chân tiêu dùng đầu tiên Laikago (nặng 22kg, tải 5kg), gây chú ý ngành nhờ giá thấp hơn sản phẩm tương tự của Boston Dynamics.
-
Năm 2019–2021: Ra mắt Aliengo cấp công nghiệp, A1 cấp giáo dục và robot sinh học đồng hành Go1.
-
Năm 2022: 109 robot chó Go1 xuất hiện tại lễ khai mạc Olympic Bắc Kinh; ra mắt B1 cấp công nghiệp và máy tập thể hình PUMP.
-
Năm 2023: Ra mắt Go2 nâng cấp, trang bị radar laser 4D; robot hình người đa năng H1 (robot hình người toàn kích thước đầu tiên tại Trung Quốc có thể chạy) và robot bốn chân công nghiệp B2.
-
Năm 2024: Hoàn tất vòng gọi vốn B2 gần 1 tỷ Nhân dân tệ; ra mắt robot hình người UnitreeG1; lọt top 50 doanh nghiệp AI Trung Quốc của Forbes.
-
Năm 2025: Robot hình người H1 "Phúc Hy" biểu diễn tiết mục "YanBOT" tại chương trình xuân晚会 CCTV; G1 và H1 bắt đầu bán giới hạn, giá 99.000/650.000 Nhân dân tệ.
Đặc điểm kỹ thuật
-
Tự phát triển toàn chuỗi: Bao gồm động cơ, hộp giảm tốc, bộ điều khiển, radar laser và các linh kiện cốt lõi khác, cùng thuật toán điều khiển chuyển động hiệu suất cao.
-
Khả năng chuyển động hiệu suất cao: Go1 thực hiện theo dõi tự nhiên và tương tác, Go2 trang bị radar laser siêu rộng 4D; robot công nghiệp B2 đạt tốc độ chạy 6m/s, thích nghi địa hình phức tạp; robot hình người H1 có khả năng cân bằng động và chạy nhanh.
-
Trí tuệ nhân tạo: Thông qua huấn luyện mô hình lớn đạt được các chức năng tương tác thông minh như học động tác nhảy, phản ứng âm nhạc.
-
Phần cứng giá thấp: Tối ưu hóa điều khiển động cơ, thiết kế hộp giảm tốc và chuỗi cung ứng, đưa chi phí robot bốn chân xuống còn 1/10 so với ngành.
Kết quả chính
-
Ma trận sản phẩm: Tiêu dùng (dòng Go), công nghiệp (dòng B), robot hình người (H1/G1).
-
Hiệu suất thị trường: Thị phần robot bốn chân toàn cầu vượt 60%, dòng Go trở thành sản phẩm phổ biến trong giáo dục STEM. Robot hình người G1, H1 đặt trước trên JD.com nhanh chóng hết hàng, đơn đặt hàng nước ngoài chiếm 50%.
-
Ảnh hưởng quốc tế: Xuất hiện tại CES, biểu diễn trước Super Bowl, lễ khai mạc Olympic; sản phẩm bán ra nhiều quốc gia.
-
Đột phá công nghệ: BeamDojo học tăng cường, G1 có thể hoàn thành đi trên cọc gỗ, đi trên xà ngang, chống nhiễu ngoại lực; hệ thống buồng lái HOMIE: Điều khiển từ xa toàn thân chính xác, hỗ trợ các nhiệm vụ phức tạp như nhảy, vận chuyển.
-
Tiến độ thương mại hóa: Bán trước robot hình người H1/G1 năm 2025, thúc đẩy ứng dụng quy mô lớn robot đa năng.
(4) Apptronik
Apptronik là công ty robot có trụ sở tại Austin, Texas, Mỹ, thành lập năm 2016, chuyên phát triển robot hình người đa năng Apollo, nhằm nâng cao hiệu quả và an toàn trong các lĩnh vực công nghiệp, logistics, y tế thông qua hợp tác với con người.
Quá trình phát triển
-
Năm 2016: Apptronik tách ra từ Phòng thí nghiệm Robot Nhân bản thuộc Đại học Texas, bắt đầu tập trung nghiên cứu công nghệ robot.
-
Năm 2016–2019: Nhận được nhiều dự án tài trợ từ chính phủ và khu vực tư nhân (bao gồm hợp tác với NASA), phát triển các công nghệ robot như áo giáp ngoại, nửa thân trên giống người, nền tảng di chuyển hai chân và tay vận chuyển logistics.
-
Năm 2020: Phát triển robot nửa thân trên giống người.
-
Năm 2022: Phát triển nguyên mẫu robot giống người chạy điện toàn phần, chu kỳ phát triển dưới 12 tuần.
-
Tháng 8 năm 2023: Ra mắt phiên bản Apollo Alpha, đánh dấu lần đầu tiên ra mắt dòng Apollo.
Đặc điểm kỹ thuật
-
Kích thước và khả năng tải: Apollo cao khoảng 173cm, nặng khoảng 73kg, có thể mang vật nặng khoảng 25kg.
-
Hệ thống động lực: Trang bị cánh tay cơ khí 7 bậc tự do, có khớp vai, khuỷu tay và cổ tay, có thể thao tác vật thể chính xác.
-
Cảm biến và khả năng cảm nhận: Tích hợp camera chiều sâu và radar laser siêu nét tầm xa, tăng cường khả năng cảm nhận trong môi trường phức tạp.
-
Thiết kế an toàn: Sử dụng kiến trúc điều khiển lực độc đáo, đảm bảo an toàn khi hợp tác với con người, tương tự robot hợp tác chứ không phải robot công nghiệp truyền thống.
Kết quả chính
-
Ứng dụng ngành: Apollo đã được thử nghiệm tại các nhà máy Marienfeld và Kecskemét của Mercedes-Benz, thực hiện các nhiệm vụ như vận chuyển linh kiện, kiểm tra chất lượng.
-
Trí tuệ nhân tạo: Apptronik hợp tác với NVIDIA, Google DeepMind... để nâng cao khả năng làm việc thông qua AI.
-
Đối tác: Hợp tác với gã khổng lồ chuỗi cung ứng Jabil, sản xuất và thử nghiệm robot Apollo tại nhà máy của họ, thậm chí lên kế hoạch để robot hỗ trợ sản xuất chính họ.
-
Gọi vốn và hỗ trợ: Tháng 2 năm 2025, Apptronik hoàn tất vòng gọi vốn A 403 triệu USD, định giá khoảng 1,5 tỷ USD, các nhà đầu tư bao gồm Google DeepMind, B Capital, Capital Factory...
-
Giải thưởng danh dự: Apollo được Fast Company bình chọn là ứng cử viên giải thưởng "Ý tưởng thay đổi thế giới" hạng mục thực nghiệm năm 2024, công nhận tiềm năng trong thiếu hụt lao động và tự động hóa công nghiệp.
-
Kế hoạch tương lai: Kế hoạch sản xuất hàng trăm chiếc vào năm 2025, thương mại hóa toàn diện vào năm 2026, mục tiêu giá dưới 50.000 USD.
(5) Boston Dynamics Atlas
Công ty robot có trụ sở tại Massachusetts, Mỹ, nổi tiếng với việc phát triển robot hình người có tính cơ động và linh hoạt cao, được ứng dụng rộng rãi trong tự động hóa công nghiệp, logistics và an ninh.
Quá trình phát triển
-
Năm 1992: Thành lập công ty, ban đầu cung cấp nghiên cứu robot cho Quân đội Mỹ.
-
Năm 2005: Ra mắt robot bốn chân quân sự BigDog (tải 154kg).
-
Năm 2013: Được Google mua lại, năm 2017 bán cho SoftBank, năm 2021 Hyundai mua 80% cổ phần.
-
Năm 2015: Ra mắt dòng Spot, thương mại hóa năm 2019, năm 2023 chiếm 12,67% thị phần toàn cầu.
-
Năm 2017: Ra mắt Spot Mini, kết hợp di chuyển bánh xe và chân.
-
Năm 2013–2024: Phiên bản Atlas truyền động thủy lực (cao 1,5m, 28 bậc tự do).
-
Năm 2024: Ra mắt phiên bản Atlas truyền động điện toàn phần, thêm khớp xoay cổ và eo, thực hiện vận chuyển tự động trong thử nghiệm nhà máy.
-
Kế hoạch năm 2025: Thử nghiệm sản xuất tại nhà máy Hyundai ở Hàn Quốc.
Ưu thế kỹ thuật
-
Hệ thống truyền động: Chuyển từ thủy lực sang điện toàn phần, cấu trúc gọn hơn, điều khiển ổn định hơn.
-
Điều khiển chuyển động: Có khả năng di chuyển tốc độ cao và hành động chính xác trong môi trường phức tạp, phạm vi xoay eo và cổ rộng.
-
Khả năng tay: Trang bị bàn tay ba ngón linh hoạt.
-
Nhận thức môi trường: Hệ thống nhận thức 360°, phù hợp môi trường công nghiệp phức tạp.
-
Hợp tác AI: Hợp tác với Viện Nghiên cứu Toyota phát triển mô hình hành vi lớn, dùng cho nhiệm vụ ra quyết định phức tạp.
Kết quả chính
-
Thử nghiệm công nghiệp: Năm 2024 vận chuyển linh kiện ô tô tại nhà máy Hyundai.
-
Công nghệ điều khiển chuyển động dẫn đầu toàn cầu: Atlas được coi là chuẩn mực trong điều khiển chuyển động robot giống người.
-
Định vị thị trường rõ ràng: Tập trung vào các lĩnh vực giá trị cao như kiểm tra công nghiệp cao cấp và công việc nguy hiểm.
-
Kế hoạch thử nghiệm: Khởi động thử nghiệm sản xuất hàng loạt năm 2025, dần mở rộng ứng dụng thương mại.
4. Thách thức và cơ hội hiện tại của robot hình người
Dù triển vọng của robot hình người rất rộng mở, vẫn đối mặt thách thức kép về kỹ thuật và thị trường. Các điểm nghẽn kỹ thuật hiện tại bao gồm chi phí phần cứng cao, mô hình AI hiểu thế giới thực chưa đủ, độ chính xác điều khiển chuyển động... Dù vậy, với những đột phá liên tục về công nghệ và dòng vốn gia tăng, ngành này vẫn có tiềm năng phát triển to lớn.
-
Thiếu hụt phần cứng và chi phí: Mục tiêu của robot Optimus của Tesla là giảm giá mỗi chiếc xuống 20.000 USD, nhưng hiện tại robot cấp phòng thí nghiệm vẫn trên 100.000 USD, khiến tiến độ thương mại chậm.
-
AI và công nghệ cảm biến: Dù AI phát triển nhanh, robot hiện tại vẫn thiếu khả năng tổng quát trong các tình huống phức tạp, đặc biệt thách thức về tính thời gian thực và độ chính xác trong nhận thức và ra quyết định.
-
Mạng lưới phi tập trung: Để robot có khả năng thích ứng rộng hơn, mạng lưới dữ liệu phi tập trung cần có khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực mạnh hơn.
Các giải pháp đổi mới dựa trên Web3 đang nhanh chóng nổi lên. Các mô hình mới như huấn luyện AI phi tập trung và kinh tế robot sẽ cực kỳ giảm chi phí phát triển, đồng thời thúc đẩy phổ cập phần cứng và công nghệ. Như tiềm năng Web3 đã thể hiện trong lĩnh vực metaverse và AI, robot hình người có thể trở thành câu chuyện cốt lõi tiếp theo của Web3.
Hai: Tổng quan các dự án Web3 robot và trí tuệ thể hiện
1. Tổng quan
Cùng với sự phát triển nhanh chóng của AI, công nghệ robot và blockchain, các dự án robot Web3 đang trở thành điểm giao thoa quan trọng của công nghệ mới nổi, giống như mọi cuộc cách mạng quan trọng trong lịch sử, đều đang kiên nhẫn chờ từng mảnh ghép đến đúng lúc, giờ đây cây kỹ năng công nghệ robot hình người đã có thể được kích hoạt. Kết hợp trí tuệ thể hiện, mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung, cơ chế khuyến khích bằng token và đại lý AI, mục tiêu là xây dựng một "nền kinh tế máy móc phi tập trung" mở, hợp tác và tự vận hành.
Các đặc điểm chung của dự án robot Web3 và trí tuệ thể hiện bao gồm:
-
Thực hiện nhiệm vụ thế giới thực: Robot thu thập thông tin môi trường qua module cảm biến (như camera, radar laser), được module AI ra quyết định hướng dẫn hành động, hoàn thành các nhiệm vụ như định tuyến, giám sát, thu thập dữ liệu;
-
Cơ chế hợp tác phi tập trung: Thưởng cho người cung cấp phần cứng robot, đóng góp dữ liệu và nút tính toán thông qua hệ thống token, thực hiện chia sẻ tài nguyên xuyên vùng, xuyên chủ thể;
-
Tích hợp Agent AI và robot: Coi đại lý AI là "trung tâm ra quyết định" (não bộ), robot là "người thực thi thể hiện" (cơ thể), đạt được sự nhất thể giữa nhận thức và hành động;
-
Phân khúc sinh thái: Hiện tại, lĩnh vực robot Web3 có thể chia thành 8 hướng:
-
Nền tảng phần cứng robot
-
Phần mềm robot và lớp giao thức
-
Mạng định vị và dữ liệu phi tập trung
-
Trí tuệ không gian và mô hình hóa môi trường
-
Cơ sở hạ tầng và mạng底层 (Layer-1)
-
Hệ thống kinh tế máy móc
-
Tổ chức DePAI DAO
-
Dự án robot kiểu game/hướng cộng đồng
-
2. Giới thiệu các dự án robot Web3 và trí tuệ thể hiện hiện nay
(1) BitRobot
Tổng quan dự án
Mạng BitRobot là mạng lưới phi tập trung dựa trên kiến trúc subnet, nhằm tăng tốc phát triển trí tuệ nhân tạo thể hiện (Embodied AI) thông qua cơ chế khuyến khích kinh tế mã hóa. Mục tiêu cốt lõi là giải quyết điểm nghẽn dữ liệu và tài nguyên trong lĩnh vực Embodied AI hiện tại bằng cách tập hợp tài nguyên tính toán, đàn robot, tập dữ liệu (thật hoặc tổng hợp) và mô hình AI, thúc đẩy đổi mới quy mô lớn trong công nghệ robot.
Tình hình gọi vốn
Đầu năm 2025, FrodoBots Lab hoàn tất vòng hạt giống 6 triệu USD, hợp tác với Protocol Labs phát triển BitRobot. Do Protocol VC dẫn dắt, Big Brain Holdings, Fabric Ventures, Solana Ventures... tham gia, các nhà sáng lập Solana và nhiều dự án DePIN cũng tham gia đầu tư.
Logic sản phẩm
Có thể hiểu đơn giản BitRobot là một "mạng hợp tác robot" sử dụng blockchain và khuyến khích bằng token, cho phép mọi người chia sẻ robot, sức mạnh tính toán và dữ liệu, cùng nhau tăng tốc nghiên cứu phát triển robot AI.
Định danh subnet
-
Chủ sở hữu subnet (Subnet Owners): Định nghĩa nhiệm vụ subnet (VRW), phân bổ tỷ lệ thưởng.
-
Validator subnet (Subnet Validators): Xác minh tính hợp lệ đầu ra của người đóng góp.
-
Người đóng góp subnet (Subnet Contributors): Cung cấp tài nguyên như: phần cứng robot, sức mạnh tính toán, nhân lực...
Mô hình kinh tế và cơ chế khuyến khích
-
Thưởng mạng lưới: Thưởng cho người cung cấp tài nguyên như chủ sở hữu robot, nhà cung cấp sức mạnh tính toán thông qua token.
-
Sử dụng tài nguyên: Bên thứ ba như phòng thí nghiệm AI trả phí sử dụng tài nguyên subnet, ví dụ như thử nghiệm mô hình trên đàn robot.
-
Thương mại hóa: Cho phép sử dụng phi thương mại dữ liệu và mô hình mở, doanh thu cấp phép thương mại tái đầu tư vào hệ sinh thái.
(2) Reborn
Tổng quan dự án
Reborn chuyển đổi dữ liệu chuyển động con người thành tài sản token, dùng để xây dựng mô hình nền tảng robot (RFM), từ đó huấn luyện robot hình người đa năng.
Ma trận sản phẩm sinh thái
-
Nền tảng dữ liệu thống nhất (Unified Data Platform): Hạ tầng phân tán, thu thập dữ liệu thật và tổng hợp chất lượng cao thông qua thiết bị chụp chuyển động, tương tác VR, video di động và động cơ mô phỏng Roboverse, đặt nền tảng cho huấn luyện quy mô lớn.
-
Hệ sinh thái mô hình mở (Open Model Ecosystem): Thư viện mô hình AI thể hiện có thể tái sử dụng, bao gồm OpenVLA (mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động), bộ điều khiển toàn thân và mô hình thao tác linh hoạt, nhà phát triển có thể triển khai hoặc mở rộng trực tiếp qua cửa hàng ứng dụng AI vật lý Reborn.
-
Agent vật lý (Physical Agents): Agent robot trong thế giới thực, kế hoạch phát triển qua ba giai đoạn: điều khiển từ xa cộng tác, triển khai mô hình chuyên dụng, tự chủ hoàn toàn, hình thành con đường thực dụng dựa trên dữ liệu.
Vai trò mạng lưới
-
Người đóng góp dữ liệu: Người dùng cộng đồng đóng góp dữ liệu game VR/AR, dữ liệu chuyển động cơ thể thật, huấn luyện mô hình RFM và nhận thưởng.
-
Validator mạng lưới: Validator đảm bảo dữ liệu thật và có thể dùng, nhận thưởng.
-
Bên cần dữ liệu: Nhà phát triển robot mua quyền sử dụng mô hình hoặc dữ liệu.
Thiết bị phần cứng
Theo website dự án, dự án đã bán hơn 8.000 thiết bị Rebocap™, dùng để chụp dữ liệu chuyển động cơ thể và thu thập dữ liệu.
Loại dữ liệu
-
Embodied Vlog (video nhiệm vụ thế giới thực): Sử dụng camera phổ biến như smartphone, GoPro quay video góc nhìn người thứ nhất, thể hiện nhiệm vụ thao tác tinh tế như làm sandwich hay rửa bát.
-
Mocap Life (chụp chuyển động chính xác bằng thiết bị Rebocap™): Thu thập dữ liệu khớp cơ thể chính xác.
-
Game VR: Bắt dữ liệu dấu hiệu tay và thao tác tương tác thông qua hợp tác với nền tảng VR.
Tình hình gọi vốn
Theo website, dự án nhận được sự hỗ trợ từ GGV Capital, chi tiết gọi vốn chưa công bố.
(3) Vana
Tổng quan dự án
Vana là giao thức phi tập trung, nhằm hiện thực hóa chủ quyền dữ
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@dubailfg
