IOSG | Tưởng tượng về ngành công nghiệp robot: Sự kết hợp và tiến hóa của tự động hóa, trí tuệ nhân tạo và Web3
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
IOSG | Tưởng tượng về ngành công nghiệp robot: Sự kết hợp và tiến hóa của tự động hóa, trí tuệ nhân tạo và Web3
Điểm giao thoa giữa robot × AI × Web3 vẫn đại diện cho điểm khởi nguyên của hệ thống kinh tế thông minh thế hệ tiếp theo.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Jacob Zhao @IOSG
Toàn cảnh robot: Từ tự động hóa công nghiệp đến trí tuệ hình người
Chuỗi ngành công nghiệp robot truyền thống đã hình thành hệ thống phân tầng từ dưới lên, bao gồm bốn khâu chính: linh kiện cốt lõi – hệ thống điều khiển trung gian – sản xuất nguyên chiếc – tích hợp ứng dụng. Linh kiện cốt lõi (bộ điều khiển, servo, hộp giảm tốc, cảm biến, pin,...) có rào cản kỹ thuật cao nhất, quyết định hiệu suất và chi phí tối thiểu của thiết bị; hệ thống điều khiển là "não bộ và tiểu não" của robot, chịu trách nhiệm ra quyết định, lập kế hoạch và điều khiển chuyển động; sản xuất nguyên chiếc thể hiện năng lực tích hợp chuỗi cung ứng. Tích hợp hệ thống và ứng dụng đang ngày càng trở thành trọng tâm giá trị mới do quyết định độ sâu thương mại hóa.
Theo ngữ cảnh ứng dụng và hình thái, robot toàn cầu đang phát triển theo lộ trình “tự động hóa công nghiệp → thông minh hóa theo tình huống → thông minh hóa phổ quát”, tạo thành năm loại chính: robot công nghiệp, robot di động, robot dịch vụ, robot đặc biệt và robot hình người.
#Robot công nghiệp (Industrial Robots)
Là lĩnh vực duy nhất hiện nay đạt độ trưởng thành toàn diện, được ứng dụng rộng rãi trong các khâu sản xuất như hàn, lắp ráp, phun sơn và vận chuyển. Ngành này đã hình thành hệ thống chuỗi cung ứng tiêu chuẩn hóa, biên lợi nhuận ổn định, ROI rõ ràng. Trong đó, robot cộng tác (Cobots) nhấn mạnh vào sự phối hợp người - máy, nhẹ, dễ triển khai, tăng trưởng nhanh nhất.
Các doanh nghiệp tiêu biểu: ABB, Fanuc, Yaskawa, KUKA, Universal Robots, Jaka, Aubo.
#Robot di động (Mobile Robots)
Bao gồm AGV (xe dẫn đường tự động) và AMR (robot di động tự chủ), đã được triển khai quy mô lớn trong kho vận, giao hàng thương mại điện tử và vận chuyển sản xuất, trở thành phân khúc B2B trưởng thành nhất.
Các doanh nghiệp tiêu biểu: Amazon Robotics, Geek+, Quicktron, Locus Robotics.
#Robot dịch vụ (Service Robots)
Hướng tới các ngành như vệ sinh, ẩm thực, khách sạn và giáo dục, đây là lĩnh vực tăng trưởng nhanh nhất ở phía tiêu dùng. Sản phẩm làm sạch đã đi theo logic điện tử tiêu dùng, y tế và giao hàng thương mại đang đẩy nhanh quá trình thương mại hóa. Ngoài ra, một nhóm robot thao tác đa năng hơn cũng đang nổi lên (như hệ thống hai tay của Dyna) — linh hoạt hơn so với sản phẩm chuyên biệt nhiệm vụ, nhưng vẫn chưa đạt mức độ phổ quát như robot hình người.
Các doanh nghiệp tiêu biểu: Ecovacs, Roborock, PuduTech, Enway, iRobot, Dyna, v.v.
#Robot đặc biệt
Phục vụ chủ yếu cho y tế, quốc phòng, xây dựng, đại dương và hàng không vũ trụ, thị trường có quy mô hạn chế nhưng tỷ suất lợi nhuận cao, rào cản mạnh, phụ thuộc nhiều vào đơn đặt hàng từ chính phủ và doanh nghiệp, đang ở giai đoạn phát triển chuyên biệt theo chiều dọc. Các dự án điển hình bao gồm Intuitive Surgical, Boston Dynamics, ANYbotics, NASA Valkyrie, v.v.
#Robot hình người (Humanoid Robots)
Được xem là nền tảng "lao động phổ quát" trong tương lai.
Các doanh nghiệp tiêu biểu: Tesla (Optimus), Figure AI (Figure 01), Sanctuary AI (Phoenix), Agility Robotics (Digit), Apptronik (Apollo), 1X Robotics, Neura Robotics, Unitree, UBTECH, Zhiyuan Robotics, v.v.
Robot hình người là hướng nghiên cứu tiên phong được chú ý nhất hiện nay, giá trị cốt lõi nằm ở cấu trúc hình người phù hợp với không gian xã hội hiện tại, được coi là hình thái then chốt hướng tới "nền tảng lao động phổ quát". Khác với robot công nghiệp tập trung vào hiệu suất tối đa, robot hình người nhấn mạnh khả năng thích nghi tổng quát và di chuyển nhiệm vụ, có thể bước vào nhà máy, gia đình và không gian công cộng mà không cần cải tạo môi trường.
Hiện tại, phần lớn robot hình người vẫn dừng ở giai đoạn trình diễn kỹ thuật, chủ yếu xác minh khả năng cân bằng động, đi lại và thao tác. Mặc dù đã có một số dự án bắt đầu triển khai quy mô nhỏ trong các nhà máy kiểm soát nghiêm ngặt (ví dụ Figure × BMW, Agility Digit), và dự kiến sẽ có thêm nhiều nhà sản xuất (như 1X) bước vào giai đoạn phân phối sớm kể từ năm 2026, tuy nhiên đây vẫn là những ứng dụng bị giới hạn "một tình huống hẹp, một nhiệm vụ", chứ chưa phải là sự hiện diện thực sự của lực lượng lao động phổ quát. Nhìn chung, để đạt được thương mại hóa quy mô lớn còn cần vài năm nữa. Các điểm nghẽn chính bao gồm: khó khăn về điều khiển trong việc phối hợp nhiều bậc tự do và cân bằng động thời gian thực; vấn đề tiêu thụ năng lượng và tuổi thọ do mật độ năng lượng pin và hiệu suất truyền động bị giới hạn; chuỗi nhận thức–ra quyết định dễ mất ổn định và khó khái quát hóa trong môi trường mở; khoảng cách dữ liệu đáng kể (khó hỗ trợ đào tạo chiến lược phổ quát); việc chuyển giao giữa các hình dạng cơ thể vẫn chưa được giải quyết; và chuỗi cung ứng phần cứng cùng đường cong chi phí (đặc biệt là ngoài Trung Quốc) vẫn là rào cản thực tế, làm tăng thêm độ khó cho việc triển khai quy mô lớn và chi phí thấp.
Lộ trình thương mại hóa trong tương lai dự kiến trải qua ba giai đoạn: ngắn hạn chủ yếu là Demo-as-a-Service, phụ thuộc vào thử nghiệm và trợ cấp; trung hạn tiến hóa thành Robotics-as-a-Service (RaaS), xây dựng hệ sinh thái nhiệm vụ và kỹ năng; dài hạn lấy dịch vụ đám mây lao động và đăng ký thông minh làm trung tâm, thúc đẩy trọng tâm giá trị chuyển từ sản xuất phần cứng sang mạng phần mềm và dịch vụ. Tổng thể, robot hình người đang ở giai đoạn chuyển tiếp then chốt từ trình diễn sang tự học, khả năng vượt qua ba rào cản điều khiển, chi phí và thuật toán sẽ quyết định liệu chúng có thể thực sự đạt được trí tuệ nhập thể hay không.
AI × Robot: Bình minh của kỷ nguyên trí tuệ nhập thể
Tự động hóa truyền thống chủ yếu dựa vào lập trình trước và điều khiển theo dây chuyền (ví dụ như kiến trúc DSOP cảm nhận–lập kế hoạch–điều khiển), chỉ có thể hoạt động đáng tin cậy trong môi trường cấu trúc. Thế giới thực phức tạp và biến đổi hơn nhiều, thế hệ trí tuệ nhập thể (Embodied AI) mới đi theo một phạm式 khác: thông qua mô hình lớn và học biểu diễn thống nhất, giúp robot có khả năng "hiểu–dự đoán–hành động" xuyên suốt các tình huống. Trí tuệ nhập thể nhấn mạnh sự ghép nối động giữa thân thể (phần cứng) + bộ não (mô hình) + môi trường (tương tác), robot là phương tiện, trí tuệ mới là cốt lõi.
AI tạo sinh (Generative AI) thuộc trí tuệ của thế giới ngôn ngữ, giỏi hiểu ký hiệu và ngữ nghĩa; trí tuệ nhập thể (Embodied AI) thuộc trí tuệ thế giới thực, nắm vững cảm nhận và hành động. Hai bên lần lượt tương ứng với "bộ não" và "thân thể", đại diện cho hai luồng chính song song trong sự tiến hóa của AI. Xét theo cấp độ trí tuệ, trí tuệ nhập thể cao cấp hơn AI tạo sinh, nhưng mức độ trưởng thành vẫn rõ ràng chậm hơn. LLM phụ thuộc vào lượng lớn ngữ liệu trên Internet, tạo thành vòng khép kín rõ ràng “dữ liệu → năng lực tính toán → triển khai”; trong khi trí tuệ robot cần dữ liệu đa mô thức, gắn chặt với hành động và góc nhìn thứ nhất—bao gồm quỹ đạo điều khiển từ xa, video góc nhìn thứ nhất, bản đồ không gian, chuỗi thao tác, v.v., những dữ liệu này vốn không tồn tại sẵn, phải được tạo ra thông qua tương tác thực tế hoặc mô phỏng độ trung thực cao, do đó khan hiếm và đắt đỏ hơn. Dù dữ liệu mô phỏng và tổng hợp có giúp ích, nhưng vẫn không thể thay thế được kinh nghiệm cảm biến–vận động thực tế, đó cũng là lý do Tesla, Figure... phải tự xây nhà máy dữ liệu điều khiển từ xa, và cũng là lý do các nhà máy gắn nhãn dữ liệu bên thứ ba xuất hiện ở Đông Nam Á. Nói ngắn gọn: LLM học từ dữ liệu có sẵn, còn robot phải "tạo ra" dữ liệu thông qua tương tác với thế giới vật lý. Trong 5–10 năm tới, hai bên sẽ tích hợp sâu sắc trên mô hình Vision–Language–Action và kiến trúc Embodied Agent—LLM đảm nhiệm nhận thức cấp cao và lập kế hoạch, robot đảm nhiệm thực thi thế giới thực, tạo thành vòng khép kín hai chiều về dữ liệu và hành động, cùng thúc đẩy AI từ "trí tuệ ngôn ngữ" tiến tới trí tuệ phổ quát thực sự (AGI).
Hệ thống kỹ thuật cốt lõi của trí tuệ nhập thể có thể được xem như một chồng thông minh từ dưới lên: VLA (hợp nhất cảm nhận), RL/IL/SSL (học trí tuệ), Sim2Real (chuyển giao thực tế), World Model (mô hình hóa nhận thức), và hợp tác đa tác nhân cùng suy luận nhớ (Swarm & Reasoning). Trong đó, VLA và RL/IL/SSL là "động cơ" của trí tuệ nhập thể, quyết định việc triển khai và thương mại hóa; Sim2Real và World Model là các công nghệ then chốt kết nối huấn luyện ảo và thực thi thực tế; hợp tác đa tác nhân và suy luận nhớ đại diện cho sự tiến hóa tập thể và siêu nhận thức ở cấp độ cao hơn.
Hiểu biết cảm nhận: Mô hình Hình ảnh–Ngôn ngữ–Hành động (Vision–Language–Action)
Mô hình VLA tích hợp ba kênh hình ảnh (Vision) – ngôn ngữ (Language) – hành động (Action), giúp robot hiểu được ý định từ ngôn ngữ con người và chuyển hóa thành hành vi thao tác cụ thể. Quy trình thực thi bao gồm phân tích ngữ nghĩa, nhận diện mục tiêu (xác định vật thể mục tiêu từ đầu vào hình ảnh) và lập kế hoạch đường đi cùng thực thi hành động, từ đó hoàn thiện vòng khép kín “hiểu ngữ nghĩa – cảm nhận thế giới – hoàn thành nhiệm vụ”, là một đột phá then chốt của trí tuệ nhập thể. Các dự án tiêu biểu hiện nay gồm Google RT-X, Meta Ego-Exo và Figure Helix, lần lượt thể hiện các hướng nghiên cứu tiên phong như hiểu đa mô thức, cảm nhận đắm chìm và điều khiển bằng ngôn ngữ.
Hiện tại, VLA vẫn ở giai đoạn sơ khai, đối mặt với bốn loại điểm nghẽn cốt lõi:
-
Nhập nhằng ngữ nghĩa và khái quát hóa nhiệm vụ yếu: mô hình khó hiểu các chỉ thị mơ hồ, mở;
-
Sự căn chỉnh giữa hình ảnh và hành động không ổn định: sai số cảm nhận bị khuếch đại trong lập kế hoạch đường đi và thực thi;
-
Dữ liệu đa mô thức khan hiếm và tiêu chuẩn không thống nhất: chi phí thu thập và gắn nhãn cao, khó tạo vòng xoáy dữ liệu quy mô lớn;
-
Thử thách trục thời gian và không gian với nhiệm vụ dài: nhiệm vụ kéo dài khiến khả năng lập kế hoạch và ghi nhớ không đủ, phạm vi không gian lớn yêu cầu mô hình suy luận về những thứ "ngoài tầm mắt", hiện tại VLA thiếu mô hình thế giới ổn định và khả năng suy luận xuyên không gian.
Những vấn đề này cùng nhau hạn chế khả năng khái quát xuyên tình huống và triển khai quy mô lớn của VLA.
Học trí tuệ: Học tự giám sát (SSL), Học bắt chước (IL) và Học tăng cường (RL)
-
Học tự giám sát (Self-Supervised Learning): tự động trích xuất đặc trưng ngữ nghĩa từ dữ liệu cảm nhận, giúp robot "hiểu thế giới". Tương đương với việc dạy máy học cách quan sát và biểu diễn.
-
Học bắt chước (Imitation Learning): thông qua bắt chước trình diễn của con người hoặc ví dụ chuyên gia, nhanh chóng nắm bắt kỹ năng cơ bản. Tương đương với việc dạy máy học cách làm việc giống con người.
-
Học tăng cường (Reinforcement Learning): thông qua cơ chế "thưởng-phạt", robot tối ưu hóa chiến lược hành động qua thử sai liên tục. Tương đương với việc dạy máy học cách trưởng thành qua thử sai.
Trong trí tuệ nhập thể (Embodied AI), học tự giám sát (SSL) nhằm giúp robot dự đoán sự thay đổi trạng thái và quy luật vật lý từ dữ liệu cảm nhận, từ đó hiểu cấu trúc nhân quả của thế giới; học tăng cường (RL) là động cơ cốt lõi hình thành trí tuệ, thông qua tương tác với môi trường và tối ưu thử sai dựa trên tín hiệu thưởng, thúc đẩy robot nắm bắt các hành vi phức tạp như đi lại, cầm nắm, tránh chướng ngại; học bắt chước (IL) thì thông qua trình diễn của con người để đẩy nhanh quá trình này, giúp robot nhanh chóng có được tiền lệ hành động. Hướng đi chủ lưu hiện nay là kết hợp cả ba, xây dựng khung học phân tầng: SSL cung cấp nền tảng biểu diễn, IL trang bị tiền lệ con người, RL thúc đẩy tối ưu chiến lược, để cân bằng hiệu quả và ổn định, cùng cấu thành cơ chế cốt lõi từ hiểu biết đến hành động của trí tuệ nhập thể.
Chuyển giao thực tế: Sim2Real – Bước nhảy từ mô phỏng sang thực tế
Sim2Real (Simulation to Reality) là việc để robot được huấn luyện trong môi trường ảo rồi chuyển sang thế giới thực. Nó tạo ra dữ liệu tương tác quy mô lớn thông qua môi trường mô phỏng độ trung thực cao (ví dụ NVIDIA Isaac Sim & Omniverse, DeepMind MuJoCo), giảm đáng kể chi phí huấn luyện và hao mòn phần cứng. Cốt lõi nằm ở việc thu hẹp "khoảng cách mô phỏng-thực tế", các phương pháp chính bao gồm:
-
Ngẫu nhiên hóa miền (Domain Randomization): ngẫu nhiên điều chỉnh ánh sáng, ma sát, nhiễu... trong mô phỏng để nâng cao khả năng khái quát hóa mô hình;
-
Hiệu chuẩn nhất quán vật lý: sử dụng dữ liệu cảm biến thực tế để hiệu chỉnh động cơ mô phỏng, tăng độ chân thực vật lý;
-
Tinh chỉnh thích ứng (Adaptive Fine-tuning): tái huấn luyện nhanh trong môi trường thực để đạt chuyển giao ổn định.
Sim2Real là khâu trung tâm để đưa trí tuệ nhập thể vào thực tiễn, giúp mô hình AI học vòng khép kín "cảm nhận–ra quyết định–điều khiển" trong thế giới ảo an toàn, chi phí thấp. Sim2Real đã trưởng thành trong huấn luyện mô phỏng (ví dụ NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo), nhưng chuyển giao thực tế vẫn bị giới hạn bởi Reality Gap, nhu cầu tính toán cao và chi phí gắn nhãn, cũng như khả năng khái quát và an toàn không đủ trong môi trường mở. Dù vậy, Simulation-as-a-Service (SimaaS) đang trở thành cơ sở hạ tầng nhẹ nhất nhưng có giá trị chiến lược nhất trong thời đại trí tuệ nhập thể, mô hình kinh doanh bao gồm đăng ký nền tảng (PaaS), tạo dữ liệu (DaaS) và xác minh an toàn (VaaS).
Mô hình hóa nhận thức: World Model – "thế giới nội tại" của robot
Mô hình thế giới (World Model) là "bộ não nội" của trí tuệ nhập thể, giúp robot mô phỏng môi trường và hậu quả hành động bên trong, từ đó thực hiện dự đoán và suy luận. Thông qua việc học các quy luật động lực môi trường, nó xây dựng biểu diễn nội bộ có thể dự đoán, giúp tác nhân thông minh có thể "diễn tập" kết quả trước khi thực thi, tiến hóa từ người thực thi thụ động thành người suy luận chủ động. Các dự án tiêu biểu bao gồm DeepMind Dreamer, Google Gemini + RT-2, Tesla FSD V12, NVIDIA WorldSim, v.v. Các hướng kỹ thuật điển hình bao gồm:
-
Mô hình hóa động lực ẩn (Latent Dynamics Modeling): nén cảm nhận đa chiều cao thành không gian trạng thái tiềm ẩn;
-
Đào tạo tưởng tượng dựa trên dự đoán theo chuỗi thời gian (Imagination-based Planning): thử sai ảo và dự đoán đường đi bên trong mô hình;
-
Học tăng cường dựa trên mô hình (Model-based RL): dùng mô hình thế giới thay thế môi trường thực, giảm chi phí huấn luyện.
World Model đang ở vị trí tiên phong về mặt lý thuyết của trí tuệ nhập thể, là con đường cốt lõi giúp robot tiến từ trí tuệ "phản xạ" sang trí tuệ "dự đoán", nhưng vẫn bị giới hạn bởi mô hình phức tạp, dự đoán dài hạn không ổn định và thiếu tiêu chuẩn thống nhất.
Trí tuệ tập thể và suy luận nhớ: Từ hành động cá thể đến nhận thức hợp tác
Hợp tác đa tác nhân (Multi-Agent Systems) và suy luận nhớ (Memory & Reasoning) đại diện cho hai hướng quan trọng trong tiến hóa của trí tuệ nhập thể từ "trí tuệ cá thể" sang "trí tuệ tập thể" và "trí tuệ nhận thức". Cả hai cùng hỗ trợ khả năng học hợp tác và thích nghi lâu dài của hệ thống thông minh.
#Hợp tác đa tác nhân (Swarm / Cooperative RL):
Chỉ nhiều tác nhân trong môi trường chia sẻ đạt được ra quyết định và phân bổ nhiệm vụ hợp tác thông qua học tăng cường phân tán hoặc hợp tác. Hướng nghiên cứu này đã có nền tảng vững chắc, ví dụ thí nghiệm OpenAI Hide-and-Seek cho thấy sự hợp tác tự phát và nổi lên chiến lược giữa các tác nhân, các thuật toán DeepMind QMIX và MADDPG cung cấp khung hợp tác huấn luyện tập trung, thực thi phân tán. Các phương pháp này đã được xác minh ứng dụng trong các tình huống như điều phối robot kho bãi, kiểm tra và điều khiển đàn.
#Nhớ và suy luận (Memory & Reasoning)
Tập trung vào việc giúp tác nhân có khả năng ghi nhớ lâu dài, hiểu bối cảnh và suy luận nhân quả, là hướng nghiên cứu then chốt để đạt được chuyển giao nhiệm vụ và lập kế hoạch tự thân. Các nghiên cứu tiêu biểu bao gồm DeepMind Gato (tác nhân đa nhiệm cảm nhận-ngôn ngữ-điều khiển thống nhất) và dòng DeepMind Dreamer (lập kế hoạch tưởng tượng dựa trên mô hình thế giới), cũng như các tác nhân nhập thể mở như Voyager, thông qua bộ nhớ ngoài và tự tiến hóa để đạt học liên tục. Các hệ thống này đặt nền móng cho robot có được khả năng "ghi nhớ quá khứ, suy diễn tương lai".
Cuộc cạnh tranh và hợp tác toàn cầu trong ngành trí tuệ nhập thể
Ngành công nghiệp robot toàn cầu đang ở giai đoạn “hợp tác dẫn dắt, cạnh tranh sâu sắc”. Hiệu suất chuỗi cung ứng của Trung Quốc, năng lực AI của Mỹ, độ chính xác linh kiện của Nhật Bản, tiêu chuẩn công nghiệp châu Âu cùng định hình cục diện dài hạn của ngành robot toàn cầu.
-
Mỹ duy trì领先地位 trong lĩnh vực mô hình AI và phần mềm tiên phong (DeepMind, OpenAI, NVIDIA), nhưng lợi thế này chưa mở rộng sang phần cứng robot. Các nhà sản xuất Trung Quốc có lợi thế hơn về tốc độ lặp và biểu hiện trong tình huống thực tế. Mỹ thúc đẩy tái công nghiệp hóa thông qua Đạo luật Chip (CHIPS Act) và Đạo luật Giảm lạm phát (IRA).
-
Trung Quốc凭借规模化制造、整合 dọc và động lực chính sách, đã tạo lợi thế dẫn đầu trong linh kiện, nhà máy tự động và robot hình người, năng lực phần cứng và chuỗi cung ứng nổi bật, Unitree và UBTECH đã đạt sản xuất hàng loạt, đang hướng tới lớp ra quyết định thông minh. Nhưng vẫn còn khoảng cách lớn so với Mỹ ở lớp thuật toán và huấn luyện mô phỏng.
-
Nhật Bản độc quyền lâu dài công nghệ linh kiện độ chính xác cao và điều khiển chuyển động, hệ thống công nghiệp ổn định, nhưng việc tích hợp mô hình AI vẫn ở giai đoạn sơ khai, nhịp độ đổi mới thiên về ổn định.
-
Hàn Quốc nổi bật trong việc phổ cập robot tiêu dùng—do LG, NAVER Labs dẫn dắt, và có hệ sinh thái robot dịch vụ trưởng mạnh mẽ.
-
Châu Âu có hệ thống kỹ thuật và tiêu chuẩn an toàn hoàn thiện, 1X Robotics giữ hoạt động nghiên cứu sôi nổi, nhưng một số khâu sản xuất đã chuyển ra ngoài, trọng tâm đổi mới thiên về hợp tác và tiêu chuẩn hóa.
Robot × AI × Web3: Viễn cảnh và lộ trình thực tế
Năm 2025, ngành Web3 xuất hiện câu chuyện mới về sự kết hợp với robot và AI. Dù Web3 được xem là giao thức nền tảng cho nền kinh tế máy móc phi tập trung, nhưng giá trị và khả thi kết hợp ở các cấp độ khác nhau vẫn có sự phân hóa rõ rệt:
-
Tầng sản xuất phần cứng và dịch vụ vốn đầu tư dày đặc, vòng khép dữ liệu yếu, Web3 hiện chỉ có thể đóng vai trò phụ trợ ở các khâu biên như tài chính chuỗi cung ứng hoặc thuê thiết bị;
-
Tầng mô phỏng và hệ sinh thái phần mềm có mức độ phù hợp cao hơn, dữ liệu mô phỏng và nhiệm vụ huấn luyện có thể được gắn quyền trên chuỗi, tác nhân và mô-đun kỹ năng cũng có thể được tài sản hóa thông qua NFT hoặc Agent Token;
-
Tầng nền tảng, mạng lưới lao động và hợp tác phi tập trung đang thể hiện tiềm năng lớn nhất—Web3 có thể thông qua cơ chế thống nhất danh tính, khuyến khích và quản trị, từng bước xây dựng "thị trường lao động máy móc" đáng tin cậy, đặt nền móng thể chế cho nền kinh tế máy móc tương lai.
Xét về viễn cảnh dài hạn, tầng hợp tác và nền tảng là hướng kết hợp giá trị nhất giữa Web3 với robot và AI. Khi robot dần có khả năng cảm nhận, ngôn ngữ và học hỏi, chúng đang tiến hóa thành các cá thể thông minh có thể tự ra quyết định, hợp tác và tạo giá trị kinh tế. Những "lao động thông minh" này muốn tham gia thực sự vào hệ thống kinh tế, vẫn cần vượt qua bốn rào cản cốt lõi: danh tính, niềm tin, khuyến khích và quản trị.
-
Tầng danh tính, máy móc cần có danh tính số có thể xác minh quyền và truy xuất nguồn gốc. Thông qua Machine DID, mỗi robot, cảm biến hay drone đều có thể tạo "chứng minh thư" duy nhất và có thể xác minh trên chuỗi, gắn quyền sở hữu, ghi chép hành vi và phạm vi quyền hạn, đạt được tương tác an toàn và xác định trách nhiệm.
-
Tầng niềm tin, chìa khóa là làm cho "lao động máy móc" có thể xác minh, đo lường và định giá được. Nhờ hợp đồng thông minh, oracles và cơ chế kiểm toán, kết hợp Chứng minh công việc vật lý (PoPW), Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) và Chứng minh không kiến thức (ZKP), có thể đảm bảo tính xác thực và truy xuất nguồn gốc của quá trình thực hiện nhiệm vụ, giúp hành vi máy móc có giá trị kế toán kinh tế.
-
Tầng khuyến khích, Web3 thông qua hệ thống token khuyến khích, trừu tượng hóa tài khoản và kênh trạng thái đạt được thanh toán tự động và luân chuyển giá trị giữa các máy. Robot có thể hoàn thành thuê tính toán, chia sẻ dữ liệu thông qua vi thanh toán, và đảm bảo thực hiện nhiệm vụ bằng cơ chế ký quỹ và phạt; nhờ hợp đồng thông minh và oracle, còn có thể hình thành "thị trường hợp tác máy móc" phi tập trung không cần điều phối thủ công.
-
Tầng quản trị, khi máy móc có khả năng tự trị dài hạn, Web3 cung cấp khung quản trị minh bạch, lập trình được: dùng DAO để ra quyết định chung về tham số hệ thống, dùng đa chữ ký và cơ chế uy tín để duy trì an toàn và trật tự. Về dài hạn, điều này sẽ thúc đẩy xã hội máy móc tiến tới giai đoạn "quản trị bằng thuật toán"—con người đặt mục tiêu và ranh giới, các máy móc duy trì động lực và cân bằng bằng hợp đồng.
Viễn cảnh cuối cùng của sự kết hợp Web3 và robot: mạng đánh giá môi trường thực—một "động cơ suy luận thế giới thực" được tạo thành từ robot phân tán, liên tục kiểm tra và chuẩn hóa năng lực mô hình trong các tình huống vật lý đa dạng, phức tạp; và thị trường lao động robot—robot thực hiện các nhiệm vụ thực tế có thể xác minh trên toàn cầu, nhận thu nhập thông qua thanh toán trên chuỗi, và tái đầu tư giá trị vào nâng cấp tính toán hoặc phần cứng.
Xét theo lộ trình thực tế, sự kết hợp giữa trí tuệ nhập thể và Web3 vẫn ở giai đoạn khám phá sơ khai, nền kinh tế máy móc thông minh phi tập trung phần lớn vẫn dừng ở mức câu chuyện và cộng đồng thúc đẩy. Những hướng kết hợp khả thi trong thực tế chủ yếu thể hiện ở ba khía cạnh:
(1) Thu thập dữ liệu cộng đồng và xác lập quyền—Web3 thông qua cơ chế khuyến khích và truy xuất trên chuỗi, khuyến khích người đóng góp tải lên dữ liệu thế giới thực; (2) Tham gia toàn cầu phân mảnh—thanh toán vi mô xuyên biên giới và cơ chế khuyến khích nhỏ hiệu quả giảm chi phí thu thập và phân phối dữ liệu; (3) Tài chính hóa và đổi mới hợp tác—mô hình DAO có thể thúc đẩy tài sản hóa robot, chứng nhận thu nhập và cơ chế thanh toán giữa các máy.
Tổng thể, ngắn hạn tập trung chủ yếu vào thu thập dữ liệu và tầng khuyến khích; trung hạn có thể đột phá ở "thanh toán bằng stablecoin + tập hợp dữ liệu phân mảnh" và tầng RaaS tài sản hóa và thanh toán; dài hạn, nếu robot hình người được phổ cập quy mô lớn, Web3 có thể trở thành nền tảng thể chế cho quyền sở hữu máy móc, phân phối thu nhập và quản trị, thúc đẩy hình thành nền kinh tế máy móc phi tập trung thực sự.
Sơ đồ hệ sinh thái robot Web3 và các ví dụ chọn lọc
Dựa trên ba tiêu chí "tiến triển có thể xác minh, độ công khai kỹ thuật, mức độ liên quan công nghiệp", tổng hợp các dự án tiêu biểu hiện nay của Web3 × Robotics, phân loại theo năm tầng kiến trúc: tầng trí tuệ mô hình, tầng kinh tế máy móc, tầng thu thập dữ liệu, tầng cơ sở cảm nhận và mô phỏng, tầng tài sản và thu nhập robot. Để đảm bảo khách quan, chúng tôi đã loại bỏ các dự án rõ ràng "dựa hơi" hoặc thiếu thông tin; nếu có thiếu sót, kính mong góp ý.
Tầng trí tuệ mô hình (Model & Intelligence)
#Openmind - Building Android for Robots (https://openmind.org/)
OpenMind là hệ điều hành mã nguồn mở dành cho trí tuệ nhập thể (Embodied AI) và điều khiển robot (Robot OS), mục tiêu xây dựng môi trường vận hành và nền tảng phát triển robot phi tập trung đầu tiên trên thế giới. Dự án cốt lõi gồm hai thành phần:
-
OM1: lớp runtime AI mã nguồn mở mô-đun được xây dựng trên ROS2, dùng để dàn dựng đường ống cảm nhận, lập kế hoạch và hành động, phục vụ robot số và vật lý;
-
FABRIC: lớp phối hợp phân tán (Fabric Coordination Layer), kết nối năng lực tính toán đám mây, mô hình và robot thực tế, giúp nhà phát triển điều khiển và huấn luyện robot trong môi trường thống nhất.
Cốt lõi của OpenMind là đóng vai trò lớp trung gian thông minh giữa LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) và thế giới robot, giúp trí tuệ ngôn ngữ thực sự chuyển hóa thành trí tuệ nhập thể (Embodied Intelligence), xây dựng khung xương thông minh từ hiểu (Language → Action) đến căn chỉnh (Blockchain → Rules).
Hệ thống đa tầng của OpenMind đạt được vòng khép kín hợp tác hoàn chỉnh: con người cung cấp phản hồi và gắn nhãn qua Ứng dụng OpenMind (dữ liệu RLHF), Mạng Fabric chịu trách nhiệm xác thực danh tính, phân bổ nhiệm vụ và điều phối thanh toán, Robot OM1 thực hiện nhiệm vụ và tuân theo "Hiến pháp robot" trên blockchain để hoàn tất kiểm toán hành vi và thanh toán, từ đó đạt được mạng hợp tác máy móc phi tập trung: phản hồi con người → hợp tác nhiệm vụ → thanh toán trên chuỗi.
Tiến triển dự án và đánh giá thực tế
OpenMind đang ở giai đoạn sơ khai "công nghệ chạy được, thương mại chưa triển khai". Hệ thống cốt lõi OM1 Runtime đã được mở mã nguồn trên GitHub, có thể chạy trên nhiều nền tảng và hỗ trợ đầu vào đa mô thức, thông qua Bus dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên (NLDB) đạt được hiểu nhiệm vụ từ ngôn ngữ sang hành động, có tính nguyên bản cao nhưng vẫn mang tính thử nghiệm, mạng Fabric và thanh toán trên chuỗi mới hoàn thành thiết kế lớp giao diện.
Về hệ sinh thái, dự án đã hợp tác với phần cứng mở như Unitree, Ubtech, TurtleBot và các trường đại học như Stanford, Oxford, Seoul Robotics, chủ yếu dùng để giáo dục và xác minh nghiên cứu, chưa có triển khai công nghiệp. Ứng dụng đã ra mắt bản thử nghiệm, nhưng chức năng khuyến khích và nhiệm vụ vẫn ở giai đoạn đầu.
Về mô hình kinh doanh, OpenMind xây dựng hệ sinh thái ba tầng OM1 (hệ thống mã nguồn mở) + Fabric (giao thức thanh toán) + Thị trường Kỹ năng (tầng khuyến khích), hiện chưa có doanh thu, phụ thuộc vào khoảng 20 triệu USD tài trợ ban đầu (Pantera, Coinbase Ventures, DCG). Nhìn chung, công nghệ dẫn đầu nhưng thương mại hóa và hệ sinh thái vẫn ở khởi đầu, nếu Fabric thành công triển khai, có tiềm năng trở thành "Android của kỷ nguyên trí tuệ nhập thể", nhưng chu kỳ dài, rủi ro cao, phụ thuộc mạnh vào phần cứng.
#CodecFlow - The Execution Engine for Robotics (https://codecflow.ai)
CodecFlow là giao thức lớp thực thi phi tập trung (Fabric) dựa trên mạng Solana, nhằm cung cấp môi trường chạy theo nhu cầu cho hệ thống tác nhân AI và robot, giúp mỗi tác nhân sở hữu "máy tức thì (Instant Machine)". Dự án cốt lõi gồm ba mô-đun:
-
Fabric: lớp tập hợp năng lực tính toán đa đám mây (Weaver + Shuttle + Gauge), có thể tạo máy ảo an toàn, container GPU hoặc nút điều khiển robot trong vài giây cho nhiệm vụ AI;
-
SDK optr: khung thực thi tác nhân (giao diện Python), dùng để tạo "Operator" có thể thao tác trên máy tính để bàn, mô phỏng hoặc robot thực tế;
-
Khuyến khích bằng token: lớp khuyến khích và thanh toán trên chuỗi, kết nối người cung cấp tính toán, nhà phát triển tác nhân và người dùng nhiệm vụ tự động, hình thành thị trường tính toán và nhiệm vụ phi tập trung.
Mục tiêu cốt lõi của CodecFlow là xây dựng "nền tảng thực thi phi tập trung cho tác nhân AI và robot", giúp bất kỳ tác nhân nào có thể chạy an toàn trong bất kỳ môi trường nào (Windows/Linux/ROS/MuJoCo/bộ điều khiển robot), đạt được kiến trúc thực thi tổng quát từ điều phối tính toán (Fabric) → môi trường hệ thống (System Layer) → cảm nhận và hành động (VLA Operator).
Tiến triển dự án và đánh giá thực tế
Đã phát hành phiên bản sớm của khung Fabric (Go) và SDK optr (Python), có thể khởi chạy thể hiện tính toán cô lập trong môi trường web hoặc dòng lệnh. Thị trường Operator dự kiến ra mắt cuối năm 2025, định vị là lớp thực thi phi tập trung cho tính toán AI, phục vụ chủ yếu nhà phát triển AI, nhóm nghiên cứu robot và công ty vận hành tự động.
Tầng kinh tế máy móc (Machine Economy Layer)
#BitRobot - The World’s Open Robotics Lab (https://bitrobot.ai)
BitRobot là mạng nghiên cứu và hợp tác phi tập trung (Open Robotics Lab) dành cho trí tuệ nhập thể (Embodied AI) và nghiên cứu robot, do FrodoBots Labs và Protocol Labs đồng phát động. Tầm nhìn cốt lõi là: thông qua kiến trúc mở “subnet (subnets) + cơ chế khuyến khích + công việc có thể xác minh (VRW)”, các vai trò cốt lõi bao gồm:
-
Thông qua tiêu chuẩn VRW (Công việc robot có thể xác minh) để định nghĩa và xác minh đóng góp thực sự cho từng nhiệm vụ robot;
-
Thông qua ENT (Token nút nhập thể) trao cho robot danh tính trên chuỗi và trách nhiệm kinh tế;
-
Thông qua Subnets tổ chức hợp tác xuyên địa lý giữa nghiên cứu, tính toán, thiết bị và người vận hành;
-
Thông qua Senate + Gandalf AI thực hiện ra quyết định khuyến khích và quản trị nghiên cứu kiểu "cùng trị người-máy".
Kể từ khi phát hành sách trắng năm 2025, BitRobot đã vận hành nhiều subnet (ví dụ SN/01 ET Fugi, SN/05 SeeSaw by Virtuals Protocol), đạt được điều khiển từ xa phi tập trung và thu thập dữ liệu tình huống thực, đồng thời ra mắt Quỹ Thử thách Lớn $5 triệu để thúc đẩy cuộc thi nghiên cứu phát triển mô hình toàn cầu.
#peaq – The Economy of Things (https://www.peaq.network)
peaq là chuỗi khối Layer-1 chuyên dụng cho nền kinh tế máy móc, cung cấp các khả năng nền tảng như danh tính máy móc, ví trên chuỗi, kiểm soát truy cập và đồng bộ thời gian cấp nanogiây (Universal Machine Time) cho hàng triệu robot và thiết bị. SDK Robotics của nó cho phép nhà phát triển giúp robot "sẵn sàng cho kinh tế máy móc" với rất ít mã, đạt được khả năng tương tác và giao tiếp xuyên nhà sản xuất, xuyên hệ thống.
Hiện tại, peaq đã ra mắt trang trại robot được mã hóa đầu tiên trên thế giới, và hỗ trợ hơn 60 ứng dụng máy móc thực tế. Khung tài sản hóa của nó giúp các công ty robot huy động vốn cho phần cứng vốn đầu tư dày đặc, và mở rộng cách tham gia từ B2B/B2C truyền thống sang tầng cộng đồng rộng lớn hơn. Nhờ bể khuyến khích cấp giao thức được bơm bằng phí mạng, peaq có thể trợ cấp việc kết nối thiết bị mới và hỗ trợ nhà phát triển, từ đó hình thành vòng xoáy kinh tế thúc đẩy mở rộng nhanh các dự án robot và AI vật lý.
Tầng thu thập dữ liệu (Data Layer)
Nhằm giải quyết dữ liệu thế giới thực chất lượng cao nhưng khan hiếm và đắt đỏ trong huấn luyện trí tuệ nhập thể. Thông qua nhiều con đường thu thập và tạo dữ liệu tương tác người-máy, bao gồm điều khiển từ xa (PrismaX, BitRobot Network), video góc nhìn thứ nhất và chụp chuyển động (Mecka, BitRobot Network, Sapien, Vader, NRN) cũng như dữ liệu mô phỏng và tổng hợp (BitRobot Network), cung cấp nền tảng huấn luyện có thể mở rộng và khái quát hóa cho mô hình robot.
Cần làm rõ rằng, Web3 không giỏi "sản xuất dữ liệu"—về phần cứng, thuật toán và hiệu suất thu thập, các gã khổng lồ Web2 vượt xa mọi dự án DePIN. Giá trị thực sự nằm ở việc tái cấu trúc cơ chế phân phối và khuyến khích dữ liệu. Dựa trên "mạng thanh toán stablecoin + mô hình cộng tác", thông qua hệ thống khuyến khích không cần cấp phép và cơ chế xác lập quyền trên chuỗi, đạt được thanh toán vi mô chi phí thấp, truy xuất nguồn gốc đóng góp và phân phối tự động. Nhưng cộng tác mở vẫn đối mặt với khó khăn về chất lượng và vòng khép nhu cầu—chất lượng dữ liệu không đồng đều, thiếu xác minh hiệu quả và người mua ổn định.
#PrismaX (https://gateway.prismax.ai)
PrismaX là mạng kinh tế dữ liệu và điều khiển từ xa phi tập trung dành cho trí tuệ nhập thể (Embodied AI), nhằm xây dựng "thị trường lao động robot toàn cầu", nơi người vận hành, thiết bị robot và mô hình AI cùng tiến hóa thông qua hệ thống khuyến khích trên chuỗi. Dự án cốt lõi gồm hai thành phần:
-
Ngăn xếp điều khiển từ xa—hệ thống điều khiển từ xa (giao diện trình duyệt/VR + SDK), kết nối cánh tay cơ khí và robot dịch vụ toàn cầu, thực hiện điều khiển thời gian thực và thu thập dữ liệu;
-
Động cơ đánh giá—động cơ đánh giá và xác minh dữ liệu (CLIP + DINOv2 + điểm số ngữ nghĩa quang lưu), tạo điểm chất lượng cho mỗi quỹ đạo thao tác và thanh toán trên chuỗi.
PrismaX thông qua cơ chế khuyến khích phi tập trung, chuyển đổi hành vi vận hành con người thành dữ liệu học máy, xây dựng vòng khép kín hoàn chỉnh từ điều khiển từ xa → thu thập dữ liệu → huấn luyện mô hình → thanh toán trên chuỗi, đạt được nền kinh tế tuần hoàn "lao động con người là tài sản dữ liệu".
Tiến triển dự án và đánh giá thực tế
PrismaX đã ra mắt bản thử nghiệm vào tháng 8 năm 2025 (gateway.prismax.ai), người dùng có thể điều khiển từ xa cánh tay cơ khí thực hiện thí nghiệm cầm nắm và tạo dữ liệu huấn luyện. Động cơ đánh giá đã chạy nội bộ, nhìn chung, PrismaX đạt độ hiện thực kỹ thuật cao, định vị rõ ràng, là lớp trung gian then chốt kết nối "vận hành con người × mô hình AI × thanh toán blockchain". Tiềm năng dài hạn có thể trở thành "giao thức lao động và dữ liệu phi tập trung của kỷ nguyên trí tuệ nhập thể", nhưng ngắn hạn vẫn đối mặt thách thức về quy mô.
#BitRobot Network (https://bitrobot.ai/)
BitRobot Network thực hiện thu thập dữ liệu đa nguồn thông qua các subnet của mình: video, điều khiển từ xa và mô phỏng. SN/01 ET Fugi cho phép người dùng điều khiển robot từ xa hoàn thành nhiệm vụ, thu thập dữ liệu định vị và cảm nhận trong tương tác kiểu "Pokémon Go phiên bản thực tế". Cách chơi này đã tạo ra bộ dữ liệu FrodoBots-2K, một trong những bộ dữ liệu mở lớn nhất hiện nay về định vị người-máy, được các tổ chức như UC Berkeley RAIL và Google DeepMind sử dụng. SN/05 SeeSaw (Virtual Protocol) thu thập quy mô lớn dữ liệu video góc nhìn thứ nhất trong môi trường thực qua iPhone. Các subnet đã công bố khác như RoboCap và Rayvo tập trung vào thu thập dữ liệu video góc nhìn thứ nhất bằng thiết bị thực tế giá rẻ.
#Mecka (https://www.mecka.ai)
Mecka là công ty dữ liệu robot, thông qua thu thập điện thoại kiểu game hóa và thiết bị phần cứng tùy chỉnh, cộng tác thu thập video góc nhìn thứ nhất, dữ liệu chuyển động cơ thể và trình diễn nhiệm vụ, dùng để xây dựng bộ dữ liệu đa mô thức quy mô lớn, hỗ trợ huấn luyện mô hình trí tuệ nhập thể.
#Sapien (https://www.sapien.io/)
Sapien là nền tảng cộng tác lấy cốt lõi là "dữ liệu chuyển động con người thúc đẩy trí tuệ robot", thu thập dữ liệu chuyển động, tư thế và tương tác cơ thể con người qua thiết bị đeo và ứng dụng di động, dùng để huấn luyện mô hình trí tuệ nhập thể. Dự án nỗ lực xây dựng mạng dữ liệu chuyển động cơ thể lớn nhất toàn cầu, biến hành vi tự nhiên của con người thành nguồn dữ liệu nền tảng cho học và khái quát hóa của robot.
#Vader (https://www.vaderai.ai)
Vader thu thập cộng tác video góc nhìn thứ nhất và trình diễn nhiệm vụ thông qua ứng dụng MMO thế giới thực EgoPlay: người dùng ghi lại hoạt động hàng ngày dưới góc nhìn người thứ nhất và nhận thưởng $VADER. Đường ống dữ liệu ORN của nó có thể chuyển đổi hình ảnh POV gốc thành bộ dữ liệu cấu trúc đã xử lý riêng tư, bao gồm nhãn hành động và tường thuật ngữ nghĩa, có thể dùng trực tiếp để huấn luyện chiến lược robot hình người.
#NRN Agents (https://www.nrnagents.ai/)
Một nền tảng dữ liệu học tăng cường nhập thể dạng game, thông qua điều khiển robot và thi đấu mô phỏng trên trình duyệt để thu thập dữ liệu trình diễn con người. NRN tạo quỹ đạo hành vi đuôi dài thông qua nhiệm vụ "thi đấu hóa", dùng cho học bắt chước và học tăng cường liên tục, và làm nguyên tố dữ liệu có thể mở rộng hỗ trợ huấn luyện chiến lược sim-to-real.
#So sánh các dự án tầng thu thập dữ liệu trí tuệ nhập thể
Cảm nhận và mô phỏng (Middleware & Simulation)
Tầng cảm nhận và mô phỏng cung cấp cơ sở hạ tầng cốt lõi kết nối thế giới vật lý và ra quyết định thông minh cho robot, bao gồm định vị, truyền thông, mô hình hóa không gian, huấn luyện mô phỏng..., là "khung xương trung gian" để xây dựng hệ thống trí tuệ nhập thể quy mô lớn. Hiện tại lĩnh vực này vẫn ở giai đoạn khám phá sơ khai, các dự án lần lượt hình thành bố cục khác biệt ở định vị độ chính cao, tính toán không gian chia sẻ, chuẩn hóa giao thức và mô phỏng phân tán, chưa xuất hiện tiêu chuẩn thống nhất hay hệ sinh thái tương tác.
Phần mềm trung gian và hạ tầng không gian (Middleware & Spatial Infra)
Năng lực cốt lõi của robot—định vị, định hướng, kết nối và mô hình hóa không gian—tạo thành cây cầu then chốt kết nối thế giới vật lý và ra quyết định thông minh. Dù các dự án DePIN rộng hơn (Silencio, WeatherXM, DIMO) bắt đầu đề cập "robot", nhưng các dự án sau đây liên quan trực tiếp nhất đến trí tuệ nhập thể.
#RoboStack – Cloud-Native Robot Operating Stack (https://robostack.io)
RoboStack là phần mềm trung gian robot gốc đám mây, thông qua RCP (Giao thức ngữ cảnh robot) thực hiện điều phối nhiệm vụ robot thời gian thực, điều khiển từ xa và tương tác đa nền tảng, đồng thời cung cấp mô phỏng đám mây, dàn dựng luồng công việc và khả năng kết nối Agent.
#GEODNET – Mạng GNSS phi tập trung (https://geodnet.com)
GEODNET là mạng GNSS phi tập trung toàn cầu, cung cấp định vị RTK độ chính xác cấp cm. Thông qua trạm gốc phân tán và khuyến khích trên chuỗi, cung cấp "lớp chuẩn địa lý" thời gian thực cho drone, xe tự lái và robot.
#Auki – Posemesh cho tính toán không gian (https://www.auki.com)
Auki xây dựng mạng tính toán không gian Posemesh phi tập trung, thông qua cảm biến cộng tác và nút tính toán tạo bản đồ 3D môi trường thời gian thực, cung cấp chuẩn không gian chia sẻ cho AR, định vị robot và hợp tác đa thiết bị. Đây là cơ sở hạ tầng then chốt kết nối không gian ảo và tình huống thực, thúc đẩy sự hòa nhập AR × Robotics.
#Tashi Network – Mạng hợp tác lưới thực thời robot (https://tashi.network)
Mạng lưới thực thời phi tập trung, đạt đồng thuận dưới 30ms, trao đổi cảm biến độ trễ thấp và đồng bộ trạng thái đa robot. SDK MeshNet hỗ trợ SLAM chia sẻ, hợp tác nhóm và cập nhật bản đồ mạnh mẽ, cung cấp lớp hợp tác thời gian thực hiệu suất cao cho AI nhập thể.
#Staex – Mạng kết nối và đo xa phi tập trung (https://www.staex.io)
Lớp kết nối phi tập trung xuất phát từ bộ phận nghiên cứu của Deutsche Telekom, cung cấp truyền thông an toàn, đo xa đáng tin cậy và khả năng định tuyến từ thiết bị đến đám mây, giúp đội robot trao đổi dữ liệu đáng tin cậy và hợp tác xuyên nhà vận hành khác nhau.
Hệ thống mô phỏng và huấn luyện (Mô phỏng và học phân tán)
#Gradient - Hướng tới Trí tuệ Mở (https://gradient.network/)
Gradient là phòng thí nghiệm xây dựng "Trí tuệ Mở (Open Intelligence)", cam kết thực hiện huấn luyện, suy luận, xác minh và mô phỏng phân tán dựa trên cơ sở hạ tầng phi tập trung; stack kỹ thuật hiện tại bao gồm Parallax (suy luận phân tán), Echo (học tăng cường phân tán và huấn luyện đa tác nhân) và Gradient Cloud (giải pháp AI cho doanh nghiệp). Trong hướng robot, nền tảng Mirage cung cấp khả năng mô phỏng phân tán, môi trường tương tác động và học song song quy mô lớn cho huấn luyện trí tuệ nhập thể, nhằm đẩy nhanh triển khai huấn luyện mô hình thế giới và chiến lược phổ quát. Mirage đang thảo luận hướng hợp tác tiềm năng với động cơ Newton của NVIDIA.
Tầng tài sản và thu nhập robot (RobotFi / RWAiFi)
Tầng này tập trung vào khâu then chốt chuyển đổi robot từ "công cụ sản xuất" sang "tài sản tài chính hóa", thông qua tài sản hóa bằng token, phân phối thu nhập và quản trị phi tập trung, xây dựng cơ sở hạ tầng tài chính cho nền kinh tế máy móc. Các dự án tiêu biểu bao gồm:
#XmaquinaDAO – DAO AI vật lý (https://www.xmaquina.io)
XMAQUINA là hệ sinh thái phi tập trung, cung cấp kênh tham gia thanh khoản cao cho người dùng toàn cầu vào các công ty robot hình người và trí tuệ nhập thể hàng đầu, đưa cơ hội trước đây chỉ dành cho các tổ chức đầu tư mạo hiểm lên chuỗi. Token DEUS vừa là tài sản chỉ số thanh khoản, vừa là phương tiện quản trị, dùng để điều phối phân bổ ngân khố và phát triển hệ sinh thái. Thông qua Cổng DAO và Sàn ra mắt Kinh tế Máy móc, cộng đồng có thể cùng sở hữu và hỗ trợ các dự án AI vật lý mới nổi thông qua tài sản hóa robot và tham gia trên chuỗi có cấu trúc.
#GAIB – Tầng kinh tế cho cơ sở hạ tầng AI (https://gaib.ai/)
GAIB nỗ lực cung cấp tầng kinh tế thống nhất cho cơ sở hạ tầng AI thực thể như GPU và robot, kết nối vốn phi tập trung với tài sản cơ sở hạ tầng AI thực tế, xây dựng hệ thống kinh tế thông minh có thể xác minh, kết hợp và tạo thu nhập.
Trong hướng robot, GAIB không "bán token robot", mà thông qua việc tài chính hóa trên chuỗi các hợp đồng thiết bị và vận hành robot (RaaS, thu thập dữ liệu, điều khiển từ xa...), thực hiện chuyển đổi từ "dòng tiền thật → tài sản thu nhập kết hợp trên chuỗi". Hệ thống này bao gồm tài trợ phần cứng (cho thuê tài chính / ký quỹ), dòng tiền vận hành (RaaS / dịch vụ dữ liệu) và thu nhập dòng dữ liệu (giấy phép / hợp đồng), khiến tài sản robot và dòng tiền của chúng trở nên có thể đo lường, định giá và giao dịch.
GAIB sử dụng AID / sAID làm phương tiện thanh toán và thu nhập, thông qua cơ chế kiểm soát rủi ro cấu trúc (thế chấp quá mức, dự trữ và bảo hiểm) đảm bảo lợi nhuận ổn định, và dài hạn kết nối với thị trường phái sinh DeFi và thị trường thanh khoản, hình thành vòng khép kín tài chính từ "tài sản robot" đến "tài sản thu nhập kết hợp". Mục tiêu là trở thành xương sống kinh tế (Economic Backbone of Intelligence) trong thời đại AI.
▲ Bản đồ hệ sinh thái robot Web3: https://fairy-build-97286531.figma.site/
Tóm tắt và triển vọng: Thách thức thực tế và cơ hội dài hạn
Xét về viễn cảnh dài hạn, sự kết hợp Robot × AI × Web3 nhằm xây dựng hệ thống nền kinh tế máy móc phi tập trung (DeRobot Economy), thúc đẩy trí tuệ nhập thể tiến từ "tự động hóa đơn thiết bị" sang hợp tác mạng lưới "có thể xác lập quyền, thanh toán và quản trị". Logic cốt lõi là thông qua "Token → triển khai → dữ liệu → tái phân phối giá trị" tạo cơ chế tự tuần hoàn, giúp robot, cảm biến và nút tính toán đạt được xác lập quyền, giao dịch và chia sẻ lợi nhuận.
Tuy nhiên, xét theo giai đoạn thực tế, mô hình này vẫn ở giai đoạn khám phá sơ khai, còn xa mới đạt được dòng tiền ổn định và vòng khép kín thương mại quy mô lớn. Phần lớn dự án vẫn dừng ở mức câu chuyện, triển khai thực tế hạn chế. Sản xuất và vận hành robot là ngành vốn đầu tư dày đặc, chỉ dựa vào khuyến khích token khó có thể duy trì mở rộng cơ sở hạ tầng; thiết kế tài chính trên chuỗi dù có tính kết hợp, nhưng vẫn chưa giải quyết vấn đề định giá rủi ro và hiện thực hóa thu nhập từ tài sản thật. Do đó, cái gọi là "mạng lưới máy móc tự tuần hoàn" vẫn thiên về lý tưởng, mô hình kinh doanh cần được kiểm chứng thực tế.
-
Tầng trí tuệ mô hình (Model & Intelligence Layer) là hướng có giá trị dài hạn nhất hiện nay. Với OpenMind làm đại diện, hệ điều hành robot mã nguồn mở cố gắng phá vỡ hệ sinh thái khép kín, thống nhất giao diện hợp tác đa robot và từ ngôn ngữ sang hành động. Tầm nhìn kỹ thuật rõ ràng, hệ thống đầy đủ, nhưng khối lượng kỹ thuật khổng lồ, chu kỳ xác minh dài, chưa tạo được phản hồi tích cực cấp độ công nghiệp.
-
Tầng kinh tế máy móc (Machine Economy Layer) vẫn ở giai đoạn tiền đề, số lượng robot thực tế còn hạn chế, danh tính DID và mạng khuyến khích khó tạo vòng khép tự đủ. Hiện tại còn xa mới đạt được "nền kinh tế lao động máy móc". Chỉ khi trí tuệ nhập thể đạt triển khai quy mô lớn, hiệu ứng kinh tế của danh tính, thanh toán và mạng hợp tác trên chuỗi mới thực sự hiện hữu.
-
Tầng thu thập dữ liệu (Data Layer) rào cản tương đối thấp nhất, nhưng hiện là hướng gần khả thi thương mại nhất. Việc thu thập dữ liệu trí tuệ nhập thể đòi hỏi độ liên tục không gian-thời gian và độ chính xác ngữ nghĩa hành động rất cao, quyết định chất lượng và khả năng tái sử dụng. Làm sao cân bằng giữa "quy mô cộng tác" và "độ tin cậy dữ liệu" là thách thức cốt lõi của ngành. PrismaX trước tiên khóa nhu cầu phía B, sau đó phân phát nhiệm vụ thu thập và xác minh, phần nào cung cấp mẫu sao chép được, nhưng quy mô hệ sinh thái và giao dịch dữ liệu vẫn cần thời gian tích lũy.
-
Tầng cảm nhận và mô phỏng (Middleware & Simulation Layer) vẫn đang trong giai đoạn xác minh kỹ thuật, thiếu tiêu chuẩn thống nhất và giao diện, chưa hình thành hệ sinh thái tương tác. Kết quả mô phỏng khó chuyển giao chuẩn hóa sang môi trường thực, hiệu suất Sim2Real bị giới hạn.
-
Tầng tài sản và thu nhập (RobotFi / RWAiFi) Web3 chủ yếu đóng vai trò phụ trợ ở các khâu như tài chính chuỗi cung ứng, thuê thiết bị và quản trị đầu tư, nâng cao độ minh bạch và hiệu quả thanh toán, chứ chưa tái cấu trúc logic ngành.
Dĩ nhiên, chúng tôi cho rằng điểm giao nhau của Robot × AI × Web3 vẫn đại diện cho điểm khởi đầu của hệ thống kinh tế thông minh thế hệ tiếp theo. Nó không chỉ là sự kết hợp phạm式 kỹ thuật, mà còn là cơ hội tái cấu trúc quan hệ sản xuất: khi máy móc có cơ
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
IOSG Ventures
