Chương mới của robot hình người! Texas Instruments(TXN.US) hợp tác với Nvidia(NVDA.US) kết hợp AI và cảm biến thắp sáng cuộc cách mạng “AI vật lý”

Theo thông tin từ ứng dụng tài chính Zhitong, tập trung vào các giải pháp chip mô phỏng và xử lý nhúng, gã khổng lồ chip – lâu nay được mệnh danh là “báo động nhu cầu chip toàn cầu” – Texas Instruments (TXN.US) sẽ kết hợp toàn diện các sản phẩm điều khiển, cảm biến và nguồn điện của mình với các thành phần tính toán robot tiên tiến, cảm biến dựa trên kiến trúc Ethernet và công nghệ mô phỏng độc quyền của công ty “định giá cao nhất thế giới” Nvidia (NVDA.US), nhằm cung cấp hỗ trợ công nghệ quan trọng cho các nhà phát triển, giúp họ xây dựng quy mô lớn, triển khai và sản xuất hàng loạt robot hình người cùng các thiết bị cuối gọi là “trí tuệ nhân tạo vật lý” (vật lý AI).

Theo các báo cáo truyền thông hiện tại, sự hợp tác giữa ông lớn chip mô phỏng Texas Instruments và Nvidia có triển vọng thúc đẩy hệ thống trí tuệ robot hình người tiến lên một giai đoạn cao hơn, chứ không chỉ đơn thuần “liên minh chế tạo robot”. Sự hợp tác mới nhất của họ giống như việc xây dựng một hạ tầng trí tuệ robot hoàn thiện, an toàn và dễ mở rộng hơn trên nền tảng công nghệ cơ bản, qua đó thúc đẩy thương mại hóa robot hình người trong ngành công nghiệp.

Khi thị trường ngày càng kỳ vọng vào khả năng xử lý AI quy mô lớn kết hợp với thực thi vật lý, sự hợp tác giữa Nvidia và Texas Instruments không chỉ là sự cộng hưởng về chip và cảm biến, mà còn là sự phối hợp từ AI suy luận, cảm biến thời gian thực đến hệ thống điều khiển nền tảng, là nền tảng quan trọng để thúc đẩy robot hình người ứng dụng trong thế giới thực.

Giám đốc điều hành bộ phận tự động hóa công nghiệp và robot của Texas Instruments, Giovanni Campanella, cho biết: “Danh mục sản phẩm toàn diện của Texas Instruments đã lấp đầy khoảng cách giữa khả năng tính toán AI mạnh mẽ của Nvidia và các ứng dụng thực tế, giúp các nhà phát triển sớm hơn xác minh hệ điều hành hình người hoàn chỉnh.” Trong tuyên bố của mình, ông còn đề cập: “Phương pháp tích hợp này sẽ thúc đẩy quá trình tiến hóa từ nguyên mẫu sản phẩm đến robot hình người thương mại, đảm bảo các robot này có thể làm việc an toàn cùng con người.”

Gần đây, Nvidia đã thể hiện rõ nỗ lực đưa các công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất vào các lĩnh vực rộng lớn hơn – như robot và xe tự hành, các thiết bị cuối gọi là “trí tuệ nhân tạo vật lý” (vật lý AI), nhằm tiếp tục thúc đẩy nhu cầu mở rộng và tìm kiếm các điểm tăng trưởng mới ngoài mảng trung tâm dữ liệu. Theo CEO Jensen Huang của Nvidia, “vật lý AI” nhấn mạnh việc cho phép robot/hệ thống tự hành cảm nhận, suy luận và thực hiện toàn bộ hành động trong thế giới thực, mở ra kỷ nguyên mà “vật lý AI” hỗ trợ sự tiến hóa của nền văn minh nhân loại. “Vật lý AI” tập trung vào việc giúp robot/hệ thống tự hành cảm nhận, suy luận và hành động trong thế giới thực, và ba khả năng này chính là công cụ then chốt để nâng mô hình từ “chỉ đối thoại” lên “có thể làm việc trong thế giới vật lý”.

Texas Instruments hợp tác với Nvidia nhằm phối hợp ba tầng cảm biến + điều khiển + AI suy luận nền tảng khó nhất trong hệ thống trí tuệ robot

Trong khuôn khổ hợp tác này, Texas Instruments đã thiết kế một giải pháp tích hợp cảm biến, kết hợp công nghệ radar sóng milimet của họ với công nghệ robot Jetson Thor của Nvidia, sử dụng cầu cảm biến Holoscan độc quyền của Nvidia để đạt được cảm nhận 3D độ trễ thấp và nhận thức an toàn, hỗ trợ phát triển công nghệ robot hình người. Thành quả mới nhất của hai bên sẽ được trình diễn tại sự kiện Nvidia GTC diễn ra từ ngày 16 đến 19 tháng 3 tại San Jose, California.

Phó chủ tịch phụ trách kinh doanh robot và AI biên của Nvidia, Deepu Talla, nói: “Việc robot hình người hoạt động an toàn trong môi trường không thể dự đoán đòi hỏi khả năng tính toán và xử lý cực kỳ mạnh mẽ, để đồng bộ các mô hình AI phức tạp, dữ liệu cảm biến thời gian thực và hệ thống điều khiển động cơ.”

Bằng cách tích hợp dữ liệu từ camera độ phân giải cao và radar, giải pháp hợp tác của Texas Instruments và Nvidia đã cải thiện các công nghệ phát hiện, định vị và theo dõi vật thể, đồng thời giảm thiểu các báo động giả và cảnh báo sai hệ thống, nâng cao khả năng ra quyết định thời gian thực của robot hình người.

Các chuyên gia trong ngành đều cho rằng, hiện tại còn phải mất vài năm nữa để đạt được robot hình người có khả năng tổng quát thực sự, nhưng tiến bộ hệ thống về cảm nhận, suy luận và phối hợp hành động là điều kiện tiên quyết để thương mại hóa. Sự hợp tác giữa Texas Instruments và Nvidia chính là bước then chốt thúc đẩy ngành chuyển từ giai đoạn “xác minh thuật toán và mô phỏng” sang “vận hành an toàn trong thế giới thực”, giúp nâng cao hiệu quả phát triển, tăng cường độ bền hệ thống và rút ngắn thời gian sản xuất hàng loạt.

Trong nghiên cứu phát triển robot, khoảng cách giữa mô phỏng và thực tế (Sim-to-Real) luôn là một trong những thách thức lớn nhất – ngay cả khi các thuật toán AI hoạt động tốt trong mô hình mô phỏng, chúng vẫn có thể thất bại trong môi trường phức tạp thực tế. Nền tảng inference hiệu năng cao Jetson Thor của Nvidia đã được nhiều công ty sử dụng trong ứng dụng robot, trong khi các module điều khiển và cảm biến của Texas Instruments bổ sung khả năng tương tác trực tiếp với thế giới vật lý cho nền tảng này. Sự kết hợp này giúp các nhà phát triển xác minh hệ thống cảm nhận, hành động và an toàn sớm hơn, chính xác hơn, rút ngắn chu kỳ xác minh nguyên mẫu và giảm chi phí lặp lại.

Texas Instruments tích hợp bộ điều khiển thời gian thực, cảm biến cảm nhận (như radar sóng milimet mmWave) và công nghệ quản lý nguồn điện của họ với nền tảng tính toán robot hiệu năng cao của Nvidia (Jetson Thor) cùng cầu cảm biến Holoscan, tạo thành một chuỗi hoàn chỉnh từ cảm biến, điều khiển đến tính toán suy luận. So với kiến trúc truyền thống dựa vào camera hình ảnh + GPU inference, giải pháp tích hợp cảm biến này có thể thực hiện cảm nhận 3D độ trễ thấp và nhận thức an toàn, nâng cao khả năng hiểu biết môi trường thời gian thực của robot, là bước quan trọng tiến tới hệ thống có thể triển khai thực tế.

Khi robot hình người thực hiện nhiệm vụ, không chỉ cần khả năng suy luận AI phức tạp mà còn phải xử lý cảm biến fusion, điều khiển nhiều khớp động, quyết định an toàn tại biên, tất cả đều phải hoàn thành trong thời gian cực ngắn. Radar sóng milimet của Texas Instruments và công nghệ cầu Ethernet giúp robot phát hiện và theo dõi vật thể trong môi trường phức tạp (như cửa kính, ánh sáng mạnh/yếu, khói bụi), vượt trội hơn so với các giải pháp dựa trên camera truyền thống, tạo nền tảng cảm nhận phần cứng vững chắc cho hoạt động thực tế.

Xu thế bùng nổ robot hình người

Nhiều công ty công nghệ có trụ sở tại Mỹ đang nỗ lực phát triển robot hình người AI thể chất cao cấp. Ví dụ, Tesla do Elon Musk dẫn dắt, đang phát triển robot hình người tên là Optimus, dự kiến dùng trong các mục đích công nghiệp và tiêu dùng.

Figure AI, được Microsoft (MSFT.US) và OpenAI hỗ trợ, đang cố gắng tạo ra một robot hình người đa năng có thể xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau. Figure AI tuyên bố: “Những robot này có thể loại bỏ các công việc không an toàn và không vui vẻ, cuối cùng giúp xã hội con người có cuộc sống hạnh phúc và ý nghĩa hơn.” Boston Dynamics rõ ràng mong muốn robot Atlas của họ có thể “thay đổi hoàn toàn môi trường làm việc công nghiệp”.

Trên toàn cầu, từ hệ thống siêu phức tạp Optimus của Tesla, hệ thống Helix của Figure AI, đến các nỗ lực nghiên cứu của các doanh nghiệp công nghệ khác, đều thể hiện sự tập trung mạnh mẽ của vốn và ngành công nghiệp vào lĩnh vực này. Các dữ liệu ngành cho thấy, các nguyên mẫu robot hình người về chức năng, cảm nhận và điều khiển hành động đã đạt tiến bộ rõ rệt, như cân bằng hai chân, cảm nhận môi trường, ra quyết định đa mô thức, đang dần trưởng thành. Chi phí chuỗi cung ứng và hiệu suất các thành phần then chốt liên tục cải thiện, đồng thời xuất hiện nhiều tuyến công nghệ cạnh tranh song song, thúc đẩy quá trình chuyển từ nghiên cứu khái niệm sang thử nghiệm trong các môi trường thực tế. Những động thái tích cực này cho thấy ngành đang chuyển từ “giai đoạn nóng sốt” sang giai đoạn tích lũy công nghệ thực sự và mở rộng quy mô, dù còn thời gian để phổ biến đại trà; các tổ chức nghiên cứu thị trường dự báo, trong vòng mười năm tới, quy mô thị trường lĩnh vực này sẽ tăng đáng kể, các dự án tiêu biểu như Optimus của Tesla đang hướng tới mục tiêu độ tin cậy và an toàn cao, dự kiến sẽ đẩy mạnh sản xuất trong vài năm tới.

Hiện tại, động lực chính trong phát triển robot hình người là sự kết hợp sâu sắc giữa AI cảm nhận, ra quyết định và điều khiển chuyển động, bao gồm việc sử dụng các mô hình lớn để hiểu ngôn ngữ và hình ảnh, ưu tiên ra quyết định bằng học tăng cường, và cảm biến fusion (như thị giác, radar, cảm giác lực). Các hệ thống này không chỉ có thể đi lại trong môi trường kiểm soát mà còn thực hiện các nhiệm vụ cao hơn như vận chuyển hàng hóa, kiểm tra bảo trì hoặc hợp tác phục vụ con người. Các tổ chức như Morgan Stanley cho rằng, đột phá công nghệ tổng hợp này là chìa khóa thúc đẩy khả năng triển khai thương mại. Các nhà phân tích của Morgan Stanley dự đoán, thị trường robot hình người cuối cùng sẽ vượt qua ngành ô tô truyền thống, đến năm 2050, doanh thu hàng năm của thị trường robot hình người toàn cầu sẽ vượt 5 nghìn tỷ USD, và số lượng robot hình người có thể vượt quá 1 tỷ chiếc.

Tuy nhiên, giáo sư và chuyên gia robot tại Đại học California, Berkeley, Ken Goldberg, trong bài báo gần đây, cho biết còn rất lâu nữa các kỹ sư mới có thể chế tạo ra robot hình người có kỹ năng thực tế.

Goldberg nói: “Chúng ta đều rất quen thuộc với ChatGPT và những công việc đáng kinh ngạc của nó về thị giác và ngôn ngữ, nhưng hầu hết các nhà nghiên cứu chuyên nghiệp đều rất căng thẳng về những so sánh này: hiện tại chúng ta đã giải quyết tất cả các vấn đề đó, chuẩn bị giải quyết các vấn đề lớn liên quan đến robot hình người, và điều đó sẽ xảy ra trong năm tới. Tôi không nói là không thể, nhưng tôi nói là sẽ không xảy ra trong hai, năm hoặc thậm chí mười năm tới. Chúng ta chỉ muốn đặt lại kỳ vọng để tránh tạo ra một bong bóng, cuối cùng dẫn đến phản ứng dữ dội.”