Ba ông lớn của Thung lũng Silicon khởi xướng cuộc cách mạng sản xuất hàng loạt, trí tuệ thể hiện của Trung Quốc có thể đứng ở vị trí C trong sân chơi toàn cầu không?

导语：预设动作是今天的入场券，泛化能力是明天的决赛门票。

Biên tập｜Tĩnh Trình

Tác giả｜Giang Tĩnh

Vào thời điểm kết thúc quý I năm 2026, một chiến dịch toàn cầu đồng thời trong giới công nghệ đã chính thức tuyên bố rằng ngành robot hình người đang bước vào bước ngoặt lịch sử.

Ba gã khổng lồ công nghệ ở Thung lũng Silicon gồm Google, Amazon và Tesla cùng ra sức trong một tuần, từ thúc đẩy công nghệ, bố trí theo kịch bản đến triển khai sản xuất hàng loạt, toàn diện tăng tốc, đưa robot hình người từ sân khấu công nghệ sang đấu trường công nghiệp.

Trong khi đó, phía Trung Quốc cũng có thêm nhiều động thái. Ngày 26/3, Viện Nghiên cứu Thông tin và Truyền thông Trung Quốc (CAICT) phối hợp với hơn 40 đơn vị công bố tiêu chuẩn ngành đầu tiên trong lĩnh vực trí tuệ gắn thân (embodied intelligence). Kèm theo chính sách tiếp tục được gia tăng, doanh nghiệp triển khai nhanh hơn và dòng vốn dâng cao, Trung Quốc đang hiện thực hóa bước chuyển từ “bám đuổi” sang “đi song song”, thậm chí ở nhiều lĩnh vực bắt đầu phát động thế tấn công để “vượt lên dẫn đầu”.

Cuộc cách mạng này—lật đổ quy tắc kinh doanh tương lai và hệ sinh thái công nghiệp—liệu Trung Quốc có thể giành vị trí trung tâm (C vị) không?

Toàn cầu bùng nổ: Big Tech Thung lũng Silicon tăng tốc sản xuất hàng loạt, tái cấu trúc năng lực sản xuất tương lai

Không ai còn coi robot hình người là một khái niệm khoa học viễn tưởng nữa.

Gần đây, các động thái đồng tần của “ba ông lớn” ở Thung lũng Silicon đã khiến nhịp bước của kỷ nguyên sản xuất hàng loạt trở nên rõ ràng, mỗi bước bố trí của họ đều nhắm thẳng vào việc tái cấu trúc năng lực sản xuất tương lai; đồng thời, nguồn vốn toàn cầu và các doanh nghiệp trong nước “đi theo” cũng khiến nhiệt của đường đua tiếp tục tăng cao.

Google đi đầu trong việc xây dựng “bộ não thông minh” cho robot, ra mắt hai mẫu AI mới là Gemini Robotics và Gemini Robotics-ER. Mẫu thứ nhất giúp robot không cần huấn luyện chuyên biệt vẫn có thể hiểu các tình huống mới; mẫu thứ hai có thể “hiểu thế giới phức tạp và thay đổi theo thời gian”, từ đó trang bị cho việc triển khai robot vào các bối cảnh thực tế từ góc độ kỹ thuật.

Amazon thì tập trung vào bố trí triển khai theo kịch bản. Trong vòng một tuần, họ liên tiếp mua lại công ty khởi nghiệp robot hình người Fauna Robotics và công ty robot hậu cần Rivr. Việc bố trí này không chỉ nhằm tối ưu giao hàng nhanh, mà là xây dựng “mạch mao mạch dịch vụ robot” từ dây chuyền nhà máy đến phòng khách gia đình, tạo ra hệ thống lực lượng lao động thế hệ tiếp theo.

Động thái sản xuất hàng loạt của Tesla là mảng được chú ý nhiều nhất. Ngày 25/3, robot Optimus công bố thông báo tuyển dụng nhân sự liên quan, nêu rõ sẽ thay đổi cục diện lực lượng lao động và kinh tế ngành sản xuất, mục tiêu là sớm đạt sản xuất hàng loạt quy mô lớn; đồng thời, mùa hè năm nay sẽ mở ra dây chuyền sản xuất robot hình người đầu tiên trong lịch sử loài người với sản lượng một triệu chiếc mỗi năm, đẩy việc triển khai sản xuất hàng loạt sang giai đoạn thực chất.

Bố trí của Thung lũng Silicon không dừng lại ở đó. Cùng ngày, các doanh nghiệp bản địa của Mỹ cũng tăng tốc triển khai. Figure03 robot hình người do Figure AI nghiên cứu phát triển đã vào Tòa nhà Nhà Trắng, trở thành robot hình người ở Nhà Trắng đầu tiên do Mỹ sản xuất, có khả năng giao tiếp đa ngôn ngữ, tự hoàn thành công việc nhà, v.v. Trong khi đó, nửa năm trước công ty này đã huy động vốn vượt 1 tỷ USD, các gã khổng lồ như Nvidia, LG lần lượt đứng ra “bày tỏ ủng hộ”, cho thấy rõ sự săn đón của nguồn vốn toàn cầu đối với đường đua robot hình người.

Văn phòng đầu tư của Viện Nghiên cứu Phát triển đô thị Trung Quốc cho biết ông Viên Soái, Phó giám đốc bộ phận đầu tư, cho rằng động thái sản xuất hàng loạt của các “ông lớn” ở Thung lũng Silicon, cùng với việc công bố tiêu chuẩn ngành trí tuệ gắn thân của Trung Quốc, cùng đánh dấu việc ngành robot hình người chuyển từ “vùng nước sâu” nghiên cứu phát triển công nghệ sang giai đoạn hoàng kim triển khai thương mại hóa. Những đột phá công nghệ cốt lõi tạo nền tảng cho sản xuất quy mô hóa, còn tiêu chuẩn ngành vạch ra quy phạm kỹ thuật, giảm cạnh tranh vô trật tự.

Tuy vậy, chuyên gia Cao Hằng của Hiệp hội Khoa học Báo chí - Truyền thông Khoa học và Công nghệ Trung Quốc đưa ra phán đoán thận trọng: cho rằng hiện ngành đang ở “đêm trước thương mại hóa” và giai đoạn “từng phần ghi nhận thành quả”, chứ không phải là giai đoạn hoàng kim bùng nổ thương mại hóa toàn diện. Thay đổi cốt lõi hiện nay của ngành là việc các bên bắt đầu cùng kiểm chứng liệu robot có thể “làm việc liên tục trong bối cảnh thực”, và liệu chi phí có kiểm soát được hay không, chứ không đơn thuần là đột phá nghiên cứu phát triển công nghệ.

Trung Quốc đột phá: Nhiều lợi thế giúp đứng vững chân trụ, thiếu hụt cốt lõi cần sớm bù lấp

Khi các “ông lớn” Thung lũng Silicon tạo ra làn sóng sản xuất hàng loạt, Trung Quốc không phải bị động chạy theo. Trái lại, Trung Quốc đã sớm bố trí từ trước. Nhờ nhiều lợi thế như tiêu chuẩn, kịch bản triển khai, thị trường, vốn…, Trung Quốc đã đứng vững ở vị trí của mình trong đường đua trí tuệ gắn thân toàn cầu. Tuy nhiên, so với các “ông lớn” ở Thung lũng Silicon, Trung Quốc vẫn tồn tại khoảng cách về công nghệ và năng lực cốt lõi, trở thành lực cản cho bước phát triển hơn nữa của ngành.

Ở phương diện lợi thế, bố trí của Trung Quốc thể hiện rõ nét đặc trưng bản địa và hiệu ứng đi trước. Thứ nhất là nắm quyền phát biểu về tiêu chuẩn: ngày 26/3, CAICT phối hợp với hơn 40 đơn vị công bố tiêu chuẩn ngành đầu tiên trong lĩnh vực trí tuệ gắn thân, xây dựng khung cơ sở để thử nghiệm thống nhất, qua đó giành quyền chủ động trong việc định ra tiêu chuẩn ngay từ giai đoạn đầu phát triển ngành.

Thứ hai là triển khai theo kịch bản đi trước: phát triển trí tuệ gắn thân của Trung Quốc không bao giờ dừng lại ở mức trình diễn, mà thực sự đạt được ứng dụng thực tế. Ví dụ như robot bốn chân Unitree đã được đưa vào các dự án kiểm tra giám sát công nghiệp tại trạm biến điện ở Chiết Giang, hành lang đường ống ngầm ở Hàng Châu, căn cứ lọc hóa dầu ở Quảng Đông, v.v.

Đồng thời, Trung Quốc có quy mô thị trường khổng lồ và môi trường vốn sôi động. Năm 2025, số doanh nghiệp trọn bộ trí tuệ gắn thân trong nước vượt 140; ra mắt hơn 330 sản phẩm robot hình người; lượng xuất xưởng khoảng 1,7 vạn chiếc. Quy mô thị trường của trí tuệ gắn thân và robot hình người lần lượt đạt 5,295 tỷ NDT và 8,239 tỷ NDT.

Ở khía cạnh vốn, IPO của Unitree Technology được chấp nhận hồ sơ, trở thành cổ phiếu robot hình người đầu tiên trên sàn A. Kể từ đầu năm, lĩnh vực trí tuệ gắn thân đã chứng kiến các đợt huy động vốn quy mô lớn diễn ra mạnh mẽ, tiến trình “tài chính hóa” tăng tốc. Trong khi đó, từ tháng 1 đến tháng 9 năm 2025, doanh thu bán robot bốn chân và robot hình người của Unitree Technology lần lượt tăng trưởng tương ứng 182,22% và 6,42 lần, phản ánh trực quan tiềm năng thị trường.

Dù đà phát triển rất mạnh mẽ, điểm yếu của Trung Quốc trong cuộc đua toàn cầu cũng rõ ràng không kém.

Nhiều chuyên gia cho rằng, khoảng cách cốt lõi giữa robot hình người Trung Quốc và nước ngoài không nằm ở sản xuất phần cứng, mà là ở tích lũy dữ liệu, năng lực mô hình hóa để tổng quát (泛化能力) và nền tảng kỹ thuật lớp dưới; còn bề ngoài thì thể hiện qua tính linh hoạt trong động tác của robot và sự thiếu hụt năng lực tổng quát.

Ông Viên Soái cho rằng, khoảng cách giữa robot hình người Trung Quốc và nước ngoài nhìn từ bề mặt là sự khác biệt về độ linh hoạt động tác và năng lực tổng quát; nguyên nhân nằm ở công nghệ lớp dưới, tích lũy dữ liệu và triết lý nghiên cứu phát triển. Ví dụ như RoboCat của Google có thể thực hiện các chuyển động tổng quát linh hoạt là nhờ tích lũy kỹ thuật dài hạn, đặc biệt là tiếp tục đầu tư ở các lĩnh vực như thuật toán mô hình lớn, hợp nhất cảm biến và điều khiển động lực học robot, đồng thời dựa trên dữ liệu huấn luyện khổng lồ từ nhiều bối cảnh để giúp robot có năng lực học tự chủ và thích ứng với môi trường.

Ông chỉ ra rằng, các sản phẩm trong nước hiện chủ yếu dừng ở giai đoạn động tác định sẵn, tái hiện trong kịch bản cố định. Điểm yếu cốt lõi thứ nhất là thiếu dữ liệu huấn luyện chân thực chất lượng cao, quy mô lớn từ bối cảnh thực; năng lực tổng quát thuật toán chưa đủ. Thứ hai, các bộ phận cốt lõi như động cơ servo độ chính xác cao và cảm biến lực phụ thuộc vào nhập khẩu, hạn chế độ chính xác vận động và mức độ cảm nhận.

Cao Hằng bổ sung rằng, khoảng cách thực sự nằm ở việc dữ liệu, mô hình, kỹ thuật hệ thống và khả năng khép kín theo vòng lặp giữa bối cảnh có tạo thành mối liên kết hay không. Mục tiêu của các doanh nghiệp đầu ngành nước ngoài là xây dựng robot thông minh có thể hiểu môi trường và tự hoàn thành nhiệm vụ; điểm cốt lõi là coi robot như một sản phẩm dữ liệu có thể được phát triển lặp lại một cách bền vững để nghiên cứu phát triển. Năng lực tổng quát vốn là năng lực tổng hợp: Trung Quốc không phải ở chỗ “một điểm kỹ thuật” thua kém, mà là dữ liệu và bối cảnh chưa hình thành vòng lặp phát triển lặp lại—robot chỉ có thể điều chỉnh tham số trên một nhiệm vụ đơn lẻ, khó có thể “càng dùng càng thông minh”.

Nhà văn tài chính nổi tiếng, Trưởng viện Ảnh hưởng Tầm xa Viện nghiên cứu Hằng Thành Gao Chengyuan cho biết rằng, khoảng cách cốt lõi tập trung vào tích lũy dữ liệu và năng lực tổng quát của mô hình. Ở nước ngoài, ưu thế thể hiện rõ ở việc học chuyển từ mô phỏng sang thực tế và các chiến lược tổng quát cho nhiều nhiệm vụ; nhờ đầu tư dài hạn để xây dựng vòng khép dữ liệu liên-bối-cảnh và năng lực phát triển mô hình nền. Trong nước vẫn chủ yếu dựa vào động tác định sẵn; về bản chất là thiếu dữ liệu gắn thân chất lượng cao, đồng thời có chênh lệch thế hệ về năng lực tính toán và năng lực kỹ thuật hóa thuật toán mà mô hình lớn end-to-end cần.

Unitree Technology cũng thừa nhận rằng, các công nghệ then chốt để đạt được ứng dụng thương mại hóa quy mô lớn trong bối cảnh công nghiệp và gia đình vẫn cần được đột phá, chủ yếu gồm hai mảng bài toán: năng lực của mô hình lớn gắn thân ở tầng “bộ não”, và mức độ chính xác tinh xảo cùng độ bền lâu của “bàn tay khéo”. Trong đó, bài toán kỹ thuật quan trọng nhất vẫn là việc các mô hình lớn gắn thân trên phạm vi toàn cầu hiện vẫn đang ở giai đoạn phát triển ban đầu, nên năng lực tổng quát còn thiếu.

Con đường phá thế: Nâng cao năng lực theo nhiều chiều, cân bằng giữa hiện tại và dài hạn

Trong bối cảnh thiếu tích lũy dữ liệu và bối cảnh, làm thế nào để nâng cao tính linh hoạt và năng lực tổng quát trong động tác của robot trở thành câu hỏi cốt lõi để các doanh nghiệp trong nước có thể đuổi kịp.

Nhiều chuyên gia, dựa trên hiện trạng ngành, đã đưa ra các lộ trình phát triển vừa có tính thực tiễn vừa mang tính định hướng tương lai. Đồng thời nhấn mạnh rằng doanh nghiệp cần cân bằng giữa triển khai trong ngắn hạn và nghiên cứu phát triển trong dài hạn: động tác định sẵn là tấm vé vào cửa, còn năng lực tổng quát là “bức tường thành” cốt lõi.

Ông Vương Bằng, nghiên cứu viên của Viện Khoa học Xã hội Bắc Kinh, cho rằng doanh nghiệp trong nước có thể đuổi kịp thông qua hai lộ trình: “neo bối cảnh” (场景锚定) + “tái sử dụng công nghệ” (技术复用). Một mặt, tập trung vào vòng khép dữ liệu cho bối cảnh theo chiều dọc, khóa trước các bối cảnh chuẩn hóa như hàn công nghiệp, bốc xếp vật liệu… rồi thu thập bộ dữ liệu chuyên biệt thông qua triển khai ở phạm vi nhỏ, sau đó huấn luyện mô hình gắn thân cho lĩnh vực dọc đó. Mặt khác, dựa vào hệ sinh thái mã nguồn mở để phối hợp: sử dụng tiêu chuẩn ngành do CAICT công bố để thúc đẩy chia sẻ dữ liệu giữa các doanh nghiệp, tiến hành huấn luyện liên hợp mô hình phổ quát dựa trên dữ liệu vận hành có định dạng thống nhất.

Ông Viên Soái thì đề xuất triển khai song song nhiều lộ trình: vừa liên kết với các cơ sở nghiên cứu khoa học của trường đại học, tận dụng mô phỏng và song sinh kỹ thuật số để tạo dữ liệu ảo phục vụ huấn luyện rồi chuyển sang thực tế; vừa mở các giao diện để phối hợp với bên sở hữu bối cảnh triển khai thử nghiệm, thu thập dữ liệu thực để lặp lại cải tiến thuật toán. Đồng thời, thúc đẩy chia sẻ dữ liệu huấn luyện ẩn danh giữa các doanh nghiệp để phá vỡ các “đảo dữ liệu”, tăng đầu tư tự nghiên cứu các linh kiện cốt lõi; dùng đột phá phần cứng để hỗ trợ robot vận động linh hoạt.

Cao Hằng đưa ra bốn lộ trình thực hành: thứ nhất lấy dữ liệu từ bối cảnh thật, gắn chặt với các kịch bản như nhà máy, kho bãi… để robot hòa nhập vào luồng công việc thực và tích lũy dữ liệu. Thứ hai: mô phỏng đi trước, khép kín bằng máy thật; huấn luyện chiến lược trong môi trường mô phỏng trước, rồi tinh chỉnh trên thực tế để giảm chi phí huấn luyện. Thứ ba: làm tổng quát hóa theo nhiệm vụ trước, tập trung vào các nhiệm vụ đơn lẻ như nhặt chọn (拣选), bốc xếp (搬运) để đạt tổng quát, qua đó sớm hiện thực giá trị thương mại. Thứ tư: xây dựng hệ thống dữ liệu và tiêu chuẩn chia sẻ trong ngành để giải quyết vấn đề không thống nhất về giao diện và hệ thống đánh giá, hình thành vòng lặp cải tiến ở cấp độ ngành.

Các chuyên gia đều cho rằng, động tác định sẵn và năng lực tổng quát đều quan trọng như nhau đối với sự phát triển của doanh nghiệp.

Ông Vương Bằng cho rằng, xét trong ngắn hạn, robot có động tác định sẵn đã có thể đáp ứng nhu cầu của phần lớn bối cảnh công nghiệp, và chi phí chỉ bằng một phần so với robot có năng lực tổng quát. Nhưng xét dài hạn, năng lực tổng quát mới là rào chắn cốt lõi quyết định doanh nghiệp có thể vượt qua chu kỳ phát triển của ngành hay không—khi các bối cảnh phi chuẩn như dịch vụ gia đình, cứu hộ khẩn cấp… được mở rộng, robot có thể tự thích ứng môi trường sẽ dần trở thành xu hướng chủ đạo.

Cao Hằng cũng đồng ý: động tác định sẵn là tấm vé vào cửa hôm nay, còn năng lực tổng quát là vé vào trận chung kết ngày mai. Với doanh nghiệp, không thể vì hôm nay kiếm tiền được nhờ động tác định sẵn mà bỏ dở đầu tư dài hạn cho năng lực tổng quát; nhưng cũng không thể ngược lại, vì theo đuổi năng lực tổng quát mà bỏ qua các bối cảnh có thể triển khai ngay trong hiện tại. Lấy đơn hàng trước, rồi mới luyện trí thông minh—đó là lộ trình thực tế hơn.

Hiện quy mô thị trường trí tuệ gắn thân của Trung Quốc đã chiếm gần một nửa toàn cầu, và đã triển khai ứng dụng trong các bối cảnh như công nghiệp, ứng phó khẩn cấp. Vậy trong tương lai, loại bối cảnh nào sẽ trở thành “điểm đột phá” đầu tiên để robot trí tuệ gắn thân của Trung Quốc đạt thương mại hóa quy mô?

Ông Vương Chengyuan cho rằng, sản xuất công nghiệp sẽ là điểm đột phá mà Trung Quốc có thể đầu tiên đạt thương mại hóa quy mô, đặc biệt là các bối cảnh như sản xuất xe hơi, lắp ráp điện tử 3C, hậu cần kho bãi. Việc khai thác nhu cầu bối cảnh cần đi sâu vào tuyến đầu của ngành, cùng xây dựng phòng thí nghiệm liên hợp với các doanh nghiệp sản xuất hàng đầu. Từ việc thay thế các công đoạn đơn lẻ, dần mở rộng sang tự động hóa cả dây chuyền. Chìa khóa để thúc đẩy sự hòa hợp giữa công nghệ và bối cảnh nằm ở cơ chế “kéo ngược từ kỹ thuật định nghĩa bối cảnh”: lấy nhu cầu của dây chuyền sản xuất thực làm lực kéo cho việc lặp lại nâng cấp phần cứng và tối ưu thuật toán, thay vì công nghệ đi trước rồi mới tìm bối cảnh.

Từ “đi song song” đến “dẫn đầu toàn cầu”, Trung Quốc vẫn cần vượt qua các nút thắt then chốt trong chính sách, công nghệ và hệ sinh thái công nghiệp.

Ông Viên Soái đề xuất: về phía chính sách, cần tăng cường hỗ trợ và đầu tư vốn, hoàn thiện bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ; về kỹ thuật, tập trung công phá các thuật toán mô hình lớn và các bộ phận cốt lõi, nâng cao năng lực học tự chủ và năng lực tổng quát của robot; về hệ sinh thái công nghiệp, tăng cường phối hợp giữa thượng nguồn và hạ nguồn, đẩy nhanh nội địa hóa linh kiện, đi sâu vào hợp tác giữa doanh nghiệp - nhà trường - nghiên cứu - ứng dụng để thúc đẩy chuyển hóa thành quả. Đồng thời, tích cực triển khai hợp tác quốc tế, tham gia xây dựng tiêu chuẩn toàn cầu để nâng cao quyền phát biểu của ngành, từ đó xây dựng hệ sinh thái công nghiệp trí tuệ gắn thân hoàn chỉnh, đạt mục tiêu dẫn đầu.