Ngành công nghiệp robot hình người của Trung Quốc đang phát triển nhanh về phần cứng, nhưng tình trạng thiếu dữ liệu và chi phí phát triển phần mềm cao đang trở thành những trở ngại lớn đối với việc đưa các cỗ máy này vào đời sống hằng ngày.
Doanh số robot hình người tại Trung Quốc được dự báo tăng gấp 3 lần, lên 50.000 con trong năm nay. Trong khi đó, các nhà sản xuất đã đạt được những bước tiến đáng kể về năng lực vận động của robot.
Chẳng hạn, robot hình người của Unitree từng đạt tốc độ chạy 12,66m/s trong thời gian ngắn. The Economist mô tả đây là một cột mốc “Superman”.
Tuy nhiên, để robot có thể thực hiện những nhiệm vụ phức tạp hơn, phần mềm cần được cải thiện đáng kể. Các nhà phát triển cần mở rộng mô hình nền tảng từ vài tỷ tham số lên hàng trăm tỷ tham số, đồng nghĩa với nhu cầu về một lượng khổng lồ dữ liệu vật lý trong thế giới thực.
Những dữ liệu này bao gồm các thông tin rất khó thu thập bằng phương thức kỹ thuật số, chẳng hạn khả năng nhận biết không gian, độ giòn của vật thể và độ nhớt của chất lỏng.
Việc thu thập những dữ liệu như vậy khó hơn đáng kể so với thu thập văn bản và các tài liệu kỹ thuật số khác vốn được sử dụng để train (huấn luyện) AI chatbot.
Trung Quốc xây mạng lưới thu thập dữ liệu
Để giải quyết tình trạng thiếu dữ liệu, Trung Quốc đã triển khai một nỗ lực quy mô lớn với sự hỗ trợ của nhà nước nhằm thu thập dữ liệu vật lý phục vụ robot hình người, theo 2 hướng chính.
Thứ nhất là dữ liệu “cỗ máy thực thụ”, được tạo ra khi robot tự thực hiện nhiệm vụ hoặc được điều khiển từ xa.
Trung Quốc hiện có 53 trung tâm đào tạo chuyên biệt và đang lên kế hoạch hoặc xây dựng thêm 34 trung tâm.
Tại đây, robot dành nhiều giờ thực hiện các nhiệm vụ mô phỏng hoạt động của con người, như xếp hàng hóa lên kệ, làm việc trên dây chuyền nhà máy và rót cà phê.
Thứ 2 là dữ liệu góc nhìn người dùng (egocentric), ghi lại chuyển động của con người thông qua các thiết bị được trang bị cảm biến, như găng tay cảm biến xúc giác và tai nghe.
Ngày càng có nhiều nhà cung cấp thiết bị đeo tham gia vào lĩnh vực này. Các công ty như JD.com đang trả tiền cho hàng trăm nghìn nhân viên và lao động bán thời gian để ghi lại chuyển động của họ trong các môi trường mô phỏng. Những dữ liệu này sau đó có thể được sử dụng để đào tạo robot.
Chính phủ Trung Quốc đang cung cấp nguồn hỗ trợ tài chính đáng kể cho nỗ lực này, chi trả khoảng 80% chi phí của các trung tâm đào tạo.
Sự hỗ trợ này đặc biệt quan trọng bởi việc thu thập dữ liệu vật lý để đào tạo robot rất tốn kém. Chi phí có thể lên tới 500-700 nhân dân tệ mỗi giờ.
Nguyên nhân chủ yếu là phần lớn dữ liệu được tạo ra trong quá trình đào tạo không thể sử dụng do có lỗi. Đây là những lỗi mà các kỹ sư không muốn robot học theo.
Các chính quyền địa phương cũng đang hợp tác với các công ty tư nhân. Họ mua robot để hỗ trợ hoạt động sản xuất tại địa phương, sau đó bán dữ liệu đào tạo thu được cho các công ty.
Cách tiếp cận khác tại Mỹ
Các công ty Mỹ đang tìm kiếm những phương thức thu thập dữ liệu đào tạo ít tốn vốn hơn.
Tesla được cho là đang train robot trực tiếp tại các nhà kho của công ty. Trong khi đó, những công ty phương Tây khác chuyển sang đào tạo dựa trên video hoặc thuê lao động có mức lương thấp tại các nước đang phát triển để đeo thiết bị phục vụ việc thu thập dữ liệu “egocentric”.
Cách tiếp cận của Trung Quốc đòi hỏi nhiều lao động và tốn kém hơn. Tuy nhiên, quy mô của mạng lưới này có thể mang lại cho Trung Quốc lợi thế đáng kể trong việc thu thập lượng dữ liệu vật lý cần thiết để train robot hình người.
Dù vậy, theo triển vọng được mô tả, một thị trường đại chúng khả thi về mặt thương mại dành cho robot hình người khó có khả năng xuất hiện trong thập kỷ.
Trong ngắn hạn, các công ty Trung Quốc được dự báo sẽ sản xuất hàng trăm nghìn cỗ máy đắt tiền nhưng có chức năng hạn chế.
Mục tiêu dài hạn là tận dụng lượng dữ liệu và kinh nghiệm thu được để phát triển những robot rẻ hơn, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ hữu ích với vai trò trợ lý trong đời sống hằng ngày.
