Tác giả: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Báo cáo độc lập này được hỗ trợ bởi IOSG Ventures, cảm ơn Hans (RoboCup Châu Á - Thái Bình Dương), Nichanan Kesonpat (1kx), Robert Koschig (1kx), Amanda Young (Collab+Currency), Jonathan Victor (Ansa Research), Lex Sokolin (Generative Ventures), Jay Yu (Pantera Capital), Jeffrey Hu (Hashkey Capital) đã đưa ra những ý kiến quý báu cho bài viết này. Trong quá trình viết cũng đã tham khảo ý kiến phản hồi từ các đội ngũ dự án như OpenMind, BitRobot, peaq, Auki Labs, XMAQUINA, GAIB, Vader, Gradient, Tashi Network và CodecFlow. Bài viết này cố gắng đảm bảo nội dung khách quan và chính xác, một số quan điểm liên quan đến phán đoán chủ quan, khó tránh khỏi sự sai lệch, mong độc giả thông cảm.
I. Cái nhìn toàn cảnh về robot: Từ tự động hóa công nghiệp đến trí tuệ nhân tạo
Chuỗi cung ứng công nghiệp robot truyền thống đã hình thành một hệ thống hoàn chỉnh, từ dưới lên, phân lớp, bao gồm bốn phân khúc chính: các thành phần cốt lõi, hệ thống điều khiển trung gian, sản xuất máy hoàn chỉnh và tích hợp ứng dụng. Các thành phần cốt lõi (bộ điều khiển, động cơ servo, bộ giảm tốc, cảm biến, pin, v.v.) có rào cản công nghệ cao nhất, quyết định giới hạn dưới của hiệu suất và chi phí tổng thể của máy. 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 máy hoàn chỉnh phản ánh khả năng tích hợp chuỗi cung ứng. Tích hợp hệ thống và ứng dụng, quyết định chiều sâu thương mại hóa, đang trở thành giá trị cốt lõi mới.
Dựa trên các kịch bản và hình thức ứng dụng, robot toàn cầu đang phát triển theo hướng "tự động hóa công nghiệp → trí tuệ dựa trên kịch bản → trí tuệ đa năng", hình thành năm loại chính: robot công nghiệp, robot di động, robot dịch vụ, robot chuyên dụng và robot hình người.
Robot công nghiệp: Hiện là lĩnh vực duy nhất đã hoàn thiện, được sử dụng rộng rãi trong các quy trình sản xuất như hàn, lắp ráp, sơn và xử lý vật liệu. Ngành công nghiệp này đã thiết lập được hệ thống chuỗi cung ứng tiêu chuẩn hóa với biên lợi nhuận gộp ổn định và tỷ suất lợi nhuận đầu tư (ROI) rõ ràng. Phân ngành robot cộng tác (Cobots) nhấn mạnh sự hợp tác giữa người và robot, thiết kế gọn nhẹ và dễ triển khai, và đang trải qua giai đoạn tăng trưởng nhanh nhất. Các công ty tiêu biểu bao gồm: ABB, Fanuc, Yaskawa Electric, KUKA, Universal Robots, JAKA và AUBO.
Robot di động, bao gồm AGV (Xe tự hành dẫn hướng) và AMR (Robot di động tự hành), đã được triển khai rộng rãi trong kho bãi hậu cần, giao hàng thương mại điện tử và vận chuyển sản xuất, trở thành loại hình phát triển nhất trong thị trường B2B. Các công ty tiêu biểu bao gồm Amazon Robotics, Geek+, Quicktron và Locus Robotics.
Robot dịch vụ: Nhắm đến các ngành như vệ sinh, dịch vụ ăn uống, khách sạn và giáo dục, đây là lĩnh vực tiêu dùng phát triển nhanh nhất. Các sản phẩm vệ sinh đã thâm nhập thị trường điện tử tiêu dùng, trong khi lĩnh vực y tế và giao hàng thương mại đang đẩy nhanh quá trình thương mại hóa. Ngoài ra, một số loại robot thao tác đa năng hơn đang nổi lên (như hệ thống hai cánh tay của Dyna) - linh hoạt hơn các sản phẩm chuyên dụng, nhưng chưa đạt được tính linh hoạt của robot hình người. Các công ty tiêu biểu bao gồm: Ecovacs, Roborock, Pudu Technology, Keenon Robotics, iRobot và Dyna.
Robot chuyên dụng chủ yếu phục vụ các ứng dụng y tế, quân sự, xây dựng, hàng hải và hàng không vũ trụ. Mặc dù quy mô thị trường còn hạn chế, nhưng biên lợi nhuận cao và rào cản gia nhập thị trường khá lớn. Chúng chủ yếu dựa vào các đơn đặt hàng từ chính phủ và các tập đoàn, và đang trong giai đoạn tăng trưởng theo chiều dọc. Các dự án tiêu biểu bao gồm Intuitive Surgical, Boston Dynamics, ANYbotics và NASA Valkyrie.
Robot hình người được coi là "nền tảng lực lượng lao động toàn cầu" của tương lai. Các công ty tiêu biểu bao gồm Tesla (Optimus), Figure AI (Figure 01), Sanctuary AI (Phoenix), Agility Robotics (Digit), Apptronik (Apollo), 1X Robotics, Neura Robotics, Unitree Robotics, UBTECH và Logic Robotics.
Robot hình người hiện là lĩnh vực nghiên cứu tiên tiến được theo dõi sát sao nhất. Giá trị cốt lõi của chúng nằm ở cấu trúc hình người, cho phép chúng thích nghi với không gian xã hội hiện có, và chúng được coi là hình thức quan trọng để đạt được "nền tảng lao động toàn cầu". Không giống như robot công nghiệp theo đuổi hiệu quả tối ưu, robot hình người nhấn mạnh khả năng thích ứng tổng quát và khả năng chuyển giao nhiệm vụ, cho phép chúng vào nhà máy, nhà ở và không gian công cộng mà không cần thay đổi môi trường.
Hiện tại, hầu hết các robot hình người vẫn đang trong giai đoạn trình diễn công nghệ, chủ yếu là kiểm chứng khả năng giữ thăng bằng động, đi bộ và thao tác. Mặc dù một số dự án đã bắt đầu triển khai quy mô nhỏ trong môi trường nhà máy được kiểm soát chặt chẽ (như Figure × BMW và Agility Digit), và nhiều nhà sản xuất khác (như 1X) dự kiến sẽ bắt đầu phân phối từ năm 2026 trở đi, nhưng đây vẫn chỉ là những ứng dụng hạn chế trong "các kịch bản hẹp và nhiệm vụ đơn lẻ", chứ không phải là triển khai lực lượng lao động đa năng thực sự. Nhìn chung, việc thương mại hóa quy mô lớn vẫn còn vài năm nữa. Các nút thắt cổ chai cốt lõi bao gồm: thách thức về điều khiển như phối hợp đa bậc tự do và giữ thăng bằng động theo thời gian thực; vấn đề tiêu thụ năng lượng và phạm vi hoạt động bị hạn chế bởi mật độ năng lượng pin và hiệu suất truyền động; liên kết nhận thức-quyết định dễ bị mất ổn định và khó khái quát hóa trong môi trường mở; khoảng trống dữ liệu đáng kể (gây khó khăn cho việc hỗ trợ đào tạo chính sách đa năng); vấn đề di chuyển chéo cơ thể vẫn chưa được khắc phục; và chuỗi cung ứng phần cứng và đường cong chi phí (đặc biệt là bên ngoài Trung Quốc) vẫn là những rào cản thực sự, làm tăng thêm khó khăn trong việc đạt được triển khai quy mô lớn, chi phí thấp.
Quá trình thương mại hóa trong tương lai dự kiến sẽ trải qua ba giai đoạn: trong ngắn hạn, chủ yếu tập trung vào mô hình Demo-as-a-Service, dựa vào các dự án thí điểm và trợ cấp; trong trung hạn, sẽ phát triển thành Robot-as-a-Service (RaaS), xây dựng một hệ sinh thái các nhiệm vụ và kỹ năng; và trong dài hạn, sẽ tập trung vào điện toán đám mây lực lượng lao động và các dịch vụ đăng ký thông minh, chuyển trọng tâm giá trị từ sản xuất phần cứng sang phần mềm và mạng lưới dịch vụ. Nhìn chung, robot hình người đang trong giai đoạn chuyển đổi quan trọng từ trình diễn sang tự học. Việc chúng có thể vượt qua ba rào cản về điều khiển, chi phí và thuật toán hay không sẽ quyết định liệu chúng có thực sự đạt được trí tuệ thể hiện hay không.
II. Trí tuệ nhân tạo × Robot: Bình minh của kỷ nguyên trí tuệ thể hiện
Tự động hóa truyền thống chủ yếu dựa vào lập trình sẵn và điều khiển theo kiểu đường ống (như kiến trúc DSOP gồm nhận thức-lập kế hoạch-điều khiển), chỉ có thể hoạt động đáng tin cậy trong môi trường có cấu trúc. Tuy nhiên, thế giới thực phức tạp và năng động hơn nhiều. Thế hệ AI thể hiện tiếp theo áp dụng một mô hình khác: thông qua các mô hình lớn và học tập biểu diễn thống nhất, nó cho phép robot có khả năng "hiểu, dự đoán và hành động" trong các tình huống khác nhau. AI thể hiện nhấn mạnh sự kết hợp năng động giữa cơ thể (phần cứng), não bộ (mô hình) và môi trường (tương tác); robot là phương tiện truyền tải, và trí thông minh là cốt lõi.
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) thuộc lĩnh vực trí tuệ dựa trên ngôn ngữ, xuất sắc trong việc hiểu các ký hiệu và ngữ nghĩa; Trí tuệ nhân tạo thể hiện (Embodied AI) thuộc lĩnh vực thế giới thực, nắm vững nhận thức và hành động. Hai loại này tương ứng với "não bộ" và "cơ thể", đại diện cho hai hướng tiến hóa song song của AI. Từ góc độ hệ thống phân cấp trí tuệ, trí tuệ nhân tạo thể hiện cao hơn trí tuệ nhân tạo tạo sinh, nhưng mức độ trưởng thành của nó vẫn còn tụt hậu đáng kể. Máy học giới hạn (LLM - Limited Learning Machines) dựa trên lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ có sẵn trên internet, tạo thành một vòng lặp khép kín "dữ liệu → sức mạnh tính toán → triển khai" rõ ràng; trong khi trí tuệ robot yêu cầu dữ liệu đa phương thức, góc nhìn thứ nhất và dữ liệu gắn liền với hành động—bao gồm quỹ đạo điều khiển từ xa, video góc nhìn thứ nhất, bản đồ không gian và trình tự hoạt động. Dữ liệu này không tồn tại tự nhiên và phải được tạo ra thông qua tương tác thực tế hoặc mô phỏng độ chính xác cao, khiến nó trở nên khan hiếm và đắt đỏ hơn nhiều. Mặc dù dữ liệu mô phỏng và tổng hợp rất hữu ích, nhưng chúng không thể thay thế các cảm biến thực—kinh nghiệm chuyển động. Đây là lý do tại sao các công ty như Tesla và Figure phải xây dựng các nhà máy dữ liệu điều khiển từ xa của riêng họ, và tại sao các nhà máy chú thích dữ liệu của bên thứ ba lại xuất hiện ở Đông Nam Á. Tóm lại: LLM học hỏi từ dữ liệu hiện có, trong khi robot phải "tạo ra" dữ liệu thông qua tương tác với thế giới vật lý. Trong 5-10 năm tới, hai hệ thống này sẽ được tích hợp sâu rộng trên mô hình Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động và kiến trúc Tác nhân Hiện thân – LLM sẽ chịu trách nhiệm về nhận thức và lập kế hoạch cấp cao, trong khi robot sẽ chịu trách nhiệm thực thi trong thế giới thực, tạo thành một vòng lặp khép kín hai chiều giữa dữ liệu và hành động, cùng nhau thúc đẩy trí tuệ nhân tạo từ "trí tuệ ngôn ngữ" lên trí tuệ tổng quát thực sự (AGI).
Hệ thống công nghệ cốt lõi của trí tuệ thể hiện có thể được xem như một chuỗi trí tuệ từ dưới lên: VLA (Hợp nhất Nhận thức), RL/IL/SSL (Học tập Thông minh), Sim2Real (Chuyển giao Thực tế), Mô hình Thế giới (Mô hình Nhận thức) và Swarm & Reasoning (Hợp tác Đa tác nhân và Suy luận Bộ nhớ). Trong đó, VLA và RL/IL/SSL là "động cơ" của trí tuệ thể hiện, quyết định việc triển khai và thương mại hóa; Sim2Real và Mô hình Thế giới là các công nghệ then chốt kết nối đào tạo ảo và thực thi trong thế giới thực; và Swarm & Reasoning đại diện cho cấp độ cao hơn của sự tiến hóa nhóm và siêu nhận thức.
Hiểu biết tri giác: Mô hình Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động
Mô hình VLA tích hợp ba kênh—thị giác, ngôn ngữ và hành động—cho phép robot hiểu được ý định từ ngôn ngữ của con người và chuyển chúng thành các hành động cụ thể. Quá trình thực thi của nó bao gồm phân tích ngữ nghĩa, nhận dạng mục tiêu (xác định vị trí các đối tượng mục tiêu từ đầu vào hình ảnh), lập kế hoạch đường đi và thực thi hành động, do đó đạt được một vòng lặp khép kín "hiểu ngữ nghĩa—cảm nhận thế giới—hoàn thành nhiệm vụ", đại diện cho một bước đột phá quan trọng trong trí tuệ thể hiện. Các dự án tiêu biểu hiện nay bao gồm Google RT-X, Meta Ego-Exo và Figure Helix, thể hiện các hướng đi tiên tiến như hiểu biết đa phương thức, nhận thức nhập vai và điều khiển bằng ngôn ngữ.
Kiến trúc tổng quan của mô hình Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động
Hiện tại, VLA vẫn đang trong giai đoạn đầu và đối mặt với bốn nút thắt cổ chai cốt lõi:
1) Sự mơ hồ về ngữ nghĩa và khả năng khái quát hóa nhiệm vụ yếu: Mô hình gặp khó khăn trong việc hiểu các chỉ dẫn mơ hồ và không rõ ràng;
2) Sự không đồng bộ giữa tầm nhìn và hành động: Các lỗi nhận thức được khuếch đại trong quá trình lập kế hoạch và thực hiện đường đi;
3) Dữ liệu đa phương thức khan hiếm và thiếu các thông số kỹ thuật tiêu chuẩn hóa: chi phí thu thập và chú thích cao khiến việc hình thành một hệ thống xử lý dữ liệu quy mô lớn trở nên khó khăn;
4) Thách thức của trục thời gian và không gian trong các nhiệm vụ kéo dài: Thời gian thực hiện nhiệm vụ dài dẫn đến khả năng lập kế hoạch và ghi nhớ không đủ, trong khi phạm vi không gian rộng lớn đòi hỏi mô hình phải suy luận về những thứ "nằm ngoài tầm nhìn". Hệ thống VLA hiện tại thiếu mô hình thế giới ổn định và khả năng suy luận xuyên không gian.
Những vấn đề này gộp lại hạn chế khả năng khái quát hóa của VLA trong nhiều tình huống khác nhau và việc triển khai trên quy mô lớn.
Học tập thông minh: Học tập tự giám sát (SSL), Học tập bắt chước (IL) và Học tập tăng cường (RL)
Học tự giám sát: Tự động trích xuất các đặc điểm ngữ nghĩa từ dữ liệu nhận thức, cho phép robot "hiểu thế giới". Điều này tương đương với việc dạy máy móc quan sát và biểu diễn.
Học bằng cách bắt chước: Phương pháp này bao gồm việc nhanh chóng nắm vững các kỹ năng cơ bản bằng cách bắt chước các động tác của con người hoặc các ví dụ của chuyên gia. Về cơ bản, nó dạy máy móc hành động giống như con người.
Học tăng cường: Thông qua cơ chế thưởng phạt, robot tối ưu hóa chiến lược hành động của chúng bằng cách liên tục thử và sai. Về cơ bản, đó là việc dạy máy móc phát triển thông qua thử và sai.
Trong trí tuệ nhân tạo thể hiện (embodied AI), học tự giám sát (SSL) nhằm mục đích cho phép robot dự đoán sự thay đổi trạng thái và các định luật vật lý thông qua dữ liệu nhận thức, từ đó hiểu được cấu trúc nhân quả của thế giới. Học tăng cường (RL) là động cơ cốt lõi cho sự hình thành trí thông minh, thúc đẩy robot làm chủ các hành vi phức tạp như đi bộ, nắm bắt và tránh chướng ngại vật thông qua tương tác với môi trường và tối ưu hóa thử và sai dựa trên tín hiệu phần thưởng. Học bắt chước (IL) đẩy nhanh quá trình này thông qua sự trình diễn của con người, cho phép robot nhanh chóng tiếp thu kiến thức trước đó về các hành động. Phương pháp chủ đạo hiện nay là kết hợp ba phương pháp này để xây dựng một khung học tập phân cấp: SSL cung cấp nền tảng biểu diễn, IL cung cấp kiến thức trước đó của con người, và RL thúc đẩy tối ưu hóa chính sách để cân bằng hiệu quả và tính ổn định, cùng nhau tạo thành cơ chế cốt lõi của trí tuệ nhân tạo thể hiện từ hiểu biết đến hành động.
Chuyển đổi từ mô phỏng sang thực tế: Sim2Real – Bước nhảy vọt từ mô phỏng sang thực tế
Sim2Real (Từ Mô phỏng đến Thực tế) cho phép huấn luyện robot trong môi trường ảo và sau đó chuyển giao sang thế giới thực. Nó tạo ra dữ liệu tương tác quy mô lớn thông qua các môi trường mô phỏng có độ chính xác cao (như NVIDIA Isaac Sim & Omniverse và DeepMind MuJoCo), giúp giảm đáng kể chi phí huấn luyện và hao mòn phần cứng. Nguyên tắc cốt lõi của nó là thu hẹp "khoảng cách giữa mô phỏng và thực tế", và các phương pháp chính bao gồm:
Ngẫu nhiên hóa miền: Điều chỉnh ngẫu nhiên các tham số như ánh sáng, ma sát và tiếng ồn trong quá trình mô phỏng để cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình;
Hiệu chỉnh tính nhất quán vật lý: Sử dụng dữ liệu cảm biến thực để hiệu chỉnh công cụ mô phỏng và tăng cường tính chân thực vật lý;
Điều chỉnh thích ứng: Thực hiện huấn luyện lại nhanh chóng trong môi trường thực tế để đạt được sự chuyển giao ổn định.
Sim2Real là mắt xích trung tâm trong việc triển khai trí tuệ thể hiện, cho phép các mô hình AI học được vòng lặp khép kín "nhận thức-quyết định-kiểm soát" trong một thế giới ảo an toàn và chi phí thấp. Sim2Real đã trưởng thành trong đào tạo mô phỏng (ví dụ: NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo), nhưng khả năng chuyển giao sang thế giới thực vẫn bị hạn chế bởi khoảng cách thực tế, chi phí tính toán và chú thích cao, cũng như khả năng khái quát hóa và bảo mật chưa đầy đủ trong môi trường mở. Tuy nhiên, Mô phỏng dưới dạng dịch vụ (SimaaS) đang trở thành cơ sở hạ tầng nhẹ nhất nhưng có giá trị chiến lược nhất trong kỷ nguyên trí tuệ thể hiện, với các mô hình kinh doanh bao gồm Nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS), Dữ liệu dưới dạng dịch vụ (DaaS) và Bảo mật dưới dạng dịch vụ (VaaS).
Mô hình nhận thức: Mô hình thế giới – "Thế giới nội tâm" của robot
Mô hình thế giới là "bộ não bên trong" của trí tuệ thể hiện, cho phép robot mô phỏng môi trường và hậu quả hành động của chúng từ bên trong, đạt được khả năng dự đoán và suy luận. Bằng cách học các quy luật động của môi trường, nó xây dựng một mô hình nội bộ có thể dự đoán được, cho phép tác nhân "diễn tập trước" kết quả trước khi thực thi, phát triển từ một bộ thực thi thụ động thành một bộ suy luận chủ động. Các dự án tiêu biểu bao gồm DeepMind Dreamer, Google Gemini + RT-2, Tesla FSD V12 và NVIDIA WorldSim. Các lộ trình kỹ thuật điển hình bao gồm:
Mô hình động lực tiềm ẩn: Nén nhận thức đa chiều thành không gian trạng thái tiềm ẩn;
Lập kế hoạch dựa trên trí tưởng tượng: Thử nghiệm và sai sót ảo, cùng với dự đoán đường đi trong mô hình;
Học tăng cường dựa trên mô hình (RL) thay thế môi trường thực bằng một mô hình thế giới, giúp giảm chi phí huấn luyện.
Mô hình Thế giới (World Model) đi đầu trong lý thuyết trí tuệ thể hiện và là con đường cốt lõi để robot chuyển từ trí tuệ "phản ứng" sang trí tuệ "dự đoán". Tuy nhiên, nó vẫn còn bị hạn chế bởi những thách thức như mô hình hóa phức tạp, dự đoán dài hạn không ổn định và thiếu các tiêu chuẩn thống nhất.
Trí tuệ bầy đàn và khả năng suy luận dựa trên trí nhớ: từ hành động cá nhân đến nhận thức hợp tác
Hệ thống đa tác nhân và trí nhớ & khả năng suy luận đại diện cho hai hướng quan trọng trong sự tiến hóa của trí tuệ thể hiện từ "trí tuệ cá nhân" đến "trí tuệ tập thể" và "trí tuệ nhận thức". Cả hai cùng hỗ trợ khả năng học tập hợp tác và khả năng thích ứng lâu dài của các hệ thống thông minh.
Hợp tác đa tác nhân (Học tăng cường bầy đàn/hợp tác):
Điều này đề cập đến việc nhiều tác nhân thông minh cùng nhau đưa ra quyết định và phân bổ nhiệm vụ trong một môi trường chung thông qua học tăng cường phân tán hoặc hợp tác. Lĩnh vực này có nền tảng nghiên cứu vững chắc; ví dụ, thí nghiệm Trốn tìm của OpenAI đã chứng minh sự hợp tác tự phát và sự hình thành chính sách giữa nhiều tác nhân, trong khi các thuật toán QMIX và MADDPG của DeepMind cung cấp một khung hợp tác cho việc huấn luyện tập trung và thực thi phân tán. Các phương pháp này đã được áp dụng và kiểm chứng trong các kịch bản như lập lịch robot kho hàng, kiểm tra và điều khiển cụm robot.
Trí nhớ và khả năng suy luận:
Việc tập trung trang bị cho các tác nhân thông minh khả năng ghi nhớ dài hạn, hiểu biết ngữ cảnh và suy luận nhân quả là hướng đi quan trọng để đạt được khả năng chuyển giao nhiệm vụ và tự lập kế hoạch. Các nghiên cứu tiêu biểu bao gồm DeepMind Gato (một tác nhân đa nhiệm tích hợp nhận thức-ngôn ngữ-điều khiển) và chuỗi DeepMind Dreamer (lập kế hoạch dựa trên trí tưởng tượng dựa trên mô hình thế giới), cũng như các tác nhân hữu hình mở như Voyager, đạt được khả năng học tập liên tục thông qua bộ nhớ ngoài và tự tiến hóa. Những hệ thống này đặt nền tảng cho robot có khả năng "ghi nhớ quá khứ và dự đoán tương lai".
Bức tranh toàn cảnh ngành công nghiệp thông minh toàn cầu: Hợp tác và cạnh tranh cùng tồn tại.
Ngành công nghiệp robot toàn cầu hiện đang trong giai đoạn "hợp tác thúc đẩy và cạnh tranh gay gắt". Hiệu quả chuỗi cung ứng của Trung Quốc, năng lực trí tuệ nhân tạo của Hoa Kỳ, độ chính xác linh kiện của Nhật Bản và các tiêu chuẩn công nghiệp của châu Âu đang cùng nhau định hình bức tranh dài hạn của ngành công nghiệp robot toàn cầu.
Mỹ duy trì vị trí dẫn đầu trong các mô hình và phần mềm trí tuệ nhân tạo tiên tiến (DeepMind, OpenAI, NVIDIA), nhưng lợi thế này chưa mở rộng sang lĩnh vực phần cứng robot. Các nhà sản xuất Trung Quốc có lợi thế về tốc độ phát triển và hiệu năng thực tế. Mỹ đang thúc đẩy sự trở lại của các ngành công nghiệp Trung Quốc thông qua Đạo luật CHIPS và Đạo luật Giảm lạm phát (IRA).
Trung Quốc đã thiết lập vị thế dẫn đầu trong các lĩnh vực linh kiện, nhà máy tự động hóa và robot hình người thông qua sản xuất quy mô lớn, tích hợp theo chiều dọc và các sáng kiến chính sách. Khả năng phần cứng và chuỗi cung ứng của nước này rất vượt trội, với các công ty như Unitree Robotics và UBTECH đã đạt được sản xuất hàng loạt và mở rộng phạm vi hoạt động đến tầng ra quyết định thông minh. Tuy nhiên, vẫn còn một khoảng cách đáng kể giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ ở các tầng thuật toán và huấn luyện mô phỏng.
Nhật Bản từ lâu đã độc quyền về các linh kiện có độ chính xác cao và công nghệ điều khiển chuyển động, và hệ thống công nghiệp của nước này rất mạnh mẽ. Tuy nhiên, việc tích hợp các mô hình AI vẫn còn ở giai đoạn đầu và tốc độ đổi mới tương đối chậm.
Hàn Quốc nổi bật trong việc phổ biến robot tiêu dùng - dẫn đầu bởi các công ty như LG và NAVER Labs, và sở hữu một hệ sinh thái robot dịch vụ trưởng thành và mạnh mẽ.
Châu Âu có các hệ thống kỹ thuật và tiêu chuẩn an toàn được thiết lập tốt. Các công ty như 1X Robotics vẫn tích cực trong nghiên cứu và phát triển, nhưng một số quy trình sản xuất đã được thuê ngoài, và trọng tâm đổi mới đang chuyển sang hợp tác và tiêu chuẩn hóa.
III. Robot × Trí tuệ nhân tạo × Web3: Tầm nhìn tường thuật và con đường thực tế
Năm 2025, một xu hướng mới nổi lên trong ngành công nghiệp Web3, kết hợp với robot và trí tuệ nhân tạo. Mặc dù Web3 được coi là giao thức nền tảng của một nền kinh tế máy móc phi tập trung, nhưng giá trị và tính khả thi của nó trong việc kết hợp các lớp khác nhau vẫn còn nhiều điểm khác biệt rõ rệt:
Sản xuất phần cứng và dịch vụ là những ngành đòi hỏi vốn đầu tư lớn và có vòng lặp dữ liệu yếu, do đó Web3 hiện chỉ có thể đóng vai trò hỗ trợ ở các lĩnh vực ngoại vi như tài chính chuỗi cung ứng hoặc cho thuê thiết bị.
Hệ sinh thái phần mềm và mô phỏng có khả năng tương thích cao, dữ liệu mô phỏng và các nhiệm vụ huấn luyện có thể được đăng ký trên blockchain, và các tác nhân thông minh cùng các mô-đun kỹ năng có thể được định giá bằng NFT hoặc Agent Token.
Ở cấp độ nền tảng, các mạng lưới lao động và hợp tác phi tập trung đang thể hiện tiềm năng lớn nhất của chúng—Web3 có thể dần dần xây dựng một "thị trường lao động máy móc" đáng tin cậy thông qua cơ chế tích hợp về định danh, khuyến khích và quản trị, đặt nền tảng thể chế cho nền kinh tế máy móc trong tương lai.
Xét về lâu dài, sự hợp tác và các lớp nền tảng đại diện cho những lĩnh vực có giá trị nhất để tích hợp Web3 với robot và trí tuệ nhân tạo. Khi robot dần dần có được khả năng nhận thức, ngôn ngữ và học hỏi, chúng đang phát triển thành những cá thể thông minh có khả năng đưa ra quyết định tự chủ, hợp tác và tạo ra giá trị kinh tế. Tuy nhiên, để những "người lao động thông minh" này thực sự tham gia vào hệ thống kinh tế, chúng vẫn cần vượt qua bốn rào cản cốt lõi: danh tính, lòng tin, động lực và quản trị.
Ở cấp độ định danh, máy móc cần phải sở hữu danh tính kỹ thuật số có thể xác minh và truy vết. Thông qua Machine DID, mỗi robot, cảm biến hoặc máy bay không người lái có thể tạo ra một "thẻ ID" duy nhất và có thể xác minh trên chuỗi khối, liên kết quyền sở hữu, hồ sơ hành vi và phạm vi quyền hạn của chúng, từ đó cho phép tương tác an toàn và trách nhiệm giải trình.
Ở lớp tin cậy, điều quan trọng là phải làm cho "lao động máy móc" có thể kiểm chứng, đo lường và định giá được. Bằng cách tận dụng hợp đồng thông minh, oracle và cơ chế kiểm toán, kết hợp với Bằng chứng về Công việc Vật lý (PoPW), Môi trường Thực thi Tin cậy (TEE) và Bằng chứng Không Kiến thức (ZKP), tính xác thực và khả năng truy vết của quá trình thực thi nhiệm vụ có thể được đảm bảo, mang lại giá trị kinh tế cho hành vi của máy móc.
Ở lớp khuyến khích, Web3 cho phép thanh toán tự động và chuyển giao giá trị giữa các máy móc thông qua hệ thống khuyến khích bằng token, trừu tượng hóa tài khoản và các kênh trạng thái. Robot có thể hoàn thành việc cho thuê sức mạnh tính toán và chia sẻ dữ liệu thông qua các khoản thanh toán nhỏ, và đảm bảo hoàn thành nhiệm vụ thông qua cơ chế đặt cọc và phạt; với sự hỗ trợ của hợp đồng thông minh và oracle, một "thị trường hợp tác máy móc" phi tập trung không cần lập kế hoạch thủ công cũng có thể được hình thành.
Ở tầng quản trị, một khi máy móc có được quyền tự chủ lâu dài, Web3 cung cấp một khung quản trị minh bạch và có thể lập trình: quản trị DAO cho các tham số hệ thống ra quyết định chung, và các cơ chế đa chữ ký và uy tín để duy trì an ninh và trật tự. Về lâu dài, điều này sẽ thúc đẩy xã hội máy móc tiến tới giai đoạn "quản trị thuật toán" - nơi con người đặt ra mục tiêu và giới hạn, và máy móc duy trì động lực và sự cân bằng thông qua các hợp đồng.
Tầm nhìn tối thượng cho sự hội tụ của Web3 và robot: một mạng lưới đánh giá thực tế - một "công cụ suy luận thực tế" bao gồm các robot phân tán, liên tục kiểm tra và đánh giá khả năng của mô hình trong các kịch bản vật lý đa dạng và phức tạp; và một thị trường lao động robot - các robot thực hiện các nhiệm vụ thực tế có thể kiểm chứng trên toàn cầu, kiếm doanh thu thông qua thanh toán trên chuỗi khối và tái đầu tư giá trị đó vào sức mạnh tính toán hoặc nâng cấp phần cứng.
Từ góc độ thực tiễn, việc tích hợp trí tuệ thể hiện và Web3 vẫn đang trong giai đoạn thăm dò ban đầu, và các nền kinh tế trí tuệ máy phân tán vẫn chủ yếu ở mức độ phát triển dựa trên câu chuyện và cộng đồng. Các hướng tích hợp khả thi và có tiềm năng trong thực tế chủ yếu nằm ở ba khía cạnh sau:
(1) Thu thập dữ liệu cộng đồng và xác nhận quyền sở hữu - Web3 khuyến khích người đóng góp tải lên dữ liệu thế giới thực thông qua các cơ chế khuyến khích và truy xuất nguồn gốc trên chuỗi;
(2) Sự tham gia của người dùng toàn cầu ở quy mô lớn – các cơ chế thanh toán vi mô xuyên biên giới và khuyến khích vi mô giúp giảm thiểu chi phí thu thập và phân phối dữ liệu một cách hiệu quả;
(3) Tài chính hóa và đổi mới hợp tác - Mô hình DAO có thể thúc đẩy việc tài sản hóa robot, phát hành chứng chỉ doanh thu và cơ chế thanh toán giữa các máy.
Nhìn chung, trong ngắn hạn, trọng tâm chủ yếu là thu thập dữ liệu và các lớp khuyến khích; trong trung hạn, dự kiến sẽ có những đột phá trong "thanh toán bằng stablecoin + tổng hợp dữ liệu dài hạn" và các lớp tài sản hóa và thanh toán RaaS; về lâu dài, nếu robot hình người trở nên phổ biến, Web3 có thể trở thành nền tảng thể chế cho quyền sở hữu máy móc, phân phối doanh thu và quản trị, thúc đẩy sự hình thành một nền kinh tế máy móc phi tập trung thực sự.
IV. Bản đồ hệ sinh thái Robot Web3 và các trường hợp được chọn
Dựa trên ba tiêu chí—tiến độ có thể kiểm chứng, tính mở về công nghệ và mức độ phù hợp với ngành—chúng tôi đã biên soạn một danh sách các dự án Web3 × Robotics tiêu biểu và phân loại chúng thành năm lớp: Lớp Trí tuệ Mô hình, Lớp Kinh tế Máy móc, Lớp Thu thập Dữ liệu, Lớp Nền tảng Nhận thức và Mô phỏng, và Lớp Doanh thu Tài sản Robot. Để duy trì tính khách quan, chúng tôi đã loại bỏ các dự án rõ ràng chỉ đang "ăn theo xu hướng" hoặc thiếu thông tin đầy đủ; mọi thiếu sót đều được hoan nghênh nếu được chỉ ra.
Lớp Mô hình & Trí tuệ
Openmind - Xây dựng hệ điều hành Android cho robot (https://openmind.org/)
OpenMind là một hệ điều hành mã nguồn mở (Robot OS) dành cho trí tuệ nhân tạo thể hiện và điều khiển robot, với mục tiêu xây dựng môi trường thực thi và nền tảng phát triển robot phi tập trung đầu tiên trên thế giới. Cốt lõi của dự án bao gồm hai thành phần chính:
OM1: Một lớp thời gian chạy AI mã nguồn mở, dạng mô-đun được xây dựng trên nền tảng ROS2, được sử dụng để điều phối các quy trình nhận thức, lập kế hoạch và hành động cho robot kỹ thuật số và vật lý;
FABRIC: Lớp phối hợp Fabric, kết nối sức mạnh điện toán đám mây, các mô hình và robot thực tế, cho phép các nhà phát triển điều khiển và huấn luyện robot trong một môi trường thống nhất.
Về bản chất, OpenMind hoạt động như một lớp trung gian thông minh giữa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và thế giới robot, thực sự chuyển đổi trí thông minh ngôn ngữ thành trí thông minh thể hiện và xây dựng một khung thông minh từ sự hiểu biết (Ngôn ngữ → Hành động) đến sự phù hợp (Blockchain → Quy tắc). Hệ thống đa lớp của OpenMind đạt được một vòng lặp hợp tác hoàn chỉnh: con người cung cấp phản hồi và chú thích (dữ liệu RLHF) thông qua Ứng dụng OpenMind; Mạng lưới Fabric xử lý xác thực, phân bổ nhiệm vụ và điều phối thanh toán; và Robot OM1 thực hiện các nhiệm vụ và tuân theo "hiến pháp robot" của blockchain để hoàn thành việc kiểm toán hành vi và thanh toán, từ đó hiện thực hóa một mạng lưới hợp tác máy móc phi tập trung gồm phản hồi của con người → hợp tác nhiệm vụ → thanh toán trên chuỗi.
Đánh giá tiến độ và thực tiễn dự án
OpenMind đang ở giai đoạn đầu, "về mặt kỹ thuật là khả thi nhưng chưa khả thi về mặt thương mại". Hệ thống cốt lõi OM1 Runtime đã được công khai mã nguồn trên GitHub, có thể chạy trên nhiều nền tảng và hỗ trợ đầu vào đa phương thức. Nó đạt được khả năng hiểu nhiệm vụ từ ngôn ngữ đến hành động thông qua Natural Language Data Bus (NLDB). Nó có tính độc đáo cao nhưng vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Mạng Fabric và việc thanh toán trên chuỗi mới chỉ hoàn thành thiết kế lớp giao diện.
Về mặt hệ sinh thái, dự án đã hợp tác với các công ty phần cứng mã nguồn mở như Unitree, Ubtech và TurtleBot, cũng như các trường đại học như Stanford, Oxford và Seoul Robotics, chủ yếu để phục vụ mục đích giáo dục và nghiên cứu, hiện chưa có ứng dụng công nghiệp nào. Ứng dụng đã ra mắt phiên bản beta, nhưng các chức năng khuyến khích và giao nhiệm vụ vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu.
Về mô hình kinh doanh, OpenMind đã xây dựng một hệ sinh thái ba lớp bao gồm OM1 (hệ thống mã nguồn mở), Fabric (giao thức thanh toán) và Skill Marketplace (lớp khuyến khích). Hiện tại, công ty chưa có doanh thu và đang dựa vào khoảng 20 triệu đô la vốn đầu tư giai đoạn đầu (từ Pantera, Coinbase Ventures và DCG). Nhìn chung, mặc dù công nghệ của họ đang dẫn đầu, nhưng việc thương mại hóa và phát triển hệ sinh thái vẫn đang ở giai đoạn đầu. Nếu Fabric được triển khai thành công, nó có tiềm năng trở thành "Android của kỷ nguyên thông minh", nhưng quá trình này dài, rủi ro và phụ thuộc rất nhiều vào phần cứng.
CodecFlow - Công cụ thực thi dành cho robot (https://codecflow.ai)
CodecFlow là một giao thức lớp thực thi phi tập trung (Fabric) dựa trên mạng Solana, được thiết kế để cung cấp môi trường thời gian chạy theo yêu cầu cho các tác nhân AI và hệ thống robot, cho phép mỗi tác nhân sở hữu một "máy tức thời". Cốt lõi của dự án bao gồm ba mô-đun chính:
Fabric: Một lớp tổng hợp sức mạnh điện toán đám mây (Weaver + Shuttle + Gauge) có thể tạo ra các máy ảo an toàn, vùng chứa GPU hoặc các nút điều khiển robot cho các tác vụ AI chỉ trong vài giây;
optr SDK: Khung thực thi tác nhân thông minh (giao diện Python) để tạo ra "Người vận hành" có thể điều khiển robot để bàn, robot mô phỏng hoặc robot thực;
Cơ chế khuyến khích bằng Token: Một lớp khuyến khích và thanh toán trên chuỗi kết nối các nhà cung cấp dịch vụ điện toán, nhà phát triển tác nhân thông minh và người dùng tác vụ tự động để hình thành một thị trường năng lực điện toán và tác vụ phi tập trung.
Mục tiêu cốt lõi của CodecFlow là tạo ra một "nền tảng thực thi phi tập trung cho AI và các bộ điều khiển robot", cho phép bất kỳ tác nhân thông minh nào hoạt động an toàn trong bất kỳ môi trường nào (Windows / Linux / ROS / MuJoCo / bộ điều khiển robot), đạt được kiến trúc thực thi phổ quát từ lập lịch năng lượng tính toán (Fabric) → môi trường hệ thống (System Layer) → nhận thức và hành động (VLA Operator).
Đánh giá tiến độ và thực tiễn dự án
Các phiên bản đầu tiên của khung Fabric (Go) và SDK optr (Python) đã được phát hành, cho phép khởi chạy các phiên bản điện toán độc lập trong môi trường web hoặc dòng lệnh. Sàn giao dịch Operator Marketplace, được định vị là lớp thực thi phi tập trung cho sức mạnh tính toán AI, dự kiến sẽ ra mắt vào cuối năm 2025.
Các khách hàng chính của chúng tôi bao gồm các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo, các nhóm nghiên cứu robot và các công ty vận hành tự động hóa.
Lớp kinh tế máy móc
BitRobot - Phòng thí nghiệm robot mở của thế giới (https://bitrobot.ai)
BitRobot là một mạng lưới nghiên cứu và hợp tác phi tập trung (Phòng thí nghiệm Robot Mở) dành cho phát triển Trí tuệ Nhân tạo Hiện thân và robot, được khởi xướng chung bởi FrodoBots Labs và Protocol Labs. Tầm nhìn cốt lõi của nó là sử dụng kiến trúc mở gồm "mạng con + cơ chế khuyến khích + công việc có thể kiểm chứng (VRW)", với các chức năng cốt lõi sau:
Xác định và kiểm chứng đóng góp thực sự của từng nhiệm vụ robot thông qua tiêu chuẩn VRW (Verifiable Robotic Work);
Trao quyền cho bot bằng định danh trên chuỗi và trách nhiệm kinh tế thông qua ENT (Embodied Node Token);
Tổ chức sự hợp tác xuyên khu vực giữa các nhà nghiên cứu, năng lực tính toán, thiết bị và người vận hành thông qua các mạng con;
Đạt được khả năng ra quyết định dựa trên động lực và quản trị nghiên cứu khoa học thông qua "sự đồng quản trị giữa con người và máy móc" nhờ Trí tuệ nhân tạo Senate + Gandalf.
Kể từ khi công bố sách trắng vào năm 2025, BitRobot đã vận hành nhiều mạng con (như SN/01 ET Fugi và SN/05 SeeSaw của Virtuals Protocol) để đạt được khả năng điều khiển từ xa phi tập trung và thu thập dữ liệu thực tế, đồng thời đã khởi động quỹ Grand Challenges trị giá 5 triệu đô la để thúc đẩy cuộc thi nghiên cứu toàn cầu về phát triển mô hình.
peaq – Nền kinh tế vạn vật (https://www.peaq.network)
PeaQ là một blockchain lớp 1 được thiết kế đặc biệt cho nền kinh tế máy móc, cung cấp cho hàng triệu robot và thiết bị các khả năng cơ bản như nhận dạng máy móc, ví trên chuỗi, kiểm soát truy cập và đồng bộ hóa thời gian ở mức nano giây (Thời gian Máy móc Toàn cầu). Bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) dành cho robot của nó cho phép các nhà phát triển làm cho robot "sẵn sàng cho nền kinh tế máy móc" với lượng mã tối thiểu, đạt được khả năng tương tác và tương tác giữa các nhà cung cấp và hệ thống khác nhau.
Hiện tại, Peaq đã ra mắt trang trại robot được mã hóa đầu tiên trên thế giới và hỗ trợ hơn 60 ứng dụng robot thực tế. Khung mã hóa của nó giúp các công ty robot huy động vốn cho phần cứng đòi hỏi vốn đầu tư lớn và mở rộng sự tham gia từ mô hình B2B/B2C truyền thống lên cấp độ cộng đồng rộng lớn hơn. Với một quỹ khuyến khích cấp độ giao thức được tạo ra từ phí mạng, Peaq trợ cấp việc tiếp cận thiết bị mới và hỗ trợ các nhà phát triển, tạo ra một vòng xoáy kinh tế thúc đẩy sự mở rộng của các dự án robot và trí tuệ nhân tạo vật lý.
Lớp thu thập dữ liệu
Mục tiêu của dự án là giải quyết tình trạng khan hiếm và chi phí cao của dữ liệu thực tế chất lượng cao trong huấn luyện trí tuệ thể hiện. Dự án thu thập và tạo ra dữ liệu tương tác người-máy thông qua nhiều phương pháp, bao gồm điều khiển từ xa (PrismaX, BitRobot Network), góc nhìn người thứ nhất và ghi lại chuyển động (Mecka, BitRobot Network, Sapien, Vader, NRN), và dữ liệu mô phỏng và tổng hợp (BitRobot Network), cung cấp nền tảng huấn luyện có khả năng mở rộng và khái quát hóa cho các mô hình robot.
Điều quan trọng cần làm rõ là Web3 không giỏi về "sản xuất dữ liệu"—các ông lớn Web2 vượt xa bất kỳ dự án DePIN nào về phần cứng, thuật toán và hiệu quả thu thập dữ liệu. Giá trị thực sự của nó nằm ở việc định hình lại cơ chế phân phối dữ liệu và khuyến khích. Dựa trên mô hình "mạng lưới thanh toán stablecoin + crowdsourcing", nó đạt được các khoản thanh toán nhỏ, chi phí thấp, khả năng truy xuất nguồn gốc đóng góp và chia sẻ lợi nhuận tự động thông qua hệ thống khuyến khích không cần cấp phép và cơ chế xác nhận quyền sở hữu trên chuỗi. Tuy nhiên, crowdsourcing mở vẫn phải đối mặt với những thách thức về chất lượng và đáp ứng nhu cầu—chất lượng dữ liệu rất khác nhau, và thiếu sự xác minh hiệu quả cũng như người mua ổn định.
PrismaX (https://gateway.prismax.ai)
PrismaX là một mạng lưới điều khiển từ xa và kinh tế dữ liệu phi tập trung dành cho Trí tuệ nhân tạo thể hiện (Embodied AI), nhằm mục đích xây dựng một "thị trường lao động robot toàn cầu" nơi người vận hành, thiết bị robot và mô hình AI cùng phát triển thông qua một hệ thống khuyến khích trên chuỗi khối. Cốt lõi của dự án bao gồm hai thành phần chính:
Teleoperation Stack — một hệ thống điều khiển từ xa (giao diện trình duyệt/VR + SDK) kết nối các cánh tay robot và robot dịch vụ trên toàn thế giới, cho phép điều khiển của con người và thu thập dữ liệu theo thời gian thực;
Eval Engine – một công cụ đánh giá và xác minh dữ liệu (CLIP + DINOv2 + chấm điểm ngữ nghĩa luồng quang học) – tạo ra điểm chất lượng cho mỗi quỹ đạo hoạt động và lưu trữ điểm đó trên blockchain.
PrismaX chuyển đổi hành động của con người thành dữ liệu học máy thông qua cơ chế khuyến khích phi tập trung, xây dựng một vòng khép kín hoàn chỉnh từ điều khiển từ xa → thu thập dữ liệu → huấn luyện mô hình → thanh toán trên chuỗi, từ đó hiện thực hóa nền kinh tế tuần hoàn nơi "lao động của con người là tài sản dữ liệu".
Tiến độ dự án và đánh giá thực tế: PrismaX đã ra mắt phiên bản beta (gateway.prismax.ai) vào tháng 8 năm 2025, cho phép người dùng điều khiển từ xa cánh tay robot để thực hiện các thí nghiệm gắp vật và tạo dữ liệu huấn luyện. Công cụ đánh giá (Eval Engine) hiện đang hoạt động nội bộ. Nhìn chung, PrismaX thể hiện trình độ triển khai kỹ thuật cao và định vị rõ ràng là một phần mềm trung gian quan trọng kết nối "hoạt động của con người × mô hình AI × thanh toán blockchain". Tiềm năng dài hạn của nó nằm ở việc trở thành "giao thức lao động và dữ liệu phi tập trung cho kỷ nguyên trí tuệ thể hiện", nhưng nó vẫn phải đối mặt với những thách thức trong việc mở rộng quy mô trong ngắn hạn.
Mạng lưới BitRobot (https://bitrobot.ai/)
Mạng BitRobot sử dụng các mạng con của mình để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm video, điều khiển từ xa và mô phỏng. SN/01 ET Fugi cho phép người dùng điều khiển robot từ xa để hoàn thành nhiệm vụ, thu thập dữ liệu điều hướng và nhận thức trong một tương tác "kiểu Pokémon Go ngoài đời thực". Cách tiếp cận này đã dẫn đến việc tạo ra bộ dữ liệu FrodoBots-2K, một trong những bộ dữ liệu điều hướng người-robot mã nguồn mở lớn nhất hiện có, được sử dụng bởi các tổ chức như UC Berkeley RAIL và Google DeepMind. SN/05 SeeSaw (Giao thức ảo) sử dụng iPhone để thu thập dữ liệu video góc nhìn thứ nhất từ cộng đồng trong môi trường thực tế. Các mạng con khác đã được công bố, chẳng hạn như RoboCap và Rayvo, tập trung vào việc thu thập dữ liệu video góc nhìn thứ nhất bằng các thiết bị vật lý giá rẻ.
Mecca (https://www.mecka.ai)
Mecka là một công ty dữ liệu robot sử dụng phương pháp thu thập dữ liệu di động được game hóa và phần cứng tùy chỉnh để huy động cộng đồng cung cấp video góc nhìn người thứ nhất, dữ liệu chuyển động của con người và các bản trình diễn nhiệm vụ nhằm xây dựng các bộ dữ liệu đa phương thức quy mô lớn hỗ trợ việc đào tạo các mô hình trí tuệ thể hiện.
Sapien (https://www.sapien.io/)
Sapien là một nền tảng huy động cộng đồng tập trung vào "dữ liệu chuyển động của con người thúc đẩy trí tuệ robot". Nền tảng này thu thập các chuyển động, tư thế và tương tác của con người thông qua các thiết bị đeo được và ứng dụng di động để huấn luyện các mô hình trí tuệ có hình thể. Dự án này hướng đến việc xây dựng mạng lưới dữ liệu chuyển động của con người lớn nhất thế giới, biến hành vi tự nhiên của con người trở thành nguồn dữ liệu cơ bản cho việc học hỏi và khái quát hóa của robot.
Vader(https://www.vaderai.ai)
Vader thu thập video góc nhìn người thứ nhất và các bản trình diễn nhiệm vụ thông qua ứng dụng MMO thực tế ảo EgoPlay: người dùng ghi lại các hoạt động hàng ngày từ góc nhìn người thứ nhất và kiếm được phần thưởng $VADER. Hệ thống xử lý dữ liệu ORN của họ chuyển đổi các đoạn phim POV thô thành các tập dữ liệu có cấu trúc bảo mật thông tin cá nhân, chứa nhãn hành động và mô tả ngữ nghĩa, có thể được sử dụng trực tiếp để huấn luyện các thuật toán cho robot hình người.
Đại lý NRN (https://www.nrnagents.ai/)
Một nền tảng dữ liệu học tăng cường (RL) dựa trên trò chơi hóa, thu thập dữ liệu minh họa từ con người thông qua điều khiển robot trên trình duyệt và các cuộc thi mô phỏng. NRN tạo ra các quỹ đạo hành vi dài hạn thông qua các nhiệm vụ "cạnh tranh" để học bắt chước và học tăng cường liên tục, đồng thời đóng vai trò là một nguồn dữ liệu cơ bản có khả năng mở rộng để hỗ trợ đào tạo chính sách từ mô phỏng sang thực tế.
So sánh các dự án lớp thu thập dữ liệu thông minh tích hợp
Nhận thức và Mô phỏng (Phần mềm trung gian & Mô phỏng)
Lớp nhận thức và mô phỏng cung cấp cho robot cơ sở hạ tầng cốt lõi kết nối thế giới vật lý và việc ra quyết định thông minh, bao gồm các khả năng như định vị, giao tiếp, mô hình hóa không gian và huấn luyện mô phỏng. Nó đóng vai trò là "khung xương lớp trung gian" để xây dựng các hệ thống thông minh có hình thể quy mô lớn. Hiện nay, lĩnh vực này vẫn đang trong giai đoạn khám phá ban đầu, với nhiều dự án đang phát triển các bố cục khác nhau trong các lĩnh vực như định vị chính xác cao, tính toán không gian chia sẻ, tiêu chuẩn hóa giao thức và mô phỏng phân tán. Một tiêu chuẩn thống nhất hoặc hệ sinh thái có khả năng tương tác vẫn chưa xuất hiện.
Phần mềm trung gian và cơ sở hạ tầng không gian
Các khả năng cốt lõi của robot học—điều hướng, định vị, kết nối và mô hình hóa không gian—tạo thành một cầu nối quan trọng giữa thế giới vật lý và việc ra quyết định thông minh. Mặc dù các dự án DePIN rộng hơn (Silencio, WeatherXM, DIMO) bắt đầu đề cập đến "robot học", nhưng các dự án sau đây có liên quan trực tiếp nhất đến trí tuệ thể hiện.
RoboStack – Nền tảng vận hành robot dựa trên điện toán đám mây (https://robostack.io)
RoboStack là một phần mềm trung gian dành cho robot dựa trên nền tảng đám mây, cho phép lập lịch trình theo thời gian thực, điều khiển từ xa và khả năng tương tác đa nền tảng của các tác vụ robot thông qua RCP (Giao thức ngữ cảnh robot), đồng thời cung cấp khả năng mô phỏng trên đám mây, điều phối quy trình làm việc và truy cập tác nhân.
GEODNET – Mạng lưới GNSS phi tập trung (https://geodnet.com)
GEODNET là một mạng lưới GNSS phi tập trung toàn cầu cung cấp định vị RTK độ chính xác cao ở mức centimet. Thông qua các trạm gốc phân tán và các ưu đãi trên chuỗi, nó cung cấp "lớp tham chiếu địa lý" thời gian thực cho máy bay không người lái, xe tự hành và robot.
Auki – Posemesh cho máy tính không gian (https://www.auki.com)
Auki đã xây dựng một mạng lưới điện toán không gian Posemesh phi tập trung, tạo ra bản đồ môi trường 3D thời gian thực thông qua các cảm biến và nút tính toán được thu thập từ cộng đồng, cung cấp một chuẩn mực không gian chung cho thực tế tăng cường (AR), điều hướng robot và hợp tác đa thiết bị. Đây là một cơ sở hạ tầng quan trọng kết nối không gian ảo và các kịch bản thế giới thực, thúc đẩy sự hội tụ của AR và Robot.
Tashi Network — Một mạng lưới cộng tác dạng lưới thời gian thực dành cho robot (https://tashi.network)
Một mạng lưới dạng lưới phi tập trung, thời gian thực, đạt được sự đồng thuận dưới 30ms, trao đổi cảm biến độ trễ thấp và đồng bộ hóa trạng thái đa robot. Bộ SDK MeshNet của nó hỗ trợ SLAM dùng chung, hợp tác nhóm và cập nhật bản đồ mạnh mẽ, cung cấp một lớp hợp tác thời gian thực hiệu suất cao cho trí tuệ nhân tạo thể hiện.
Staex — Mạng lưới kết nối và đo lường từ xa phi tập trung (https://www.staex.io)
Xuất phát từ bộ phận Nghiên cứu và Phát triển của Deutsche Telekom, lớp kết nối phi tập trung cung cấp khả năng liên lạc an toàn, đo lường từ xa đáng tin cậy và định tuyến từ thiết bị lên đám mây, cho phép các đội robot trao đổi dữ liệu một cách đáng tin cậy và cộng tác giữa các nhà khai thác khác nhau.
Hệ thống mô phỏng và học tập phân tán
Gradient - Hướng tới Trí tuệ Mở (https://gradient.network/)
Gradient là một phòng thí nghiệm AI xây dựng "Trí tuệ Mở", chuyên tâm vào việc cho phép huấn luyện, suy luận, xác thực và mô phỏng phân tán dựa trên cơ sở hạ tầng phi tập trung. Hệ thống công nghệ hiện tại của họ bao gồm Parallax (suy luận phân tán), Echo (học tăng cường phân tán và huấn luyện đa tác nhân) và Gradient Cloud (một giải pháp AI hướng đến doanh nghiệp). Trong lĩnh vực robot, nền tảng Mirage cung cấp mô phỏng phân tán, môi trường tương tác động và khả năng học song song quy mô lớn cho huấn luyện trí tuệ thể hiện, đẩy nhanh quá trình huấn luyện và triển khai các mô hình thế giới và các chính sách tổng quát. Mirage đang tìm hiểu các khả năng hợp tác với NVIDIA về Newton Engine của họ.
Lớp doanh thu tài sản robot (RobotFi / RWAiFi)
Lớp này tập trung vào các bước quan trọng trong việc chuyển đổi robot từ "công cụ sản xuất" thành "tài sản có thể sinh lời", xây dựng cơ sở hạ tầng tài chính cho nền kinh tế máy móc thông qua mã hóa tài sản, phân phối lợi nhuận và quản trị phi tập trung. Các dự án tiêu biểu bao gồm:
XmaquinaDAO – Tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) dựa trên trí tuệ nhân tạo vật lý (https://www.xmaquina.io)
XMAQUINA là một hệ sinh thái phi tập trung cung cấp cho người dùng toàn cầu quyền truy cập có tính thanh khoản cao vào các công ty hàng đầu về robot hình người và trí tuệ nhân tạo thể hiện, mang đến những cơ hội trước đây chỉ dành cho các công ty đầu tư mạo hiểm lên blockchain. Token của nó, DEUS, đóng vai trò vừa là tài sản chỉ số có tính thanh khoản cao vừa là phương tiện quản trị, điều phối việc phân bổ ngân quỹ và phát triển hệ sinh thái. Thông qua Cổng thông tin DAO và Nền tảng Khởi động Kinh tế Máy móc, cộng đồng có thể cùng nhau nắm giữ và hỗ trợ các dự án Trí tuệ Nhân tạo Vật lý mới nổi thông qua sự tham gia có cấu trúc và được mã hóa trên chuỗi vào các tài sản máy móc.
GAIB – Nền tảng kinh tế cho cơ sở hạ tầng AI (https://gaib.ai/)
GAIB cam kết cung cấp một lớp kinh tế thống nhất cho cơ sở hạ tầng AI vật lý như GPU và robot, kết nối vốn phân tán với các tài sản cơ sở hạ tầng AI thực tế để xây dựng một hệ thống kinh tế thông minh có thể kiểm chứng, kết hợp và sinh lời.
Trong lĩnh vực robot, GAIB không "bán token robot", mà thay vào đó tài chính hóa thiết bị robot và các hợp đồng vận hành (RaaS, thu thập dữ liệu, điều khiển từ xa, v.v.) trên blockchain, chuyển đổi "dòng tiền thực thành tài sản tạo doanh thu có thể kết hợp trên chuỗi". Hệ thống này bao gồm tài chính phần cứng (cho thuê/đặt cọc tài chính), dòng tiền hoạt động (RaaS/dịch vụ dữ liệu) và doanh thu từ dòng dữ liệu (giấy phép/hợp đồng), giúp tài sản robot và dòng tiền của chúng có thể đo lường, định giá và giao dịch được.
GAIB sử dụng AID/sAID làm phương tiện thanh toán và hoàn trả, đảm bảo lợi nhuận ổn định thông qua các cơ chế kiểm soát rủi ro có cấu trúc (thế chấp vượt mức, dự trữ và bảo hiểm). Nền tảng này cũng duy trì quyền truy cập dài hạn vào các sản phẩm phái sinh DeFi và thị trường thanh khoản, hình thành một vòng khép kín tài chính từ "tài sản robot" đến "tài sản sinh lời kết hợp". Mục tiêu của GAIB là trở thành xương sống kinh tế của trí tuệ nhân tạo trong kỷ nguyên AI.
Bản đồ hệ sinh thái robot Web3: https://fairy-build-97286531.figma.site/
V. Tóm tắt và Triển vọng: Những Thách thức Hiện tại và Cơ hội Dài hạn
Từ góc nhìn dài hạn, sự tích hợp robot, trí tuệ nhân tạo (AI) và Web3 hướng đến xây dựng một nền kinh tế máy móc phi tập trung (Nền kinh tế Phi Robot), thúc đẩy trí tuệ thể hiện từ "tự động hóa máy đơn lẻ" sang hợp tác mạng lưới "dựa trên quyền sở hữu, thanh toán và quản trị". Logic cốt lõi của nó là tạo ra một cơ chế tự lưu thông thông qua "Token → Triển khai → Dữ liệu → Phân phối lại giá trị", cho phép robot, cảm biến và các nút tính toán đạt được quyền sở hữu, giao dịch và chia sẻ lợi nhuận.
Tuy nhiên, xét về mặt thực tiễn, mô hình này vẫn đang trong giai đoạn thăm dò ban đầu, còn xa mới đạt được dòng tiền ổn định và một chu trình kinh doanh quy mô lớn. Hầu hết các dự án vẫn chỉ dừng lại ở mức độ lý thuyết, với việc triển khai thực tế còn hạn chế. Sản xuất và bảo trì robot là những ngành công nghiệp đòi hỏi vốn đầu tư lớn, và chỉ riêng các ưu đãi bằng token không thể hỗ trợ việc mở rộng cơ sở hạ tầng; trong khi các thiết kế tài chính trên chuỗi cung ứng mang lại khả năng kết hợp, chúng vẫn chưa giải quyết được các vấn đề về định giá rủi ro và hiện thực hóa lợi nhuận cho tài sản thực. Do đó, cái gọi là "mạng lưới máy móc tự tuần hoàn" vẫn còn khá lý tưởng, và mô hình kinh doanh của nó cần được kiểm chứng trong thực tế.
Lớp Mô hình & Trí tuệ hiện là lĩnh vực có giá trị nhất cho sự phát triển lâu dài. Các hệ điều hành robot mã nguồn mở, chẳng hạn như OpenMind, đang cố gắng phá vỡ các hệ sinh thái khép kín và thống nhất sự hợp tác đa robot cũng như giao diện chuyển đổi ngôn ngữ thành hành động. Mặc dù tầm nhìn công nghệ của chúng rõ ràng và hệ thống của chúng đã hoàn thiện, nhưng khối lượng công việc kỹ thuật rất lớn, chu kỳ kiểm chứng dài và chúng vẫn chưa tạo ra phản hồi tích cực ở cấp độ công nghiệp.
Lớp kinh tế máy móc vẫn đang trong giai đoạn sơ khai. Trên thực tế, số lượng robot còn hạn chế, và hệ thống nhận dạng phân tán (DID) cùng các mạng lưới khuyến khích vẫn chưa hình thành một chu trình tự nhất quán. Chúng ta vẫn còn rất xa so với một "nền kinh tế lao động máy móc" thực sự. Chỉ sau khi trí tuệ nhân tạo được triển khai trên quy mô lớn, các tác động kinh tế của mạng lưới nhận dạng, thanh toán và hợp tác trên chuỗi mới thực sự trở nên rõ ràng.
Lớp thu thập dữ liệu có rào cản gia nhập thấp nhất, nhưng hiện tại lại gần với khả năng thương mại hóa nhất. Việc thu thập dữ liệu trí tuệ thể hiện đòi hỏi mức độ liên tục không gian-thời gian và độ chính xác ngữ nghĩa của các hành động cực kỳ cao, quyết định chất lượng và khả năng tái sử dụng của nó. Cân bằng giữa "quy mô huy động cộng đồng" và "độ tin cậy của dữ liệu" là một thách thức cốt lõi đối với ngành. PrismaX trước tiên nhắm đến nhu cầu của doanh nghiệp trước khi phân phối các nhiệm vụ thu thập và xác minh, cung cấp một khuôn mẫu có thể sao chép ở một mức độ nào đó, nhưng quy mô hệ sinh thái và việc trao đổi dữ liệu vẫn cần thời gian để tích lũy.
Lớp phần mềm trung gian và mô phỏng vẫn đang trong giai đoạn kiểm chứng công nghệ, thiếu các tiêu chuẩn và giao diện thống nhất, và chưa hình thành được một hệ sinh thái tương tác. Kết quả mô phỏng khó chuẩn hóa và khó chuyển đổi sang môi trường thực tế, hạn chế hiệu quả của Sim2Real.
Lớp lợi suất tài sản (RobotFi / RWAiFi) Web3 chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ trong tài chính chuỗi cung ứng, cho thuê thiết bị và quản trị đầu tư, nâng cao tính minh bạch và hiệu quả thanh toán, thay vì định hình lại logic ngành.
Dĩ nhiên, chúng tôi tin rằng sự giao thoa giữa robot, trí tuệ nhân tạo (AI) và Web3 vẫn là nguồn gốc của thế hệ tiếp theo của các hệ thống kinh tế thông minh. Đó không chỉ đơn thuần là sự kết hợp của các mô hình công nghệ, mà còn là cơ hội để tái cấu trúc các quan hệ sản xuất: khi máy móc sở hữu danh tính, động lực và cơ chế quản trị, sự hợp tác giữa con người và máy móc sẽ chuyển từ tự động hóa một phần sang tự chủ mạng lưới. Trong ngắn hạn, hướng đi này vẫn chủ yếu mang tính lý thuyết và thử nghiệm, nhưng khuôn khổ thể chế và động lực mà nó thiết lập đang đặt nền móng cho trật tự kinh tế của xã hội máy móc trong tương lai. Về lâu dài, sự kết hợp giữa trí tuệ thể hiện và Web3 sẽ định hình lại ranh giới của việc tạo ra giá trị—làm cho các tác nhân thông minh thực sự trở thành các thực thể kinh tế có thể nhận dạng, hợp tác và sinh lợi.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Bài viết này được viết với sự hỗ trợ của ChatGPT-5 và các công cụ AI của Deepseek. Tác giả đã nỗ lực hết sức để hiệu đính và đảm bảo thông tin trung thực và chính xác, nhưng vẫn không tránh khỏi sai sót. Chúng tôi xin lỗi vì bất kỳ sự bất tiện nào. Điều đặc biệt quan trọng cần lưu ý là thị trường tiền điện tử thường có sự khác biệt giữa các yếu tố cơ bản của dự án và hiệu suất giá trên thị trường thứ cấp. Nội dung bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và trao đổi học thuật/nghiên cứu và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào, cũng không nên được coi là khuyến nghị mua hoặc bán bất kỳ token nào.