Đột nhập căn cứ “đắp da, đắp thịt” cho robot hình người Trung Quốc: Một thứ phải làm 600 lần/ngày

Thực tế có giống như trong các bộ phim viễn tưởng?

Dự kiến tháng 7/2025, trung tâm huấn luyện robot hình người Kylin, do Tập đoàn Zhangjiang cùng Trung tâm Đổi mới robot hình người Quốc gia và Địa phương tại Thượng Hải vận hành sẽ chính thức đi vào hoạt động. Đây là trường đào tạo robot hình người hỗn hợp đầu tiên tại Trung Quốc và cũng là nơi có nhiều chủng loại robot hình người nhất quốc gia này.

Một phóng viên của tờ The Paper đã đến thăm trung tâm. Tuy nhiên, cảnh huấn luyện thực tế lại không "ngầu" như tưởng tượng - dù là con người hay robot. Hầu hết cả người và máy đều lặp lại cùng một hành động và luyện tập cả ngày lẫn đêm.

"Đối với một robot hình người, nếu một hành động được thực hành 50.000 lần, hành động này không còn là dữ liệu độc lập nữa mà là sự khởi đầu của quá trình học cách suy nghĩ hoặc biến đổi", Yang Zhengye, giám đốc thị trường của trung tâm cho biết. Ông cho biết, nếu ngành công nghiệp đã đạt được mục tiêu kích hoạt "bộ xương" của robot hình người trong quá khứ, thì năm nay, với sự phát triển của "nguồn mở", "việc thêm thịt và máu vào bộ xương có thể dẫn đến một bước đột phá lớn".

"Một người thu thập dữ liệu phải làm điều này 600 lần một ngày"

Khi bước vào trung tâm huấn luyện robot hình người, điều đầu tiên bạn thấy sẽ là một nhân viên thu thập dữ liệu đang ngồi trước máy tính, đang huấn luyện một con robot nắm bằng hai tay luân phiên nhau. Trên màn hình máy tính, cánh tay ảo mô phỏng chuyển động của người thu thập dữ liệu, liên tục luyện tập cách "nắm bắt".

Tạo dữ liệu, thu thập dữ liệu, khuếch đại dữ liệu và phân tích là những công việc cơ bản nhất của trung tâm huấn luyện robot hình người. Người thu thập dữ liệu phải thực hiện hành động này 600 lần một ngày. Đối với con người, hành động "nắm bắt" rất đơn giản, nhưng đối với robot, kích thước, hình dạng, góc đặt... vật thể đều phải học vì một sự khác biệt nhỏ, sẽ tạo ra dữ liệu khác nhau.

Đột nhập căn cứ “đắp da, đắp thịt” cho robot hình người Trung Quốc: Một thứ phải làm 600 lần/ngày- Ảnh 1.

Ông Xu Bin, Tổng giám đốc trung tâm huấn luyện robot hình người, giới thiệu rằng công việc của họ nhằm mục đích định hướng và thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp robot hình người. Xu Bin giải thích thêm rằng các robot hình người do các nhà sản xuất khác nhau phát triển sẽ có số lượng khớp và hiệu suất tiêu thụ điện năng cũng như dữ liệu khác nhau.

Tại một bãi tập có diện tích khoảng 5.000 mét vuông, có ít nhất 10 công ty và hơn 100 robot có kích thước khác nhau đang đồng loạt tiến hành huấn luyện theo nhiều tình huống và loại công việc khác nhau. Cả con người và robot đều luyện tập hàng ngày: cầm, nhặt và vệ sinh lỗ hổng. Một số robot chơi bóng đá sẽ tập chạy về phía trước, rút lui, nằm xuống, lật người và giơ tay lên sau khi ghi bàn…

Tương lai tươi sáng

"Mỗi dữ liệu đều khác nhau. Khi một hành động được thực hiện 50.000 lần, cùng một loại dữ liệu sẽ có khả năng khái quát hóa", một nhân viên của trung tâm cho biết. Lấy ví dụ về việc "nắm bắt" nêu trên, các chuyên gia sẽ để robot "nắm bắt" một vật thể mà nó chưa từng nhìn thấy trước đây, chẳng hạn như một túi thuốc cảm. Đầu tiên nó sẽ tìm kiếm phương pháp nắm bắt phù hợp trong cơ sở dữ liệu. Nếu không có, nó sẽ thử phương pháp mới. Lúc này, robot sẽ tự xác định loại "thuốc cảm" và nhập dữ liệu đã thu thập thành công vào cơ sở dữ liệu. Nhờ vậy, khả năng học hỏi và tự cập nhật của robot sẽ tăng theo cấp số nhân.

Mỗi ngày, trung tâm có thể tạo ra khoảng 20.000 đến 30.000 dữ liệu. Nếu thành công, đây sẽ trở thành bước tiến lớn cho ngành công nghiệp robot.

Đột nhập căn cứ “đắp da, đắp thịt” cho robot hình người Trung Quốc: Một thứ phải làm 600 lần/ngày- Ảnh 2.

Mục đích ban đầu của việc phát triển một robot hình người có kích thước đầy đủ, đa năng là để thay thế con người trong một số nhiệm vụ, chẳng hạn như công việc chân tay nặng nhọc và các tình huống nguy hiểm.

Năm 2025 còn được gọi là năm đầu tiên sản xuất hàng loạt robot hình người. Với sự ra mắt của DeepSeek, chi phí đào tạo và chi phí suy luận của mô hình "bộ não" lớn của robot đã giảm đáng kể. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu thấy được nhiều khả năng hơn trong việc phát triển robot hình người.