Sự hợp tác được công bố tuần này giữa Microsoft và Hexagon Robotics đánh dấu một điểm uốn trong việc thương mại hóa các robot hình người được hỗ trợ bởi AI cho môi trường công nghiệp. Hai công ty sẽ kết hợp cơ sở hạ tầng đám mây và AI của Microsoft với chuyên môn của Hexagon về robot, cảm biến và trí tuệ không gian để thúc đẩy việc triển khai các hệ thống AI vật lý trong các bối cảnh thực tế.

Trọng tâm của sự hợp tác là AEON, robot hình người công nghiệp của Hexagon, một thiết bị được thiết kế để hoạt động tự động trong các môi trường như nhà máy, trung tâm logistics, nhà máy kỹ thuật và các điểm kiểm tra.

Sự hợp tác sẽ tập trung vào đào tạo AI đa phương thức, học máy mô phỏng (imitation learning), quản lý dữ liệu thời gian thực và tích hợp với các hệ thống công nghiệp hiện có. Các lĩnh vực mục tiêu ban đầu bao gồm ô tô, hàng không vũ trụ, sản xuất và logistics, các công ty cho biết. Chính tại những ngành công nghiệp này, tình trạng thiếu hụt lao động và sự phức tạp trong vận hành đang kìm hãm sự tăng trưởng tài chính.

Thông báo này là dấu hiệu của một hệ sinh thái đang trưởng thành: sự hội tụ của các nền tảng đám mây, AI vật lý và kỹ thuật robot, giúp tự động hóa hình người trở nên khả thi về mặt thương mại.

Robot hình người bước ra khỏi phòng thí nghiệm nghiên cứu

Trong khi robot hình người vốn là chủ đề nghiên cứu tại các học viện, được trình diễn đầy tự hào tại các sự kiện công nghệ, thì 5 năm qua đã chứng kiến một bước chuyển sang triển khai thực tế trong môi trường làm việc thực tế. Sự thay đổi chính là sự kết hợp của khả năng nhận thức được cải thiện, những tiến bộ trong học tăng cường (reinforcement learning) và học mô phỏng, cùng với sự sẵn có của cơ sở hạ tầng đám mây có thể mở rộng.

Một trong những ví dụ rõ ràng nhất là Digit của Agility Robotics, một robot hình người hai chân được thiết kế cho các hoạt động logistics và kho bãi. Digit đã được thử nghiệm trong các môi trường thực tế bởi các công ty như Amazon, nơi nó thực hiện các nhiệm vụ xử lý vật liệu bao gồm di chuyển thùng hàng và logistics chặng cuối. Những lần triển khai như vậy có xu hướng tập trung vào việc hỗ trợ công nhân con người thay vì thay thế họ, với việc Digit đảm nhận các nhiệm vụ đòi hỏi khắt khe hơn về thể chất.

Tương tự, chương trình Optimus của Tesla đã bước ra khỏi giai đoạn chỉ tồn tại các video ý tưởng và hiện đang trải qua các thử nghiệm tại nhà máy. Robot Optimus đang được thử nghiệm trong các nhiệm vụ có cấu trúc như xử lý phụ tùng và vận chuyển thiết bị bên trong các cơ sở sản xuất ô tô của Tesla. Mặc dù vẫn còn hạn chế về phạm vi, các đợt thí điểm này cho thấy xu hướng lựa chọn các máy móc dạng người thay vì các dạng ít giống người hơn để chúng có thể hoạt động trong không gian được thiết kế và có sự hiện diện của con người.

Kiểm tra, bảo trì và môi trường nguy hiểm

Kiểm tra công nghiệp đang nổi lên như một trong những trường hợp sử dụng khả thi về mặt thương mại sớm nhất cho robot hình người và bán hình người. Atlas của Boston Dynamics, mặc dù chưa phải là một sản phẩm thương mại thông dụng, đã được sử dụng trong các thử nghiệm công nghiệp thực tế cho môi trường kiểm tra và ứng phó thảm họa. Nó có thể điều hướng địa hình không bằng phẳng, leo cầu thang và thao tác các công cụ ở những nơi được coi là không an toàn cho con người.

Viện Nghiên cứu Toyota đã triển khai các nền tảng robot hình người cho các nhiệm vụ kiểm tra và thao tác từ xa trong các bối cảnh tương tự. Các hệ thống của Toyota dựa vào nhận thức đa phương thức và điều khiển có sự tham gia của con người (human-in-the-loop), điều này củng cố một xu hướng của ngành: các đợt triển khai sớm ưu tiên độ tin cậy và khả năng truy xuất nguồn gốc, vì vậy cần có sự giám sát của con người.

AEON của Hexagon bám sát xu hướng này. Sự chú trọng của nó vào việc hợp nhất cảm biến và trí tuệ không gian rất phù hợp cho các nhiệm vụ kiểm tra và đảm bảo chất lượng, nơi mà sự hiểu biết chính xác về môi trường vật lý có giá trị hơn khả năng đàm thoại thường thấy ở các AI sử dụng hàng ngày.

Các nền tảng đám mây là trọng tâm của chiến lược robot

Một đặc điểm xác định của mối quan hệ đối tác Microsoft-Hexagon là việc sử dụng cơ sở hạ tầng đám mây trong việc mở rộng quy mô robot hình người. Việc đào tạo, cập nhật và giám sát các hệ thống AI vật lý tạo ra một lượng lớn dữ liệu, bao gồm video, phản hồi lực từ các cảm biến trên thiết bị, bản đồ không gian (chẳng hạn như dữ liệu từ LIDAR) và đo lường vận hành. Việc quản lý dữ liệu này tại địa phương từ lâu đã là một nút thắt cổ chai, do các hạn chế về lưu trữ và xử lý.

Bằng cách sử dụng các nền tảng như Azure và Azure IoT Operations, cộng với các dịch vụ trí tuệ thời gian thực trên đám mây, robot hình người có thể được đào tạo theo đội ngũ thay vì các đơn vị riêng lẻ. Điều này dẫn đến nhiều khả năng trong việc chia sẻ kiến thức, cải tiến thông qua lặp đi lặp lại và tính nhất quán cao hơn. Đối với các bên mua ở cấp độ hội đồng quản trị, những thay đổi về kiến trúc IT này có nghĩa là robot hình người trở thành các thực thể khả thi có thể được xử lý – về mặt yêu cầu IT – giống như phần mềm doanh nghiệp hơn là máy móc.

Thiếu hụt lao động thúc đẩy việc áp dụng

Các xu hướng nhân khẩu học trong các ngành sản xuất, logistics và thâm dụng tài sản ngày càng không thuận lợi. Lực lượng lao động già hóa, sự quan tâm đến các vai trò thủ công giảm sút và tình trạng thiếu hụt kỹ năng kéo dài tạo ra những khoảng cách kỹ năng mà tự động hóa truyền thống không thể giải quyết hoàn toàn – ít nhất là nếu không xây dựng lại toàn bộ cơ sở vật chất để phù hợp hơn với lực lượng lao động robot. Các hệ thống robot cố định vượt trội trong các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, có thể dự đoán được nhưng gặp khó khăn trong môi trường con người năng động.

Robot hình người chiếm giữ một vị trí trung gian. Không được thiết kế để thay thế hoàn toàn quy trình làm việc, chúng có thể ổn định các hoạt động nơi mà sự sẵn có của con người không chắc chắn. Các nghiên cứu điển hình cho thấy giá trị sớm trong các ca đêm, các giai đoạn nhu cầu cao điểm và các nhiệm vụ được coi là quá nguy hiểm cho con người.

Những điều hội đồng quản trị nên đánh giá trước khi đầu tư

Đối với các nhà ra quyết định đang cân nhắc đầu tư vào robot nơi làm việc thế hệ tiếp theo, một số vấn đề cần lưu ý đã nảy sinh từ các đợt triển khai thực tế hiện có:

Tính cụ thể của nhiệm vụ quan trọng hơn trí thông minh tổng quát, với các đợt thí điểm thành công hơn tập trung vào các hoạt động được xác định rõ ràng. Quản trị dữ liệu và bảo mật tiếp tục phải được đặt lên hàng đầu khi robot được đưa vào hoạt động, đặc biệt là khi cần kết nối chúng với các nền tảng đám mây.

Ở cấp độ con người, việc tích hợp lực lượng lao động có thể khó khăn hơn việc tìm nguồn cung ứng, lắp đặt và vận hành chính công nghệ đó. Tuy nhiên, sự giám sát của con người vẫn là thiết yếu ở giai đoạn trưởng thành này của AI, vì sự an toàn và chấp nhận của cơ quan quản lý.

Một sự chuyển dịch có tính toán nhưng không thể đảo ngược

Robot hình người sẽ không thay thế lực lượng lao động con người, nhưng một lượng lớn bằng chứng từ các đợt triển khai thực tế và thử nghiệm cho thấy các thiết bị như vậy đang tiến vào nơi làm việc. Tính đến thời điểm hiện tại, robot hình người được hỗ trợ bởi AI có thể thực hiện các nhiệm vụ có giá trị kinh tế và việc tích hợp với các hệ thống công nghiệp hiện có là vô cùng khả thi. Đối với các hội đồng quản trị có mong muốn đầu tư, câu hỏi có thể là khi nào các đối thủ cạnh tranh có thể triển khai công nghệ này một cách có trách nhiệm và trên quy mô lớn.