Làn sóng AI tiếp tục tăng mạnh.
Ngành robot là một ví dụ điển hình. Hội nghị Phát triển Ngành Robot Trung Quốc năm 2025 do Liên đoàn Công nghiệp Máy móc Trung Quốc và các tổ chức khác chủ trì gần đây đã tổ chức họp báo. Dữ liệu công bố tại hội nghị cho thấy ngành robot trong nước đang tăng trưởng nhanh chóng, với doanh thu tăng trưởng từ 106,1 tỷ nhân dân tệ năm 2020 lên 237,89 tỷ nhân dân tệ năm 2024. Trong ba quý đầu năm 2025, doanh thu của ngành robot trong nước tăng trưởng 29,5% so với cùng kỳ năm trước, với sản lượng robot công nghiệp đạt 595.000 chiếc và sản lượng robot dịch vụ đạt 13,5 triệu bộ. Cả sản lượng robot công nghiệp và robot dịch vụ đều đã vượt tổng sản lượng của năm 2024.
Là một công cụ chủ chốt và lĩnh vực ứng dụng cốt lõi của AI, robot đang tạo nên động lực mới cho quá trình chuyển đổi công nghiệp. Xu hướng này thường được gọi là "trí tuệ thể hiện", ám chỉ các tác nhân thông minh với cơ thể vật lý có khả năng thực hiện nhiệm vụ trong thế giới thực thông qua nhận thức, ra quyết định và tương tác, đồng thời liên tục phát triển thông qua tương tác với hoàn cảnh. Trí tuệ thể hiện đang thúc đẩy công nghệ từ các mô hình thuật toán sang thế giới thực, qua đó mở rộng ranh giới của các ứng dụng AI và khám phá nhiều khả năng hơn để đạt được AI tổng quát.
Theo định nghĩa, trí tuệ nhân tạo không chỉ bao gồm robot hình người hoặc các dạng robot khác, mà còn bao gồm cả máy bay không người lái và xe thông minh được trang bị mô hình AI. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, lĩnh vực robot hình người đặc biệt đáng chú ý. Từ những gã khổng lồ nước ngoài như Figure AI và Tesla đến các công ty trong nước như Unitree Robotics và Logic Robotics, sự đổi mới toàn cầu đang thúc đẩy ngành công nghiệp này phát triển với tốc độ chóng mặt, không ngừng mở rộng ranh giới của đổi mới.
Vào ngày 29 tháng 10 năm 2025, công ty công nghệ Na Uy 1X đã phát hành robot hình người tại nhà Neo, mở đơn đặt hàng trước với giá khoảng 20.000 đô la (khoảng 142.000 nhân dân tệ) hoặc phí đăng ký hàng tháng là 499 đô la (khoảng 3.500 nhân dân tệ), với thời gian giao hàng dự kiến vào năm 2026. Trong khi đó, Unitree Robotics đã mang robot hình người của mình đến lễ hội mua sắm "Double Eleven" và bán trên JD.com với giá 29.900 nhân dân tệ.
Kể từ khi ChatGPT khơi mào cơn sốt AI toàn cầu vào tháng 11 năm 2022, AI đã nhanh chóng thu hút sự chú ý của công chúng, chuyển mình từ một công nghệ cao cấp không thể đạt được thành một công cụ mà mọi người đều có thể sử dụng. Theo "Báo cáo Phát triển Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh (2025)" do CNNIC (Trung tâm Thông tin Mạng Internet Trung Quốc) công bố, tính đến tháng 6 năm 2025, số lượng người dùng AI tạo sinh tại Trung Quốc đã đạt 515 triệu người, với tỷ lệ thâm nhập là 36,5%.
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tạo sinh, còn được gọi là AI tạo sinh hoặc AIGC, đã thúc đẩy sự phát triển của các lĩnh vực liên quan, đặc biệt là ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo hiện thân, đưa viễn cảnh con người và robot cùng tồn tại, như được mô tả trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng như "Tôi, Robot" và "WALL-E", đến gần hơn với thực tế. Kết quả là, các gã khổng lồ công nghệ đang đầu tư mạnh mẽ, và các công ty khởi nghiệp đang cạnh tranh để gia nhập thị trường. Trong cuộc cạnh tranh liên quan đến tương lai của công nghệ này, các bên tham gia đang nỗ lực xây dựng hệ thống bảo vệ, cố gắng trở thành người đầu tiên tạo ra "khoảnh khắc ChatGPT" với robot hình người.
01
Giải quyết các vấn đề chuyển động
Sự tiến hóa của robot hình người đang diễn ra với tốc độ chưa từng có.
Các màn trình diễn robot khá bắt mắt. Trong Gala Lễ hội Mùa xuân của CCTV vào tháng 1 năm 2025, robot H1 của Unitree Robotics đã biểu diễn "Dương Bốt", chỉ cần xoay người và xoay khăn tay theo nhịp điệu - những động tác tương đối đơn giản. Đến tháng 10 năm 2025, trong màn hạ màn của vở kịch múa "Thiên Cung Khai Vũ", robot của Unitree Robotics đã có thể mô phỏng chính xác tư thế của các vũ công, thực hiện các động tác lộn ngược và lộn ngược mượt mà để hoàn thành một "vũ điệu người-robot".
Video robot của Unitree Robotics biểu diễn đã lan truyền nhanh chóng trên các nền tảng như Douyin và Kuaishou, thu hút hơn 1,3 triệu lượt thích. Một người dùng bình luận rằng các chuyển động của robot, vốn có vẻ hơi rời rạc vào đầu năm, đã trở nên đồng bộ đến mức chỉ sau vài tháng, cứ như thể nó đã "học được một quyển võ công".
Sự đột phá trong ngành robot là kết quả của nhiều thập kỷ phát triển công nghệ liên tục.
Điều quan trọng cần biết là Alan Turing, một trong những người sáng lập AI, đã đề xuất trong bài báo năm 1950 của ông rằng trí thông minh phải dựa trên sự tương tác động giữa các thực thể vật lý và thế giới bên ngoài để hình thành. Tuy nhiên, do những hạn chế về công nghệ, trong hơn nửa thế kỷ, robot vẫn còn lâu mới đạt được trí thông minh thực sự.
Trong thảm họa nhà máy điện hạt nhân Fukushima năm 2011, không có robot nào đủ khả năng vận hành thực tế tại hiện trường cứu hộ. Thiết bị hạn chế thường bị kẹt trong hoàn cảnh bức xạ phức tạp và thậm chí sụp đổ dây cáp, gây khó khăn cho việc thực hiện nhiệm vụ quan trọng. Sau đó, DARPA (Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến) đã công bố một cuộc thi robot nhằm thúc đẩy sự phát triển của công nghệ robot cứu hộ thảm họa.
Cuộc thi Robot DARPA đầu tiên được phát động vào tháng 10 năm 2012 và người chiến thắng mãi đến tháng 6 năm 2015 mới được xác định. Vòng chung kết yêu cầu robot thực hiện các nhiệm vụ như đến khu vực nhiệm vụ, tự động xuống tàu, mở cửa, đóng cổng và sử dụng công cụ để tạo lối mở. Hầu hết các robot tham gia đều vụng về, thường xuyên bị ngã, và nhiều robot không thể hoàn thành tất cả các nhiệm vụ. Nhà vô địch là HuBo, một robot do Viện Công nghệ Hàn Quốc(KAIST) phát triển, di chuyển không bằng hai chân mà sử dụng bánh xe đa hướng để duy trì tốc độ và thăng bằng. Á quân là Atlas, một robot do Boston Động lực phát triển.
Vào thời điểm đó, video về cuộc thi chung kết đã gây ra những cuộc tranh luận sôi nổi trong công chúng - con robot chậm chạp và mắc nhiều lỗi, hoàn toàn khác với hình ảnh một trợ lý nhạy bén và thông minh mà công chúng mong đợi.
Boston Động lực, được thành lập năm 1992, từng là công ty tiên phong trong ngành robot hình người và là một công ty hàng đầu thế giới. Ngay từ năm 2017, Atlas của Boston Động lực đã chứng minh được một cú lộn ngược. Tuy nhiên, ban đầu, Atlas sử dụng hệ thống truyền động thủy lực, mặc dù có độ bền và độ chính xác cao, nhưng lại tiêu thụ nhiều năng lượng, tiếng ồn và chi phí cao, khiến việc thương mại hóa trở nên khó khăn. Boston Động lực đã được Google mua lại vào năm 2013, chuyển giao cho SoftBank vào năm 2017, và sau đó được Hàn Quốc mua lại vào năm 2021. Trong thời gian hợp tác với SoftBank, Boston Động lực đã ra mắt chú chó robot Spot với giá khoảng 75.000 đô la (khoảng 530.000 nhân dân tệ), chỉ bán được khoảng 400 chiếc.
Động tác lộn nhào được coi là một cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển công nghệ robot vì nó tích hợp và thúc đẩy sự tiến bộ một cách có hệ thống trong một số lĩnh vực cốt lõi, bao gồm thiết kế phần cứng robot, điều khiển động và ra quyết định theo thời gian thực.
Theo Haike Finance, để hoàn thành cú lộn nhào, hệ thống truyền động của robot phải giải phóng đủ mật độ công suất ngay lập tức, và thời gian chịu tải trọng cao cực kỳ ngắn. Hệ thống cần giải các phương trình chuyển động sáu bậc tự do theo thời gian thực, bao gồm tịnh tiến trước sau, trái phải, lên xuống, và xoay quanh ba trục. Độ lệch góc lớn hơn 0,5 độ có thể khiến robot mất thăng bằng khi tiếp đất. Mắt cá chân, đầu gối và khớp hông của robot cần được hấp thụ và đệm, đòi hỏi cảm biến lực chân phải cảm nhận lực phản ứng của mặt đất và phản ứng trong vòng 0,01 giây.
Những công ty mới như Unitree Robotics đã từ bỏ giải pháp truyền động thủy lực để chuyển sang công nghệ truyền động điện thuần túy. Điều này khắc phục được nhược điểm trước đây là truyền động điện có công suất thấp hơn truyền động thủy lực, đồng thời đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí thông qua động cơ mô-men xoắn cao tự phát triển và thiết kế kết cấu nhẹ. Ví dụ, Unitree G1 sử dụng thiết kế với 23-43 động cơ khớp, đạt mô-men xoắn khớp tối đa 120 N·m, cho phép duy trì độ ổn định tổng thể ngay cả trong các động tác như lộn nhào sang ngang đòi hỏi khả năng kiểm soát quán tính ngang cực cao.
Boston Động lực cũng đã ra mắt phiên bản điện của Atlas vào tháng 4 năm 2024, đánh dấu sự chấp nhận rộng rãi hơn đối với công nghệ truyền động điện. Vào tháng 2 năm 2025, công ty ZQGame của Trung Quốc đã hoàn thành thành công cú lộn ngược về phía trước đầu tiên trên thế giới, tạo nên một bước đột phá công nghệ đáng kể. So với cú lộn ngược phổ biến hơn ở giai đoạn trước, cú lộn ngược về phía trước đặt ra yêu cầu cao hơn về khả năng cân bằng động, lực nổ tức thời và khả năng điều khiển hạ cánh chính xác của robot.
02
Trí thông minh đến từ đâu?
Những đột phá trong các động tác có độ khó cao như lộn nhào có ý nghĩa quan trọng hơn nhiều so với các màn trình diễn kỹ thuật đơn thuần.
Những hành động này có thể kiểm chứng một cách có hệ thống mức độ hoàn thiện của toàn bộ hệ thống điều khiển và các thành phần chính, đặt nền móng cho việc ứng dụng robot trong hoàn cảnh thực tế phức tạp. Trong một buổi trình diễn công khai vào tháng 9 năm 2025, Robot Unitree G1 đã có thể phản ứng nhanh đối diện các cú đẩy và đá liên tục, trở về tư thế đứng, thể hiện trí thông minh vận động đáng kể.
Sự kiện này đánh dấu một bước tiến mới trong quá trình robot di chuyển từ phòng thí nghiệm đến thế giới thực phức tạp.
Kể từ bước đột phá tại AIGC vào năm 2022 và việc Tesla công bố nguyên mẫu robot Optimus, ngành công nghiệp robot hình người toàn cầu đã bước vào giai đoạn phát triển nhanh chóng. Một báo cáo nghiên cứu do Guotai Haitong Securities công bố vào tháng 11 năm 2025, trích dẫn bên long dữ liệu, cho thấy 104 công ty robot hình người đã được đăng ký tại Trung Quốc vào năm 2024, thể hiện mức tăng trưởng 104% so với cùng kỳ năm trước. Robot hình người cũng là điểm nóng về đầu tư và tài chính. Từ tháng 1 đến tháng 7 năm 2025, ngành công nghiệp robot hình người trong nước đã chứng kiến 101 giao dịch tài chính, huy động được hơn 26 tỷ nhân dân tệ, vượt quá tổng số tiền tài trợ cho cả năm 2024. Trước năm 2024, ngành công nghiệp robot hình người đang trong giai đoạn thử nghiệm thực nghiệm, với các sản phẩm là nguyên mẫu, chủ yếu giới hạn dưới 10 đơn vị. Từ năm 2024 đến năm 2025, ngành công nghiệp này bước vào giai đoạn sản xuất thử nghiệm, với một số công ty hàng đầu bắt đầu giao hàng thí điểm từ hàng chục đến hàng trăm đơn vị. Sau năm 2025, ngành công nghiệp này sẽ bước vào giai đoạn sản xuất hàng loạt.
Điều quan trọng cần lưu ý là các công ty trong ngành robot có thể được phân loại thành hai hướng phát triển dựa trên việc kinh doanh: định hướng phần cứng và định hướng phần mềm. Các công ty định hướng phần cứng tập trung vào bản thân robot như điểm khởi đầu cốt lõi, tập trung vào nghiên cứu và phát triển độc lập các thành phần chính như mô-đun khớp nối, động cơ, bộ giảm tốc và bộ điều khiển, đặc biệt chú trọng vào những đột phá trong thuật toán điều khiển chuyển động. Điều này tương tự như tiểu não của con người, và sản phẩm của họ thường được chỉ báo chủ yếu dựa trên khả năng chịu tải, tốc độ và hiệu suất chuyển động; ví dụ bao gồm Boston Động lực và Unitree Robotics.
Các công ty phần mềm có xu hướng tập trung vào công nghệ trí tuệ nhân tạo, sử dụng các mô hình ngôn ngữ hình ảnh, mô hình thế giới và dữ liệu tổng hợp mô phỏng tiên tiến — đây là những điểm khởi đầu cho hoạt động nghiên cứu và phát triển của họ. Họ thường tích hợp robot bằng cách tìm nguồn cung ứng linh kiện từ các nhà cung cấp bên ngoài, tập trung vào trí tuệ nhận thức và khả năng ra quyết định của robot, chẳng hạn như Galaxy General. Trong khi đó, các nhà sản xuất ô tô như Tesla, với năng lực sản xuất quy mô lớn, có thể tận dụng nền tảng sản xuất phần cứng sâu rộng và tích lũy phần mềm từ công nghệ lái xe tự hành để chứng minh năng lực toàn diện trong lĩnh vực robot, tích hợp phần cứng và phần mềm.
Trong giai đoạn đầu phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, robot hoàn toàn dựa vào các mã quỹ đạo chính xác do các kỹ sư viết ra để thực hiện nhiệm vụ, khiến chúng về cơ bản không khác gì các thiết bị sản xuất truyền thống. Cũng giống như cú lộn ngược được Atlas động lực trình diễn năm 2017 về cơ bản là việc thực hiện chính xác một chuỗi động tác được lập trình sẵn.
Sau đó, robot học tập bước vào giai đoạn lấy dữ liệu làm trọng tâm, tự động học các kỹ năng thông qua quan sát, bắt chước và thử nghiệm sai sót lặp đi lặp lại. Hơn nữa, các hệ thống thông minh và học tập tự động được tích hợp độ sâu, cho phép robot hiểu các lệnh trừu tượng, chủ động tìm kiếm giải pháp trong hoàn cảnh xa lạ, và dần dần phát triển thành các tác nhân thông minh tự chủ có khả năng ứng phó với thực tế phức tạp. Kết quả là, các công ty toàn cầu đã thể hiện thế mạnh của mình trong lĩnh vực thuật toán.
Sau khi tuyên bố chấm dứt hợp tác với OpenAI vào tháng 2 năm 2025, công ty quốc tế hàng đầu Figure AI đã chuyển trọng tâm sang phát triển các mô hình AI đầu cuối của riêng mình. Người ta tuyên bố rằng mô hình AI quy mô lớn của họ, Helix, đã đạt được những đột phá công nghệ đáng kể. Helix là công ty đầu tiên giới thiệu phương pháp tiếp cận hệ thống kép vào mô hình VLA (Visual-Language-Motion) của mình. Hệ thống 1 tập trung vào điều khiển hành động thời gian thực, xử lý thông tin trực quan với tốc độ phản hồi cực cao; Hệ thống 2 sở hữu khả năng hiểu cảnh và phân tích ngôn ngữ mạnh mẽ, chịu trách nhiệm diễn giải các hướng dẫn phức tạp, xác định các yếu tố hoàn cảnh và xây dựng kế hoạch hành động. Kiến trúc hệ thống kép cũng mang lại những lợi thế đáng kể về khả năng lặp lại mô-đun. Cả hai hệ thống đều có thể được tối ưu hóa độc lập mà không cần phải đại tu toàn bộ mô hình tổng thể.
Vào tháng 9 năm 2025, Logic Robotics, một công ty Trung Quốc, đã công bố mã nguồn mở hoàn toàn cho mô hình cơ sở thể hiện tổng quát GO-1 của mình. Mô hình này áp dụng kiến trúc ViLLA tiên tiến, trở thành mô hình thông minh thể hiện tổng quát mã mã nguồn mở mở đầu tiên trên thế giới sử dụng kiến trúc này. Tên đầy đủ của kiến trúc ViLLA là Vision-Language-Latent-Action (Tầm nhìn-Ngôn ngữ-Hành động tiềm ẩn), có thể thu hẹp khoảng cách ngữ nghĩa giữa hình ảnh và văn bản đầu vào và quá trình thực hiện hành động cuối cùng của robot bằng cách sử dụng đánh dấu hành động ngầm định, cho phép robot hiểu chính xác hơn các lệnh của con người và chuyển đổi chúng thành các chuyển động tinh tế.
Ngoài ra, những công ty mới nổi như Physical Intelligence và Skild AI tại Hoa Kỳ đang khám phá lĩnh vực tiên tiến về mô hình hóa thế giới, nhằm mục đích cho phép robot xây dựng mô hình thế giới vật lý bên trong để chúng có thể dự đoán hậu quả của hành động của mình.
03
Vẫn còn nhiều thách thức.
Ngành công nghiệp robot đã bắt đầu xây dựng khuôn khổ phát triển công nghệ có hệ thống.
Tương tự như hệ thống phân loại xe tự hành từ L1 đến L5, Zhiyuan Robotics đã đề xuất lộ trình công nghệ trí tuệ nhân tạo từ G1 đến G5. Theo Haike Finance, G1 được tùy chỉnh cho các tình huống cụ thể và thiếu khả năng chuyển đổi giữa các tình huống; G2 có thể hiểu nhiệm vụ đa tình huống và đạt được khả năng khái quát hóa hạn chế bằng cách kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn; G3 chuyển sang vận hành dựa trên dữ liệu đầu cuối, đạt được sự thay đổi mô hình ở cấp độ kiến trúc; G4 giới thiệu các mô hình vận hành tổng quát và dữ liệu mô phỏng, cải thiện đáng kể hiệu suất trong nhiệm vụ phức tạp; và G5, như một mục tiêu dài hạn, sẽ đạt được khả năng vận hành tự động hoàn toàn từ đầu cuối đến đầu cuối, từ nhận thức đến thực thi.
Việc khái quát hóa là một thách thức quan trọng khi công nghệ robot phát triển lên tầm cao hơn.
Khái quát hóa đề cập đến khả năng thực hiện linh hoạt nhiều nhiệm vụ của robot trong các tình huống khác nhau mà không cần phải đào tạo lại hoặc điều chỉnh cho mỗi tình huống mới. Hiện tại, các kỹ năng mà robot thành thạo trong hoàn cảnh cụ thể rất khó chuyển giao hiệu quả sang các tình huống, nhiệm vụ hoặc vật thể mới. Một robot có thể thực hiện chính xác các thao tác cầm nắm trong hoàn cảnh phòng thí nghiệm, nhưng hiệu suất của nó sẽ giảm đáng kể hoặc thậm chí hoàn toàn thất bại nếu cốc bị thay đổi hình dạng hoặc điều kiện ánh sáng bị thay đổi.
Gốc rễ của thách thức này nằm ở sự phức tạp vô hạn của thế giới thực. Hoàn cảnh thực tế là mở và luôn biến đổi; sự kết hợp giữa hình dạng vật thể, vật liệu, góc đặt và các yếu tố như ánh sáng và nhiễu bối cảnh gần như vô tận. Con người không thể lập trình trước cho tất cả các khả năng, cũng như không thể thu thập dữ liệu đào tạo bao quát tất cả các trường hợp ngoại lệ. Đối diện mặt bàn có độ phản chiếu cao, một con thú cưng đột nhiên xuất hiện, hoặc một vật dụng hàng ngày có hình dạng kỳ lạ, độ chính xác trong hoạt động của robot sẽ giảm đáng kể. Điều này có nghĩa là trí thông minh tự động thực sự vẫn còn rất xa vời.
Cuộc thi Marathon Robot Yizhuang Bắc Kinh, vốn bị nhiều cư dân mạng chế giễu, là một ví dụ điển hình. Vào tháng 4 năm 2025, cuộc thi marathon robot hình người này đã thu hút hơn 300 công ty robot và sản xuất thông minh có tiếng. Các robot tham gia cần có đội ngũ kỹ sư đồng hành trong suốt sự kiện, chịu trách nhiệm thay pin và xử lý các tình huống bất ngờ như mất thăng bằng. Video ghi lại cuộc thi cho thấy một số robot sụp đổ mặt đất bằng phẳng; một số khác loạng choạng và không thể đi theo đường thẳng; và một số thậm chí còn bị mất đầu.
Video về robot Neo của 1X cho thấy tình trạng hiện tại của cái gọi là robot gia đình. Neo mất hơn một phút để hoàn thành một nhiệm vụ cơ bản như lấy nước từ tủ lạnh cách xa 3 mét, nhiệm vụ mà con người có thể thực hiện chỉ trong vài giây. Người dùng không thể hiểu và thực hiện nhiệm vụ phức tạp này bằng các lệnh tự nhiên như "Làm ơn dọn dẹp phòng cho tôi". Màn trình diễn thẳng thắn của 1X về sự hiện diện của người điều khiển từ xa cho thấy robot hiện tại vẫn chưa khắc phục được nút thắt công nghệ cốt lõi là khả năng tự động xử lý hoàn cảnh mở.
Việc thu thập và sử dụng dữ liệu đào tạo robot cũng là một vấn đề quan trọng cần được giải quyết khẩn cấp.
Nếu dữ liệu huấn luyện được tạo ra bằng hoàn cảnh mô phỏng ảo, robot phải đối diện vấn đề Khoảng cách Mô phỏng-Thực. Các thông số vật lý, nhiễu cảm biến và tương tác hoàn cảnh trong thế giới ảo không thể mô phỏng hoàn toàn độ phức tạp của bối cảnh thực, khiến các thuật toán hoạt động tốt trong mô phỏng bị suy giảm hiệu suất đáng kể khi chuyển sang robot vật lý.
Việc hoàn toàn dựa vào việc thu thập dữ liệu trong hoàn cảnh thực tế đặt ra những thách thức đáng kể do chi phí thời gian cao và hao mòn phần cứng, cản trở việc triển khai trên quy mô lớn. Ví dụ, Tesla đã chọn tích hợp trung tâm đào tạo Dojo, cho phép đội ngũ robot hình người Optimus từ bỏ công nghệ ghi hình chuyển động truyền thống và thay vào đó áp dụng phương pháp học video thuần túy. Phương pháp này cho phép robot quan sát các bản ghi video về việc con người thực hiện nhiệm vụ, tự động trích xuất các mẫu hành vi và tạo ra các chiến lược vận hành.
Mặc dù công nghệ robot vẫn còn nhiều thách thức, nhưng trí tuệ nhân tạo, một hướng đi cốt lõi hàng đầu trong khoa học và công nghệ, đang có những bước phát triển vượt bậc không ngừng. Trong lĩnh vực mới nổi này, các doanh nghiệp trong nước đã tích cực triển khai nguồn lực và đạt được những tiến bộ đáng kể, thể hiện tốc độ phát triển nhanh chóng.
Cấp chính sách cũng đã đưa ra những tín hiệu hỗ trợ rõ ràng. Vào tháng 3 năm 2025, Báo cáo Công tác Chính phủ của Quốc vụ viện đã nêu rõ rằng đất nước sẽ ưu tiên phát triển và mở rộng các ngành công nghiệp lớn mạnh và tương lai. Lần đầu tiên, báo cáo đã liệt kê trí tuệ nhân tạo bên cạnh sản xuất sinh học, công nghệ lượng tử và 6G trong phạm vi phát triển công nghiệp tương lai, tăng phát triển trí tuệ nhân tạo lên tầm chiến lược quốc gia. Bắc Kinh, Hàng Châu và các thành phố khác cũng đã ban hành các văn bản chính sách trọng điểm, tập trung vào trí tuệ nhân tạo và ngành công nghiệp robot, nhằm thúc đẩy đột phá công nghệ và hội nhập công nghiệp.
Hiện tại, sự phát triển của robot học khá tương đồng với lộ trình phát triển của ngành công nghiệp điện thoại thông minh. Trong giai đoạn đầu, mỗi nhà sản xuất hoạt động độc lập, với các công nghệ khám phá những hướng đi khác nhau, dần dần hướng tới những đột phá then chốt. Cũng giống như "khoảnh khắc iPhone" đã định hình lại hình thức và hệ sinh thái của thiết bị đầu cuối di động, lĩnh vực robot học cũng sẽ đạt đến điểm bùng phát riêng trong tương lai — khi một công nghệ hoặc sản phẩm xuất hiện với trải nghiệm vượt qua mong đợi của người dùng, nó sẽ nhanh chóng thúc đẩy sự thống nhất các tiêu chuẩn công nghiệp và hình thành một hệ sinh thái.
Bước đột phá này không chỉ đơn thuần là cải thiện các thông số kỹ thuật, mà còn là sự chuyển đổi căn bản trải nghiệm người dùng. Trong lĩnh vực AI, nó giống như sự xuất hiện của ChatGPT, biến AI từ một khái niệm trong phòng thí nghiệm thành cuộc sống hàng ngày. Sản xuất hàng loạt chỉ là bước đầu tiên trong một hành trình dài; sự tăng tốc của công nghệ đã rõ ràng, và ngày mà những robot thông minh từ khoa học viễn tưởng bước vào các hộ gia đình bình thường có lẽ sẽ không còn xa.
Bài viết này được trích từ tài khoản WeChat chính thức "Haike Finance" , tác giả: Xu Junhao và được xuất bản với sự cho phép của 36Kr.
