Vào ngày 27 tháng 1 năm 2026, OpenMind thông báo rằng cửa hàng ứng dụng robot của họ đã chính thức hoạt động trên App Store của Apple. Thoạt nhìn, điều này có vẻ chỉ là một công ty công nghệ khác ra mắt sản phẩm mới. Tuy nhiên, nếu xem xét kỹ hơn, ta sẽ thấy điều gì đó sâu sắc hơn: đây là nỗ lực nghiêm túc đầu tiên của ngành công nghiệp robot nhằm giải quyết một thách thức thậm chí còn cơ bản hơn cả việc “làm cho robot biết đi”—đó là làm thế nào để xây dựng một hệ sinh thái nhà phát triển trải rộng trên nhiều nền tảng phần cứng.
Khi tám công ty vốn là đối thủ cạnh tranh – như UBTECH, Zhiyuan Robotics và Fourier – cùng xuất hiện trong danh sách đối tác, tín hiệu rất rõ ràng: ngành công nghiệp robot đang trải qua một sự chuyển đổi Paradigm từ “cuộc đua phần cứng” sang “hệ sinh thái phần mềm”. Tuy nhiên, thách thức kỹ thuật thực sự chỉ mới bắt đầu. Làm thế nào cùng một đoạn mã có thể tạo ra hành vi nhất quán trên một robot hình người hai chân và một chú chó robot bốn chân? Câu trả lời cho câu hỏi này không chỉ quyết định sự thành công về mặt thương mại, mà còn quyết định liệu công nghệ robot có thể thực sự tích hợp vào cuộc sống hàng ngày theo cách mà điện thoại thông minh đã làm hay không.
Hệ điều hành OM1: "Khoảnh khắc Android" của thế giới robot, hay một cái bẫy phân mảnh khác?
Hệ điều hành mã nguồn mở OM1 của OpenMind được quảng bá như nền tảng cho “robot đa hình thái”. Tuy nhiên, xét từ góc độ kỹ thuật, lời hứa này lại bao hàm những yêu cầu gần như mâu thuẫn. Sự đa dạng của phần cứng robot vượt xa điện thoại thông minh—từ các nền tảng có bánh xe đến người máy hai chân, từ cánh tay robot công nghiệp đến robot đồng hành—mỗi loại đều có mức độ tự do, cấu hình cảm biến và khả năng chuyển động khác nhau rất nhiều. Để mang lại trải nghiệm phát triển thống nhất trên sự đa dạng này, OM1 phải đưa ra những lựa chọn kiến trúc cơ bản.
Triết lý thiết kế của lớp trừu tượng phần cứng phải chuyển từ "hướng đến thiết bị" sang "hướng đến khả năng". Các nhà phát triển sẽ không còn lập trình một khớp cụ thể trên một robot cụ thể nữa, mà thay vào đó sẽ đưa ra các lệnh nhắm mục tiêu vào các khả năng chuyển động trừu tượng. Điều này đòi hỏi nhân hệ thống phải duy trì một kho dữ liệu động về khả năng của mỗi robot trong thời gian thực, lập kế hoạch thông minh cho các tài nguyên có sẵn dựa trên cấu hình phần cứng thực tế và điều kiện môi trường.
Thiết kế môi trường thử nghiệm an ninh trở thành một thách thức quan trọng khác. Không giống như các ứng dụng di động, nơi các sự cố thường chỉ dẫn đến việc khởi động lại, lỗi trong các ứng dụng robot có thể gây ra thiệt hại vật lý. OM1 phải triển khai cách ly an toàn nhiều lớp để đảm bảo rằng các ứng dụng của bên thứ ba không thể truy cập trực tiếp vào trình điều khiển động cơ cấp thấp. Tất cả các lệnh chuyển động phải vượt qua các kiểm tra tính khả thi nghiêm ngặt. Hệ thống cần tính toán trong thời gian thực xem mỗi hành động có nằm trong giới hạn vật lý của robot, tránh va chạm và tuân thủ các ràng buộc về năng lượng hay không. Một giải pháp sáng tạo có thể là mô hình “quyền hạn tăng dần”, trong đó các ứng dụng mới được cài đặt ban đầu chỉ chạy trong môi trường mô phỏng bị hạn chế cao, dần dần có được quyền kiểm soát vật lý lớn hơn khi độ tin cậy của chúng được xác minh.
Tuy nhiên, sự hao phí hiệu năng do các lớp trừu tượng gây ra là không thể tránh khỏi. Việc điều khiển robot đòi hỏi khả năng phản hồi thời gian thực ở mức mili giây, và mỗi lớp phần mềm bổ sung sẽ làm tăng độ trễ. OM1 dường như giải quyết thách thức này bằng mô hình thực thi lai: các vòng điều khiển quan trọng, chẳng hạn như duy trì cân bằng, chạy trực tiếp ở lớp phần cứng hoặc trong nhân thời gian thực để đảm bảo độ trễ tối thiểu, trong khi logic ứng dụng cấp cao hơn được thực thi trong không gian người dùng, tương tác với các lớp thấp hơn thông qua cơ chế lập lịch ưu tiên và giao tiếp thời gian thực được thiết kế cẩn thận. Kiến trúc phân lớp này phải đạt được sự cân bằng chính xác giữa tính linh hoạt và hiệu năng; bất kỳ sai sót nào trong thiết kế đều có thể dẫn đến một hệ thống quá cứng nhắc để hỗ trợ đổi mới hoặc quá linh hoạt để đảm bảo an toàn thời gian thực.
Một thực tế mới dành cho các nhà phát triển: Những thách thức độc đáo khi lập trình cho thế giới vật lý
Việc phát triển ứng dụng cho robot khác biệt hoàn toàn so với việc phát triển ứng dụng cho điện thoại thông minh. Trong thế giới di động, các nhà phát triển có thể giả định một môi trường điện toán tương đối ổn định—bộ nhớ dồi dào, nguồn điện liên tục và các cảm biến tiêu chuẩn. Trong thế giới vật lý, các ứng dụng robot phải liên tục đối mặt với các ràng buộc thay đổi: giới hạn mô-men xoắn khớp, dung lượng pin còn lại, hệ số ma sát mặt đất và các chướng ngại vật động trong môi trường xung quanh.
Cửa hàng ứng dụng của OpenMind yêu cầu các nhà phát triển phải khai báo chi tiết hồ sơ yêu cầu vật lý cho từng kỹ năng, bao gồm số bậc tự do cần thiết, loại cảm biến cần thiết, dung lượng pin tối thiểu và liệu có cần nền tảng hoạt động ổn định hay không. Các thuật toán đối sánh ở phía máy chủ của cửa hàng sẽ tự động ghép nối các khai báo này với khả năng thực tế của từng robot, ngăn chặn việc cài đặt các ứng dụng yêu cầu thao tác chính xác trên các robot có cấu hình phần cứng không đủ.
Sự bất định trong thế giới vật lý tạo ra những thách thức độc đáo cho việc lập trình robot. Phần mềm truyền thống hoạt động trong môi trường tính toán xác định, nơi các đầu vào giống hệt nhau tạo ra các đầu ra giống hệt nhau. Ngược lại, các ứng dụng robot phải xử lý nhiễu cảm biến, lỗi bộ truyền động và những thay đổi đột ngột của môi trường. Bộ công cụ phát triển phần mềm của OM1 cung cấp một tập hợp các nguyên tắc lập trình xác suất cho phép các nhà phát triển viết mã chịu lỗi. Thay vì đưa ra các lệnh tuyệt đối như “nâng cánh tay lên 30 độ”, các nhà phát triển mô tả ý định như “cố gắng nâng cánh tay lên góc mục tiêu; nếu lực cản vượt quá Threshold, hãy thực hiện chiến lược dự phòng”. Hệ thống tự động ghi lại các sự kiện bất định này và sử dụng chúng để cải thiện các chiến lược ra quyết định trong tương lai. Các tính năng nâng cao hơn bao gồm chuyển giao kiến thức giữa các robot: các kỹ năng được học bởi một ứng dụng trên một mô hình robot, sau khi được trừu tượng hóa và điều chỉnh phù hợp, có thể được chuyển giao một phần sang các nền tảng phần cứng khác.
Độ hoàn thiện của bộ công cụ cuối cùng sẽ quyết định chất lượng trải nghiệm của nhà phát triển. OpenMind cung cấp một trình mô phỏng robot dựa trên web cho phép các nhà phát triển kiểm thử logic ứng dụng mà không cần phần cứng vật lý. Tuy nhiên, khoảng cách giữa mô phỏng và thực tế luôn tồn tại; không có môi trường mô phỏng nào có thể tái tạo hoàn toàn sự phức tạp của thế giới thực. Để giải quyết vấn đề này, OpenMind có thể đã thiết lập một mạng lưới kiểm thử cộng đồng, cho phép các nhà phát triển gửi ứng dụng đến một nhóm kiểm thử phân tán bao gồm các robot thực. Những robot này, được cung cấp từ các nhà sản xuất khác nhau và hoạt động trong các môi trường đa dạng, có thể cung cấp phản hồi kiểm thử phong phú. Báo cáo kiểm thử không chỉ giúp các nhà phát triển tinh chỉnh ứng dụng của họ mà còn đóng góp vào thuật toán xếp hạng của cửa hàng ứng dụng, tạo ra một vòng tuần hoàn tích cực giúp cải thiện chất lượng.
Đổi mới mô hình kinh doanh: Hiện thực hóa kỹ thuật của "nền kinh tế kỹ năng"
Cửa hàng ứng dụng OpenMind không chỉ đơn thuần là một nền tảng kỹ thuật mà còn là một thử nghiệm kinh tế. Một khi “kỹ năng robot” trở thành hàng hóa có thể giao dịch, cần có những cơ sở hạ tầng kỹ thuật hoàn toàn mới để quản lý, giao dịch và phân phối quyền sở hữu kỹ thuật số. Quản lý quyền kỹ thuật số trong lĩnh vực robot đặt ra một thách thức chưa từng có. Việc ngăn chặn vi phạm bản quyền phần mềm truyền thống tập trung vào việc sao chép mã, nhưng kỹ năng của robot về cơ bản có thể là các chuỗi chuyển động hoặc chiến lược điều khiển. Làm thế nào để ngăn người dùng phân tích ngược các thuật toán cốt lõi chỉ bằng cách quan sát hành vi của robot?
Giải pháp của OpenMind có thể bao gồm các môi trường thực thi được mã hóa, trong đó mã kỹ năng quan trọng chạy bên trong các môi trường thực thi đáng tin cậy được cách ly phần cứng, nhận đầu vào được mã hóa và xuất ra tín hiệu điều khiển mà không làm lộ logic bên trong. Một cơ chế bảo vệ khác là liên kết phần cứng: một số kỹ năng nâng cao yêu cầu cấu hình cảm biến cụ thể hoặc độ chính xác thực thi nhất định, tự nhiên tạo ra các rào cản kỹ thuật đối với việc lạm dụng.
Các mô hình định giá linh hoạt yêu cầu hỗ trợ dữ liệu thời gian thực. Giá trị thực tế của một kỹ năng "dọn dẹp nhà cửa" phụ thuộc vào nhiều chỉ số định lượng: diện tích bao phủ, thời gian hoàn thành, mức tiêu thụ năng lượng và xếp hạng mức độ hài lòng của người dùng. Hệ thống phụ trợ của OpenMind liên tục thu thập dữ liệu hiệu suất ẩn danh và chạy một khung đánh giá hiệu quả kỹ năng phức tạp, cung cấp dữ liệu thực tế cho các thuật toán định giá linh hoạt. Các nhà phát triển kỹ năng có thể lựa chọn từ nhiều mô hình kinh doanh, bao gồm mua một lần, đăng ký hoặc trả phí theo lượt sử dụng, mỗi mô hình yêu cầu các cơ chế đo lường, lập hóa đơn và xác minh khác nhau. Các mô hình chi tiết hơn có thể bao gồm định giá theo bậc thang—cung cấp chức năng cơ bản miễn phí để thu hút người dùng, đồng thời tính phí cho các tính năng nâng cao hoặc các trường hợp sử dụng chuyên nghiệp.
Một thị trường cho việc kết hợp các kỹ năng có thể tạo ra những hình thức sáng tạo mới. Giống như quy trình làm việc của ứng dụng di động chuỗi nhiều công cụ với nhau, các kỹ năng của robot có thể được kết hợp thành các chuỗi nhiệm vụ phức tạp thông qua các giao diện tiêu chuẩn hóa. Một kỹ năng tổng hợp "chuẩn bị bữa sáng" có thể kết hợp các kỹ năng riêng lẻ như "mở cửa tủ lạnh", "nhận biết và cầm trứng" và "vận hành chảo rán một cách an toàn". Điều này đòi hỏi hệ thống phải cung cấp các ngôn ngữ mô tả giao diện kỹ năng tiêu chuẩn hóa và các công cụ xác thực sự kết hợp, đảm bảo rằng các kỹ năng được kết hợp là khả thi về mặt vật lý và không khiến robot thực hiện các hành động mâu thuẫn cùng một lúc. Bản thân việc tạo ra các tổ hợp kỹ năng có thể trở thành một hạng mục sáng tạo mới, và "kiến trúc sư kỹ năng robot" - những người giỏi tích hợp các kỹ năng hiện có vào các trường hợp sử dụng mới - có thể nổi lên như một nghề nghiệp mới.
