VBD 
Khi nhắc đến trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều người sẽ hình dung đến những hệ thống “vô hình” như ChatGPT hay Siri – tồn tại hoàn toàn trong không gian số, có khả năng phân tích và phản hồi, nhưng không thể tương tác trực tiếp với thế giới thực. Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) là một hướng đi hoàn toàn khác. Không chỉ “nghĩ”, AI giờ đây còn có thể “làm”. Hãy tưởng tượng một chiếc xe tự hành không chỉ “nghĩ” về việc lái xe mà còn phát hiện biển báo, tính toán khi nào cần phanh và thực sự “đạp phanh”. Hay một robot trong kho có thể tìm đúng gói hàng, né người, và nâng hàng bằng cánh tay cơ học.
1. Physical AI là gì?
Physical AI là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và các hệ thống vật lý, giúp máy móc không chỉ hiểu mà còn tương tác với môi trường thực. Công nghệ này kết hợp các thuật toán AI như học máy (machine learning), thị giác máy tính (computer vision) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) với các thành phần phần cứng như robot, cảm biến (sensors) và cơ cấu chấp hành (actuators) để tạo ra những hệ thống có khả năng nhận thức, suy luận và hành động trong môi trường vật lý.
2. Các đặc điểm chính của Physical AI
Dưới đây là các đặc điểm cốt lõi giúp phân biệt và định hình Physical AI:
- Hiện thân vật lý (Embodiment): Physical AI luôn tồn tại dưới dạng vật lý cụ thể như robot, máy bay không người lái (drone) hoặc xe tự hành. Chính nhờ hình dạng vật lý này mà chúng có thể tương tác trực tiếp với môi trường xung quanh.
- Nhận biết môi trường (Perception): Physical AI sử dụng nhiều loại cảm biến như camera, micro và cảm biến ánh sáng LiDAR – tương đương với “mắt” và “tai” của máy để thu thập và phân tích dữ liệu của môi trường xung quanh
- Ra quyết định (Decision-Making): Các thuật toán AI xử lý dữ liệu từ cảm biến để đưa ra các quyết định hoặc dự đoán hành vi phù hợp.
- Thực hiện hành động (Action): Các cơ cấu chấp hành (actuator) như động cơ, cánh tay máy hoặc bánh xe cho phép hệ thống thực hiện các tác vụ vật lý như di chuyển, cầm nắm hay điều khiển vật thể.
- Tính thích nghi (Adaptability): Physical AI có thể học hỏi và tự điều chỉnh để thích nghi với những tình huống hoặc môi trường mới theo thời gian.
3. Physical AI hoạt động như thế nào?
Các Mô hình AI tạo sinh (Generative AI) và các Mô hình Ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM) như GPT hay LLaMA – được huấn luyện trên một lượng dữ liệu văn bản và hình ảnh khổng lồ, chủ yếu được thu thập từ Internet. Những mô hình này có khả năng ấn tượng trong việc tạo ra ngôn ngữ tự nhiên và diễn đạt các khái niệm trừu tượng, nhưng lại rất hạn chế trong việc hiểu thế giới vật lý và các quy luật vận hành của nó.
AI tạo sinh dạng vật lý (Generative Physical AI) là bước phát triển mở rộng từ các mô hình AI tạo sinh hiện nay, giúp hệ thống không chỉ hiểu ngôn ngữ hay hình ảnh, mà còn có khả năng nhận biết mối quan hệ không gian và hành vi vật lý trong thế giới 3D – nơi con người sinh sống. Để làm được điều này, quá trình huấn luyện AI sẽ được bổ sung thêm dữ liệu có chứa thông tin về không gian, hình học và các quy tắc vật lý thực tế.
Nguồn dữ liệu 3D này được tạo ra thông qua các mô phỏng máy tính có độ chính xác cao. Đây vừa là nguồn dữ liệu đầu vào, vừa là môi trường huấn luyện cho AI.
Quy trình tạo dữ liệu mô phỏng vật lý thường bắt đầu bằng việc xây dựng một bản sao kỹ thuật số (digital twin) của một không gian thực tế, ví dụ như một nhà máy. Không gian ảo này được gắn các cảm biến và các thiết bị tự động như robot. Sau đó, các kịch bản mô phỏng vận hành thực tế sẽ được thực hiện và hệ thống cảm biến sẽ ghi lại các tương tác vật lý như chuyển động, va chạm (động học vật thể cứng – rigid body dynamics) hoặc cách ánh sáng phản chiếu, lan truyền trong không gian.
4. Học tăng cường (Reinforcement Learning) đóng vai trò gì trong Physical AI?
Học tăng cường (Reinforcement learning) là phương pháp giúp máy móc tự học cách thực hiện công việc thông qua môi trường mô phỏng, trước khi áp dụng vào thế giới thực. Phương pháp này cho phép máy móc học tập một cách an toàn và nhanh chóng thông qua hàng nghìn, thậm chí hàng triệu lần thử và sai (trial and error).
Trong quá trình học, hệ thống Physical AI sẽ được “thưởng” khi thực hiện đúng một hành động mong muốn trong mô phỏng. Điều này khuyến khích mô hình không ngừng điều chỉnh và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Nhờ lặp đi lặp lại quá trình học tăng cường, máy móc có thể dần thích nghi với những tình huống mới hoặc xử lý các vấn đề bất ngờ, chuẩn bị sẵn sàng cho việc vận hành ngoài đời thực.
Về lâu dài, hệ thống tự hành có thể phát triển những kỹ năng vận phức tạp, cần thiết cho nhiều ứng dụng thực tế như xếp hàng hóa gọn gàng, hỗ trợ lắp ráp xe cộ, hoặc tự điều hướng trong môi trường mà không cần con người can thiệp.
5. Các thành phần chính cấu tạo nên hệ thống Physical AI
Một hệ thống Physical AI là sự tích hợp giữa phần cứng (hardware), phần mềm (software) và khả năng kết nối (connectivity), nhằm tạo ra khả năng tương tác thông minh với thế giới thực. Dưới đây là những thành phần cốt lõi:
5.1. Cảm biến (Sensors)
Các cảm biến đóng vai trò thị giác và xúc giác, giúp Physical AI nhìn thấy và cảm nhận môi trường xung quanh. Các cảm biến thu thập dữ liệu theo thời gian thực để hệ thống có thể hiểu được điều kiện bên ngoài và đưa ra phản ứng phù hợp.
Một số loại cảm biến phổ biến gồm:
- Camera: Dùng cho các tác vụ liên quan đến thị giác máy tính (computer vision). Camera giúp hệ thống thu nhận hình ảnh, nhận diện vật thể, theo dõi chuyển động và phân tích tín hiệu thị giác.
- LiDAR/Radar: Phát ra tín hiệu và đo phản xạ để tạo bản đồ 3D chi tiết của môi trường xung quanh. Đây là công nghệ quan trọng trong định vị và dẫn đường.
- Micro (microphone): Ghi lại âm thanh, giúp hệ thống xử lý và nhận dạng giọng nói.
- Cảm biến quán tính (Inertial Measurement Unit – IMU): Gồm cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển, giúp theo dõi chuyển động, phương hướng và giữ cho thiết bị ổn định.
- Cảm biến nhiệt độ, áp suất, khoảng cách: Dùng để đo nhiệt, lực tác động hoặc khoảng cách tới vật thể gần – giúp máy phản ứng linh hoạt khi môi trường thay đổi.
5.2. Cơ cấu chấp hành (Actuators)
Đây là bộ phận giúp hệ thống thực hiện các hành động vật lý dựa trên quyết định đã được xử lý. Nếu robot nhìn thấy một quả táo qua camera và nhận được lệnh nhặt lên, nó sẽ sử dụng các động cơ ở cánh tay để tính toán và nhặt quả táo.
Một số cơ cấu chấp hành điển hình:
- Động cơ: Điều khiển bánh xe, cánh tay robot… giúp thiết bị di chuyển hoặc thao tác.
- Động cơ servo: Điều khiển chính xác các góc xoay hoặc chuyển động tuyến tính – cần thiết cho các thao tác tinh vi.
- Hệ thống thủy lực hoặc khí nén: Tạo ra lực mạnh nhờ áp suất chất lỏng hoặc không khí, thường dùng trong máy móc hoặc robot hạng nặng.
- Loa: Chuyển tín hiệu điện thành âm thanh để giao tiếp hoặc phản hồi người dùng.
5.3. Bộ xử lý AI (AI Processing Units)
Đây là bộ phận chịu trách nhiệm xử lý khối lượng lớn tính toán, bao gồm việc phân tích dữ liệu từ cảm biến và vận hành các thuật toán AI để đưa ra quyết định trong thời gian thực. Một số bộ xử lý phổ biến:
- GPU (Graphics Processing Unit): Chuyên xử lý song song, tăng tốc các tác vụ như xử lý hình ảnh và tín hiệu – cần thiết cho các ứng dụng AI thời gian thực.
- TPU (Tensor Processing Unit): Do Google phát triển riêng, tối ưu cho việc xử lý khối lượng lớn các tác vụ học máy (machine learning), đặc biệt là mạng nơ-ron (neural networks).
- Thiết bị điện toán biên (Edge computing): Cho phép xử lý dữ liệu ngay trên thiết bị, thay vì đưa lên đám mây, giúp giảm độ trễ (latency) – phù hợp với các ứng dụng yêu cầu phản hồi tức thì.
5.4. Phần cứng cơ khí (Mechanical Hardware)
Đây là phần cấu trúc vật lý của hệ thống, đóng vai trò như “bộ khung” nâng đỡ toàn bộ thiết bị, giúp duy trì cấu trúc và hỗ trợ chuyển động. Một số thành phần chính:
- Khung (chassis/frame): Là phần nền tảng nâng đỡ toàn bộ cấu trúc robot, máy bay không người lái (drone) hoặc xe tự hành, giúp gắn kết và hỗ trợ tất cả các bộ phận khác.
- Chi tiết khớp nối (Articulated limbs): Các bộ phận như cánh tay, chân có nhiều khớp chuyển động linh hoạt để thực hiện tác vụ phức tạp.
- Bộ kẹp, tay gắp (Grippers/Manipulators): Là bộ phận cuối của cánh tay robot, có nhiệm vụ cầm nắm, giữ hoặc điều khiển vật thể – đóng vai trò giúp robot tương tác trực tiếp với đồ vật trong môi trường.
5.5. Phần mềm và thuật toán AI (AI Software & Algorithms)
Đây chính là “bộ não” của hệ thống Physical AI – nơi xử lý dữ liệu từ cảm biến và đưa ra các quyết định hành động. Các thành phần quan trọng gồm:
- Hệ điều hành robot (Robot Operating System – ROS): Là phần mềm mã nguồn mở cung cấp bộ công cụ và thư viện để xây dựng ứng dụng robot, đồng thời hỗ trợ việc kết nối và điều khiển phần cứng.
- Mô hình học máy (Machine Learning Models): Giúp hệ thống học cách hiểu môi trường và cải thiện hành vi thông qua quá trình thử – sai (trial and error).
5.6. Hệ thống điều khiển (Control Systems)
Đây là phần chuyển các quyết định từ phần mềm thành lệnh cụ thể cho các cơ cấu chấp hành thực thi. Một số hệ thống điều khiển tiêu biểu:
- Bộ điều khiển PID (Proportional–Integral–Derivative Controller): Dùng thuật toán điều khiển theo tỷ lệ, tích phân và vi phân để đảm bảo chuyển động chính xác, ổn định.
- Hệ điều hành thời gian thực (Real-Time Operating System – RTOS): Quản lý tài nguyên phần cứng và đảm bảo các tác vụ được thực hiện đúng thời điểm – yếu tố then chốt trong các hệ thống cần độ chính xác cao như Physical AI.
6. So sánh giữa Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) và Trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI)
Thoạt nhìn, Physical AI và Embodied AI tưởng chừng có vẻ giống nhau vì đều liên quan đến việc AI tương tác với thế giới thực. Tuy nhiên, có những khác biệt rõ rệt về bản chất giữa hai khái niệm này.
6.1. Physical AI
Physical AI là các hệ thống AI được tích hợp với phần cứng vật lý như cảm biến (sensors), cơ cấu chấp hành (actuators), robot… để có thể tương tác trực tiếp với thế giới thực. Mục tiêu chính của Physical AI là thực hiện các nhiệm vụ cụ thể trong môi trường vật lý.
Mô hình AI này kết hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo với hệ thống cơ khí để thực hiện các thao tác như di chuyển, cầm nắm, và điều hướng. Physical AI phụ thuộc vào phần cứng như động cơ, camera và bánh xe để tương tác với môi trường.
Ví dụ:
- Xe tự hành sử dụng AI để xử lý dữ liệu cảm biến từ camera và radar, sau đó trực tiếp điều khiển vô lăng, chân phanh hoặc chân ga.
- Robot trong kho hàng (như Amazon Sparrow) ứng dụng AI để nhận diện, nhặt và phân loại các gói hàng một cách tự động.
6.2. Embodied AI
Khác với Physical AI, Embodied AI được thiết kế để học hỏi và suy luận thông qua trải nghiệm nghiệm vật lý với môi trường xung quanh. Điểm cốt lõi của trí tuệ nhân tạo hiện thân là trí thông minh được rèn luyện qua trải nghiệm cơ thể, giống như cách con người di chuyển hay tương tác. Mô hình này học cách đi, đứng, cầm nắm… bằng cách thử – sai (trial and error) trong môi trường thực tế chứ không chỉ đến từ các thuật toán hay dữ liệu có sẵn.
Ví dụ: Robot Atlas của Boston Dynamics có khả năng tự học cách giữ thăng bằng, nhảy hoặc di chuyển qua địa hình gồ ghề nhờ liên tục điều chỉnh và thích nghi chuyển động của cơ thể.
Tóm lại, Physical AI là AI được tích hợp vào hệ thống vật lý (robot, máy móc) để thực hiện hành động và giải quyết các vấn đề thực tiễn, như tự động hóa trong nhà máy. Embodied AI là AI được triển khai trên robot hoặc thiết bị có khả năng cảm nhận và tương tác với môi trường, giúp học hỏi, suy luận và phản ứng thông minh thông qua trải nghiệm thực tế.
7. Tiềm năng của Physical AI
Giá trị cốt lõi của Physical AI nằm ở khả năng đưa trí tuệ số vào thế giới thực, biến những thuật toán thông minh thành hành động thực tế. Physical AI đang thay đổi cách máy móc phối hợp làm việc với con người, đồng thời mở ra những bước chuyển mình mạnh mẽ cho nhiều ngành công nghiệp. Dưới đây là những lĩnh vực được kỳ vọng sẽ có sự chuyển đổi rõ rệt nhờ Physical AI:
7.1. Y tế
Physical AI có rất nhiều ứng dụng trong ngành y tế. Ví dụ, robot phẫu thuật có thể sử dụng hệ thống điều khiển thông minh để thực hiện các ca mổ ít xâm lấn với độ chính xác cao. Các bộ khung robot hỗ trợ phục hồi chức năng (rehabilitation exoskeleton) giúp bệnh nhân tập đi lại bằng cách tự động điều chỉnh theo chuyển động của họ theo thời gian thực. Ngoài ra, robot tự động tích hợp AI còn có thể vận chuyển vật tư, khử trùng phòng bệnh hoặc hỗ trợ điều dưỡng thực hiện các công việc lặp đi lặp lại.
7.2. Sản xuất
Trong các nhà máy, robot cộng tác (collaborative robots – cobots) là những cánh tay robot tích hợp AI để làm việc cùng con người. Cobots có thể học cách xử lý các tác vụ tinh vi như lắp ráp linh kiện điện tử hoặc thực hiện các thao tác đòi hỏi độ chính xác cao như bàn tay con người.
7.3. Nông nghiệp
Trong nông nghiệp, máy móc điều khiển bằng AI có thể gieo trồng, tưới nước, thu hoạch đồng thời phân tích tình trạng đất. Robot nhổ cỏ dùng thị giác máy tính (computer vision) để nhận diện và loại bỏ cỏ dại mà không cần hóa chất. Máy kéo tự hành (autonomous tractors) tự vận hành, tránh chướng ngại vật bằng dữ liệu từ cảm biến và GPS, có thể thực hiện hàng loạt công việc trên đồng ruộng như cắt cỏ, phun thuốc, làm đất.
7.4. Logistics và Bán lẻ
Trong ngành logistics và bán lẻ, Physical AI đang vận hành các robot sắp xếp, đóng gói và giao hàng với tốc độ và độ chính xác cao. Những robot này đưa ra quyết định theo thời gian thực và học hỏi thích nghi theo loại sản phẩm. Ví dụ, robot Proteus có thể tự động phân loại, di chuyển hàng hóa. Ngoài ra còn có máy bay không người lái (drone) và robot giao hàng như Starship có thể điều hướng để đưa hàng đến tận tay người nhận.
7.5. Xây dựng
Physical AI đang thay đổi cách con người thực hiện công việc xây dựng. Máy xúc, xe ủi và cần cẩu có tích hợp AI có thể hoạt động bán tự động hoặc hoàn toàn tự động, đảm nhận các tác vụ như đào móng, san lấp mặt bằng, đặt vật liệu. Các công ty như Caterpillar và Komatsu đang ứng dụng AI để phát triển máy móc hạng nặng thông minh hơn. Cánh tay robot điều khiển bằng AI có thể thực hiện các công việc lặp đi lặp lại như xây gạch, hàn hoặc hoàn thiện bề mặt bê tông với độ chính xác rất cao.
8. Thách thức về dữ liệu và phần cứng trong Physical AI
Việc triển khai và vận hành các mô hình AI trong hệ thống phần cứng như robot công nghiệp, thiết bị thông minh hoặc máy móc tự động tạo ra nhiều thách thức đặc thù. Dưới đây là một số vấn đề phổ biến liên quan đến dữ liệu và phần cứng:
8.1. Thách thức về dữ liệu
Thiếu dữ liệu chất lượng cao
Giống như các hệ thống AI khác, Physical AI cũng cần một lượng lớn dữ liệu được gán nhãn chính xác để huấn luyện các mô hình, ví dụ như phát hiện lỗi hoặc lập kế hoạch di chuyển. Tuy nhiên, những dữ liệu này phải phản ánh đúng điều kiện vật lý thực tế như ánh sáng, vật liệu, vị trí… Ví dụ, để huấn luyện một robot hàn, cần có hàng nghìn ảnh được gán nhãn của mối hàn trên nhiều loại kim loại, chụp ở nhiều góc độ khác nhau. Việc thu thập thủ công dữ liệu này rất tốn kém và mất thời gian.
Khó khăn trong gán nhãn dữ liệu
Physical AI yêu cầu dữ liệu huấn luyện phải được gán nhãn cực kỳ chính xác, thường cần chuyên gia trong ngành và can thiệp thủ công. Vì hệ thống cần hoạt động trong điều kiện thực tế, dữ liệu huấn luyện phải bao quát mọi tình huống có thể xảy ra. Ví dụ, để dạy AI phát hiện lỗi trong mối hàn, kỹ sư phải gán nhãn hàng ngàn mẫu cảm biến hoặc hình ảnh – công đoạn dễ bị sai lệch do con người
Thiếu khả năng thích nghi sau khi triển khai
Nhiều mô hình Physical AI được huấn luyện trên dữ liệu cố định và không được cập nhật sau khi triển khai. Trong khi đó, điều kiện thực tế như môi trường, thiết bị hoặc bố trí nhà máy có thể thay đổi, khiến mô hình trở nên lỗi thời và không còn phù hợp. Ví dụ, một cánh tay robot được huấn luyện để lắp ráp một mẫu xe cụ thể sẽ gặp khó khăn nếu nhà máy chuyển sang sản phẩm khác.
8.2. Thách thức về phần cứng
Hạn chế về tính toán và năng lượng
Các mô hình AI hiện đại, đặc biệt là học sâu (deep learning) trong thị giác máy tính (computer vision), đòi hỏi rất nhiều tài nguyên tính toán, thường vượt quá khả năng của các thiết bị nhúng (embedded systems). Các thiết bị chạy pin như cảm biến IoT (Internet of Things) hoặc robot nhỏ thường bị giới hạn năng lượng, còn hệ thống công nghiệp cần xử lý vấn đề tản nhiệt. Ví dụ, robot hàn FANUC sử dụng GPU để xử lý dữ liệu, nhưng nếu tích hợp vào hệ thống nhỏ gọn sẽ gây tốn năng lượng, sinh nhiệt, dễ dẫn đến hỏng hóc trong môi trường nhà máy nóng ẩm.
Giới hạn và độ tin cậy của cảm biến
Physical AI phụ thuộc vào cảm biến (như camera, LiDAR, cảm biến lực…) để nhận biết môi trường. Tuy nhiên, các cảm biến này có thể gặp sai số hoặc hỏng hóc khi làm việc trong điều kiện khắc nghiệt như bụi, rung lắc. Việc hiệu chuẩn lặp đi lặp lại cũng làm giảm hiệu năng. Ví dụ, camera gắn trên cánh tay robot có thể không nhận đúng vị trí mối hàn trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc khi bị bụi che.
Khó tích hợp với phần cứng cũ
Nhiều hệ thống hiện có như robot đời cũ trong nhà máy hoặc thiết bị HVAC sử dụng chip xử lý hoặc giao diện độc quyền. Việc tích hợp AI tiên tiến vào các hệ thống này vừa phức tạp về mặt kỹ thuật, vừa tốn kém. Ví dụ, nâng cấp một robot sản xuất từ thập niên 1990 để nhận diện lỗi bằng AI có thể cần thay toàn bộ bộ điều khiển, gây gián đoạn dây chuyền.
Độ trễ và yêu cầu xử lý theo thời gian thực
Các tác vụ như hàn bằng robot hoặc dẫn đường tự động yêu cầu AI đưa ra quyết định trong vòng vài mili-giây. Tuy nhiên, nếu phần cứng hạn chế hoặc AI chạy trên nền tảng đám mây, sẽ dễ phát sinh độ trễ. Ví dụ, nếu AI phản ứng chậm, robot hàn không điều chỉnh kịp đường đi trong quá trình hoạt động, mối hàn sẽ bị lệch hoặc lỗi.
