Trung Quốc 'dạy học' cho robot hình người thế nào

Trong một văn phòng sáng đèn ở Thượng Hải, Kim, một sinh viên chuyên ngành khoa học máy tính 20 tuổi, đang đóng mở cửa chiếc lò vi sóng nhiều lần. Anh đeo kính thực tế ảo (VR) và khắp cơ thể được gắn hệ thống cảm biến dạng "khung xương" kết nối với robot hình người.

Đó là một trong những nhiệm vụ mà Kim đang làm tại một cơ sở huấn luyện robot hình người. Vào những ngày khác, anh sẽ thực hiện động tác như xếp khối gỗ, gấp quần áo... Thao tác lặp lại hàng trăm lần mỗi ngày, giúp thu thập dữ liệu cho robot hoặc có thể giúp robot học theo thời gian thực.

"Chúng tôi tự gọi mình là cyber-laborers", Kim nói với Rest of World, sử dụng biệt danh thay cho tên thật. "Đó là một công việc tốt, dù hơi nhàm chán".

Kim nhắc đến cyber-laborers, thuật ngữ thường dùng để chỉ những người làm việc chủ yếu thông qua nền tảng số, hệ thống trực tuyến hoặc hạ tầng công nghệ, chẳng hạn người gắn nhãn dữ liệu AI, người kiểm duyệt nội dung, huấn luyện trên môi trường số.

Một nhân viên huấn luyện robot hình người đong và cân hóa chất. Ảnh: WEHDZ

Những người như Kim được đánh giá là một phần thiết yếu trong chiến lược trở thành cường quốc robot của Trung Quốc - lĩnh vực được xem là mặt trận tiếp theo trong cuộc chạy đua công nghệ Mỹ - Trung. Đầu năm 2025, chính phủ Trung Quốc nhấn mạnh Trí tuệ hiện thân vật lý (Embodied Intelligence), hay trí tuệ nhân tạo vật lý, là ưu tiên hàng đầu của đất nước. Đây cũng là điểm khơi mào làn sóng đầu tư mạnh mẽ vào phát triển robot, gồm cả robot hình người, với hơn 150 công ty đang hoạt động tại quốc gia này.

Khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thành công thông qua đào tạo một lượng dữ liệu khổng lồ, giới chuyên gia đánh giá điều tương tự cũng có thể áp dụng cho robot. Tuy nhiên, robot học đòi hỏi các tập dữ liệu phức tạp hơn, như thông tin hình ảnh, chuyển động khớp, xoay - những thứ không dễ thu thập từ Internet hoặc tổng hợp dữ liệu.

Trong bối cảnh bùng nổ công ty robot, Trung Quốc đang giải quyết tình trạng thiếu dữ liệu bằng các trung tâm huấn luyện do nhà nước tài trợ. Theo Interact Analysis, tính đến tháng 12/2025, hơn 40 trung tâm thu thập dữ liệu robot thuộc sở hữu nhà nước đã được công bố trên cả nước với hơn 20 trong số đó đã đi vào hoạt động. Các trung tâm này chiếm diện tích vài nghìn mét vuông, trang bị hàng chục robot, chủ yếu do các công ty chế tạo robot vận hành.

Xinhuanet ghi nhận, một trong các trung tâm huấn luyện robot Trung Quốc lớn nhất được đặt ở ngoại ô Bắc Kinh, do chính quyền địa phương Thạch Kinh Sơn phối hợp với Leju Robotics xây dựng. Khu vực rộng hơn 10.000 m2, có giáo án với 16 kịch bản cụ thể phục vụ huấn luyện robot hình người, gồm môi trường mô phỏng dây chuyền lắp ráp ôtô, nhà thông minh hay phục vụ trong viện dưỡng lão.

Robot hình người đang được huấn luyện ủi quần áo. Ảnh: WEHDZ

Theo một đại diện Leju Robotics, các công việc bên trong trung tâm huấn luyện "giống như dạy trẻ em cách đi bộ bằng nhiều lần luyện tập". Nhưng mục tiêu lớn hơn là giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu. "Dữ liệu quy mô lớn, được chuẩn hóa này có thể chia sẻ trên toàn ngành, qua đó giải quyết vấn đề chất lượng dữ liệu không đồng đều do các công ty tự tạo ra", người này nói với CCTV.

Tại một trung tâm thu thập dữ liệu khác của chính phủ ở tỉnh Hồ Bắc, gần 100 robot hình người đang được con người điều khiển, thực hành các động tác như gấp quần áo, ủi đồ và lau bàn hàng trăm lần mỗi ngày. Số robot này do Optics Valley Dongzhi sản xuất và huấn luyện, hiện triển khai trên 14 kịch bản khác nhau, chủ yếu phục vụ mục đích dân sự như phục vụ siêu thị, nhà hàng, khu dân cư, nhà máy và phòng thí nghiệm. Mỗi ngày, robot gấp 300 chiếc quần đùi, ủi quần áo 500 lần, lau bàn 500 lần và đóng gói 500 hộp thuốc dưới sự điều khiển của nhân viên thu thập dữ liệu, theo thông tin trên website Thung lũng Quang học Trung Quốc (WEHDZ) - khu vực thuộc Khu phát triển công nghệ cao Đông Hồ ở Vũ Hán.

Tiềm năng của thị trường robot hình người

Theo Goldman Sachs, thị trường robot hình người toàn cầu có thể đạt giá trị 38 tỷ USD vào năm 2035, với khoảng 250.000 robot được xuất xưởng ngay từ năm 2030. Trung Quốc và Mỹ lần lượt dẫn đầu cuộc đua. Trong đó, các công ty Trung Quốc như Unitree Technology, Galbot và AgiBot đều đã được định giá hơn một tỷ USD. Phía Mỹ có các đối trọng như Tesla, Figure AI hay Boston Dynamics.

Trong khi phía Mỹ, động lực đến từ Thung lũng Silicon, ngành công nghiệp robot hình người Trung Quốc lại được thúc đẩy mạnh mẽ bởi sự hỗ trợ của chính phủ. Bên cạnh trung tâm thu thập dữ liệu, chính quyền địa phương nhiều nơi còn thành lập các quỹ phát triển AI, ưu tiên doanh nghiệp robot tiếp cận tài nguyên điện toán, hay mở các khóa học về AI tại trường đại học, gồm cả trí tuệ nhân tạo vật lý.

"Chính quyền trung ương đang gửi tín hiệu rõ ràng tới chính quyền địa phương, kỳ vọng họ sẽ cung cấp hỗ trợ thiết thực, cụ thể cho các công ty robot", nhà phân tích Pavlo Zvenyhorodskyi tại viện nghiên cứu Carnegie Endowment for International Peace nhận xét. "Mỗi nơi đang có sự sáng tạo trong hỗ trợ".

Tuy nhiên, việc xây dựng hàng loạt khu đào tạo cho robot tại Trung Quốc cũng tiềm ẩn nguy cơ dư thừa công suất. "Có một số bong bóng tiềm tàng", Marco Wang, nhà phân tích của Interact Analysis, nói với Rest of World.

Theo China Daily, do việc sử dụng robot hình người thương mại còn khá xa trong tương lai, các đơn hàng lớn nhất chủ yếu đến từ khu vực công. Cuối năm ngoái, UBTech Robotics có trụ sở tại Thâm Quyến đã bán số robot hình người trị giá 566 triệu nhân dân tệ (80 triệu USD) cho ba trung tâm thu thập dữ liệu tại các tỉnh Giang Tây, Quảng Tây và Tứ Xuyên; hay nhà mạng China Mobile đang đặt hàng Unitree và AgiBot số lượng robot trị giá 124 triệu nhân dân tệ (17,6 triệu USD), chủ yếu phục vụ nghiên cứu, dịch vụ khách hàng và tuần tra an ninh.

Ngoài ra, sự bùng nổ của các trung tâm thu thập dữ liệu diễn ra trong bối cảnh các nhà nghiên cứu robot vẫn còn tranh luận, liệu việc ghi lại dữ liệu chuyển động của con người có phải là cách tốt nhất để chế tạo robot thông minh hoàn chỉnh hay không, bởi đây là quá trình tốn nhiều công sức và thời gian.

"Hiệu quả của các 'nhà máy dữ liệu vẫn chưa được chứng minh", nhà nghiên cứu robot Ken Goldberg tại Đại học California, Berkeley nhận xét. "Đây là nỗ lực đáng trân trọng, hy vọng sẽ thành công. Nhưng tiến độ hiện rất chậm. Có thể mất rất nhiều thời gian ngay cả khi có hàng trăm người cùng làm việc".

Bảo Lâm tổng hợp