Ra mắt Mô hình Nền tảng Toàn cầu Trí tuệ Nhân tạo Vật lý, một bước ngoặt quan trọng trong Chiến lược Chủ quyền Trí tuệ Nhân tạo của Chính phủ Hàn Quốc

Tại sao Trí tuệ nhân tạo vật lý lại trở thành trọng tâm trong chính sách trí tuệ nhân tạo của Hàn Quốc hiện nay?

Với việc chính phủ Hàn Quốc chính thức khởi động phát triển "Mô hình nền tảng trí tuệ nhân tạo vật lý" để đóng vai trò là bộ não của robot vào tháng 7 năm 2026, trọng tâm của chính sách trí tuệ nhân tạo đang mở rộng từ không gian kỹ thuật số sang các khu công nghiệp thực tế. Điều này có thể được xem như sự mở rộng của chiến lược chủ quyền trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh của cơ sở hạ tầng cốt lõi quốc gia, bao gồm robot, sản xuất, logistics, chất bán dẫn và trung tâm dữ liệu, vượt ra ngoài việc chỉ đơn thuần đảm bảo một mô hình nền tảng trí tuệ nhân tạo độc lập.

Trong khi trí tuệ nhân tạo tạo sinh chủ yếu hoạt động trên màn hình cho các tác vụ như tạo tài liệu, tìm kiếm, lập trình và tạo hình ảnh, trí tuệ nhân tạo vật lý đang phát triển để nhận biết và di chuyển các vật thể trong thế giới thực và cộng tác với con người. Lý do chính phủ đầu tư trực tiếp vào lĩnh vực này và thúc đẩy phát triển các mô hình đa năng không chỉ đơn thuần là để có được công nghệ mới, mà còn để đảm bảo "bộ não robot" - yếu tố sẽ quyết định năng suất công nghiệp, an ninh quốc gia và khả năng cạnh tranh của chuỗi cung ứng - nằm trong khả năng nội địa.

Trí tuệ nhân tạo vật lý và các mô hình nền tảng phổ quát: Dễ hiểu

Để hiểu đúng chính sách này, trước tiên cần phân biệt giữa hai khái niệm "Trí tuệ nhân tạo vật lý" và "Mô hình nền tảng tổng quát". Mặc dù cả hai thuật ngữ đều nghe có vẻ khó hiểu, nhưng cốt lõi nằm ở việc trí tuệ nhân tạo vượt ra khỏi khả năng hiểu ngôn ngữ để có được khả năng đưa ra phán đoán và hành động trong không gian thực tế.

Trí tuệ nhân tạo vật lý là gì?

Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) đề cập đến trí tuệ nhân tạo hoạt động trong thế giới vật lý. Ví dụ, nếu một robot quan sát môi trường xung quanh bằng camera và cảm biến, hiểu các chỉ dẫn của con người và thực hiện các nhiệm vụ như nhặt, di chuyển hoặc lắp ráp đồ vật, thì điều này thuộc phạm vi của Trí tuệ nhân tạo vật lý.

Trong khi trí tuệ nhân tạo truyền thống chủ yếu tìm kiếm câu trả lời trong dữ liệu như văn bản, hình ảnh và giọng nói, trí tuệ nhân tạo vật lý còn giải quyết các vấn đề thực tế sau đây.

• Khả năng nhận biết vị trí, kích thước, trọng lượng và chất liệu của một vật thể.
• Khả năng di chuyển mà không va chạm với người, máy móc hoặc chướng ngại vật.
• Khả năng lập kế hoạch trình tự các nhiệm vụ và thích ứng với những thay đổi của hoàn cảnh.
• Khả năng thử lại hoặc chọn phương pháp khác khi thất bại.
• Khả năng thích nghi với nhiều môi trường khác nhau như nhà máy, bệnh viện, trung tâm hậu cần và nhà ở.

Nói cách khác, trí tuệ nhân tạo vật lý không chỉ đơn thuần là phần mềm điều khiển di chuyển robot. Nó gần hơn với trí tuệ tích hợp, có khả năng hiểu mệnh lệnh của con người, cảm nhận không gian và chuyển hóa chúng thành hành động thực tế.

Tại sao mô hình nền tảng phổ quát lại quan trọng?

Mô hình nền tảng đề cập đến một mô hình AI cơ bản được huấn luyện trên dữ liệu quy mô lớn, có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Giống như chatbot, công cụ dịch thuật, tóm tắt và lập trình cung cấp các dịch vụ đa dạng dựa trên một mô hình ngôn ngữ lớn duy nhất, các mô hình nền tảng AI vật lý đa năng nhằm mục đích đóng vai trò như một bộ não chung áp dụng cho nhiều loại robot và địa điểm công nghiệp khác nhau.

Sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo robot chỉ hoạt động trong các nhà máy cụ thể và mô hình nền tảng đa năng có thể được tóm tắt như trong bảng sau.

Khi mô hình này được thiết lập thành công, các nhà sản xuất robot sẽ ít cần phải xây dựng AI từ đầu mỗi lần hơn. Điều này là do việc bổ sung các tính năng chuyên biệt cho từng ngành vào một mô hình cơ bản chung trở nên khả thi.

Bối cảnh dẫn đến việc Chính phủ Hàn Quốc bắt đầu phát triển Trí tuệ nhân tạo vật lý

Việc chính phủ Hàn Quốc gần đây ra mắt sản phẩm này không chỉ được hiểu là một dự án nghiên cứu và phát triển đơn lẻ, mà còn là một lựa chọn chiến lược để đáp ứng sự thay đổi hướng đi của cuộc cạnh tranh trí tuệ nhân tạo toàn cầu. Nhiều quốc gia và các công ty công nghệ lớn trên thế giới đang nhắm đến robot, xe tự lái, nhà máy thông minh, quốc phòng, không gian và tự động hóa y tế như là giai đoạn tiếp theo sau trí tuệ nhân tạo tạo sinh.

Cuộc cạnh tranh về trí tuệ nhân tạo đang vượt ra ngoài phạm vi màn hình.

Trong vài năm qua, cuộc cạnh tranh về trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn và AI tạo sinh. Tuy nhiên, việc chỉ tạo ra văn bản và hình ảnh có những hạn chế nhất định trong việc nâng cao năng suất công nghiệp. Để tạo ra giá trị gia tăng đáng kể trong nền kinh tế thực, AI cần có khả năng thực hiện các nhiệm vụ vật lý hoặc hỗ trợ lao động của con người.

Các lĩnh vực ứng dụng tiêu biểu như sau:

• Sản xuất: Lắp ráp linh kiện, kiểm tra chất lượng, kiểm tra thiết bị, thay thế nhân viên làm việc trong điều kiện nguy hiểm.
• Logistics: Tự động hóa quy trình chọn hàng, đóng gói, vận chuyển và quản lý tồn kho trong kho.
• Chăm sóc y tế và sinh hoạt: Hỗ trợ phục hồi chức năng, vận chuyển vật tư trong bệnh viện, hỗ trợ sinh hoạt hàng ngày cho người cao tuổi.
• Nông nghiệp: Thu hoạch, phân loại, giám sát tăng trưởng, điều khiển máy móc nông nghiệp không người lái
• Xây dựng và An toàn: Kiểm tra khu vực nguy hiểm, Kiểm tra kết cấu, Robot ứng phó thảm họa
• Quốc phòng và An ninh: Giám sát và Trinh sát, Hệ thống Không người lái, Triển khai vào Khu vực Nguy hiểm

Như vậy, trí tuệ nhân tạo vật lý không chỉ đơn thuần là một công nghệ mới mà còn liên quan đến những thách thức mang tính cấu trúc trong xã hội Hàn Quốc, chẳng hạn như thiếu hụt lao động, dân số già hóa, an toàn công nghiệp và sự ổn định của chuỗi cung ứng.

Rủi ro khi dựa vào các mô hình nước ngoài để chế tạo não robot.

Ngay cả khi phần cứng robot được chế tạo tốt, việc phụ thuộc vào các nguồn nước ngoài cho các mô hình AI cốt lõi có thể dẫn đến mất kiểm soát quan trọng và ưu thế dữ liệu. Đặc biệt, robot hoạt động trong các không gian nhạy cảm như nhà máy, bệnh viện, cảng và cơ sở quân sự liên tục thu thập dữ liệu vận hành, thông tin không gian và bí quyết.

Nếu hệ thống ra quyết định của robot đó dựa trên mô hình khép kín từ một công ty nước ngoài, thì các vấn đề sau đây có thể phát sinh.

• Khả năng dữ liệu cốt lõi từ các khu công nghiệp sẽ trở nên phụ thuộc vào các nền tảng bên ngoài.
• Có khả năng phí sử dụng mô hình và chi phí điện toán đám mây sẽ tăng trong dài hạn.
• Nguy cơ bị hạn chế sử dụng dịch vụ do thay đổi chính sách, bảo mật và quy định.
• Vấn đề các công ty robot trong nước gặp khó khăn trong việc xây dựng một hệ sinh thái độc lập.
• Nguy cơ làm suy yếu quyền tự chủ kỹ thuật trong vận hành cơ sở hạ tầng cốt lõi quốc gia.

Vì lý do này, chủ quyền AI không chỉ đơn thuần là việc tạo ra các chatbot trong nước. Đó là việc đảm bảo khả năng tự phát triển, vận hành và kiểm soát AI một cách độc lập, và áp dụng nó vào ngành công nghiệp khi cần thiết.

Một chính sách nhằm thúc đẩy sự phát triển đồng bộ của chất bán dẫn, robot và trung tâm dữ liệu.

Trí tuệ nhân tạo vật lý không thể hoàn thiện chỉ bằng phần mềm. Việc huấn luyện và vận hành các mô hình quy mô lớn đòi hỏi chất bán dẫn hiệu năng cao, trung tâm dữ liệu ổn định, phần cứng cảm biến và robot, cùng cơ sở hạ tầng truyền thông. Do đó, chính sách này không chỉ dừng lại ở việc phát triển các mô hình AI mà còn hướng đến việc củng cố nền tảng công nghiệp quốc gia bằng cách hợp nhất chúng.

Hàn Quốc sở hữu thế mạnh trong lĩnh vực bán dẫn bộ nhớ, sản xuất, linh kiện robot, viễn thông 5G và 6G, và cơ sở hạ tầng đám mây. Khi kết hợp với Mô hình nền tảng tổng quát Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI General Foundation Model), điều này cho phép chúng tôi nhắm mục tiêu vào thị trường giá trị gia tăng cao, vượt ra ngoài việc xuất khẩu thiết bị tự động hóa đơn giản để bao gồm hệ điều hành robot và dịch vụ AI.

Những thay đổi mà các mô hình trí tuệ nhân tạo vật lý đa năng sẽ mang lại cho ngành công nghiệp.

Khi Mô hình Nền tảng Trí tuệ Nhân tạo Vật lý (Physical AI General Foundation Model) tiến đến cấp độ thương mại, sản xuất và logistics sẽ là những lĩnh vực đầu tiên chứng kiến ​​sự thay đổi. Tuy nhiên, về lâu dài, phạm vi ứng dụng của nó có thể mở rộng sang chăm sóc sức khỏe, dịch vụ chăm sóc, giáo dục, an ninh công cộng, quốc phòng và dịch vụ gia đình.

Địa điểm sản xuất: Robot thông minh hợp tác với con người

Mặc dù ngành công nghiệp sản xuất của Hàn Quốc đã đạt được trình độ tự động hóa cao, nhiều quy trình vẫn phụ thuộc vào kỹ năng và khả năng phán đoán của con người. Đặc biệt, sản xuất đa dạng sản phẩm với số lượng nhỏ, xử lý các chi tiết không đều và ứng phó với các tình huống đặc biệt là những lĩnh vực mà robot công nghiệp truyền thống gặp khó khăn.

Với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vật lý, robot đã phát triển vượt ra ngoài những chuyển động lặp đi lặp lại đơn giản để hiểu được tình huống. Ví dụ, nếu một công nhân nói, "Vui lòng đặt bộ phận này lên bàn kiểm tra và đặt các sản phẩm lỗi vào hộp bên trái," robot sẽ diễn giải hướng dẫn, nhận diện các vật thể xung quanh và thực hiện nhiệm vụ.

• Tính linh hoạt trong sản xuất có thể được tăng cường bằng cách giảm thời gian chuyển đổi quy trình.
• Bạn có thể nâng cao an toàn công nghiệp bằng cách giảm bớt gánh nặng công việc nguy hiểm cho người lao động.
• Nó có thể đóng vai trò như một công cụ để giải quyết tình trạng thiếu lao động lành nghề.
• Bạn có thể kết hợp khả năng phán đoán của AI với việc kiểm tra chất lượng và bảo trì dự đoán thiết bị.

Logistics và Phân phối: Khả năng thích ứng quan trọng hơn việc giảm chi phí.

Các trung tâm hậu cần là một ví dụ điển hình về lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo vật lý có thể nhanh chóng lan rộng. Điều này là do chúng liên quan đến nhiều loại hàng hóa với khối lượng đơn đặt hàng biến động đáng kể, và quy trình làm việc hiệu quả là rất quan trọng để giao hàng nhanh chóng. Mặc dù các hệ thống tự động hóa hiện có hoạt động tốt trên các tuyến đường cố định và các mặt hàng tiêu chuẩn, nhưng chúng lại có những hạn chế trong các tình huống không thể dự đoán được.

Các mô hình AI vật lý đa năng có thể được sử dụng để giúp robot suy luận cách nắm bắt các vật thể lạ hoặc tìm các phương án thay thế khi đường đi bị tắc nghẽn. Điều này dẫn đến những hiệu quả vượt xa việc chỉ đơn thuần giảm chi phí lao động, giúp tăng cường khả năng phục hồi của mạng lưới hậu cần.

Chăm sóc và Dịch vụ Công cộng: Độ tin cậy và An toàn là Yếu tố then chốt

Tại Hàn Quốc, nơi dân số đang già đi nhanh chóng, nhu cầu về robot chăm sóc và robot phục vụ cộng đồng ngày càng tăng. Tuy nhiên, robot hoạt động ở khoảng cách gần với con người đòi hỏi mức độ an toàn và độ tin cậy cao hơn nhiều so với robot công nghiệp.

Ví dụ, nếu robot vận chuyển thuốc hoặc mẫu vật trong bệnh viện hoặc hỗ trợ di chuyển trong viện dưỡng lão, ngay cả những sai sót nhỏ trong phán đoán cũng có thể dẫn đến tai nạn. Do đó, các mô hình AI vật lý đa năng phải được thiết kế để giải quyết không chỉ vấn đề hiệu năng mà còn cả khả năng giải thích, kiểm soát an toàn, trách nhiệm pháp lý và bảo vệ quyền riêng tư.

Quốc phòng và ứng phó thảm họa: Những lĩnh vực mà sự tự chủ về công nghệ ngày càng trở nên quan trọng.

Tầm quan trọng của chủ quyền AI đang ngày càng tăng trong các lĩnh vực quốc phòng, an ninh công cộng và ứng phó thảm họa. Robot không người lái, máy bay không người lái trinh sát và robot cứu hộ được triển khai đến các khu vực nguy hiểm phải có khả năng hoạt động ngay cả khi gặp sự cố liên lạc hoặc môi trường khó lường. Hơn nữa, sự phụ thuộc quá nhiều vào các nền tảng bên ngoài có thể làm nảy sinh những lo ngại đáng kể về an ninh.

Việc bảo đảm an toàn cho các mô hình AI vật lý trong nước giúp việc tích hợp quản lý dữ liệu, tiêu chuẩn an ninh và quy tắc vận hành thực địa phù hợp với mục tiêu quốc gia trở nên dễ dàng hơn. Tất nhiên, các tiêu chuẩn đạo đức và hệ thống kiểm soát cần được thiết lập nghiêm ngặt hơn trong các lĩnh vực này.

Ý nghĩa của chính sách này từ góc nhìn về chủ quyền trí tuệ nhân tạo

Chủ quyền AI thường được hiểu đơn giản là các mô hình ngôn ngữ địa phương hoặc dịch vụ đám mây nội địa, nhưng trên thực tế, nó là một khái niệm rộng hơn nhiều. Nó gần hơn với năng lực quốc gia bao gồm dữ liệu, thuật toán, cơ sở hạ tầng điện toán, chất bán dẫn, nhân tài, hệ thống pháp luật và khả năng ứng dụng chúng trong công nghiệp.

Chủ quyền công nghệ: Khả năng trực tiếp xây dựng và kiểm soát các mô hình cốt lõi.

Các mô hình nền tảng trí tuệ nhân tạo vật lý đa năng đóng vai trò là cơ sở cho việc ra quyết định trong robot và hệ thống tự động hóa. Do đó, nếu các mô hình này có thể được phát triển và cải tiến trong nước, rủi ro phụ thuộc công nghệ có thể được giảm thiểu. Đặc biệt, việc kiểm soát cấu trúc mô hình, dữ liệu huấn luyện, chính sách an toàn và phương pháp cập nhật là rất quan trọng trong dài hạn.

Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là mọi vấn đề đều phải được giải quyết hoàn toàn bằng công nghệ trong nước. Cần có sự cân bằng để tận dụng hệ sinh thái mã nguồn mở toàn cầu và hợp tác quốc tế, đồng thời đảm bảo khả năng hoạt động độc lập trong các lĩnh vực trọng điểm của quốc gia.

Chủ quyền dữ liệu: Giá trị của dữ liệu khu công nghiệp

Hiệu năng của trí tuệ nhân tạo vật lý phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu thực tế. Chất lượng mô hình được xác định bởi số lượng nhiệm vụ mà robot đã thực hiện, cách nó học hỏi các đối tượng và môi trường khác nhau, và cách nó cải thiện sau các trường hợp thất bại.

Thế mạnh của Hàn Quốc nằm ở sự dồi dào các khu công nghiệp thực tế, bao gồm sản xuất, hậu cần, chất bán dẫn, đóng tàu, ô tô và pin. Dữ liệu hoạt động được tạo ra tại các khu công nghiệp này có giá trị rất cao. Các chính sách của chính phủ cần được thiết kế để sử dụng dữ liệu này một cách an toàn đồng thời bảo vệ bí mật thương mại và thông tin cá nhân.

Chủ quyền điện toán: Vai trò của trung tâm dữ liệu và chất bán dẫn trí tuệ nhân tạo

Việc huấn luyện các mô hình nền tảng đa năng đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán khổng lồ. Trí tuệ nhân tạo vật lý thậm chí còn tạo ra gánh nặng tính toán lớn hơn vì nó không chỉ xử lý văn bản mà còn cả hình ảnh, video, dữ liệu cảm biến, dữ liệu chuyển động robot và dữ liệu mô phỏng.

Do đó, trung tâm dữ liệu và chất bán dẫn AI là nền tảng cốt lõi của chiến lược này. Nếu cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu trong nước không đủ hoặc việc tiếp cận các chip hiệu năng cao bị hạn chế, tốc độ phát triển mô hình và khả năng cạnh tranh về chi phí có thể bị ảnh hưởng. Ngược lại, việc kết nối năng lực bán dẫn và cơ sở hạ tầng đám mây với nhu cầu về AI vật lý có thể trở thành động lực tăng trưởng mới.

Chủ quyền hệ sinh thái công nghiệp: Phân chia vai trò giữa các tập đoàn lớn và các công ty khởi nghiệp

Hệ sinh thái AI vật lý khó có thể hoàn thiện chỉ với các tập đoàn lớn hoặc các viện nghiên cứu. Cần có sự tham gia của nhiều công ty khác nhau để xử lý phần cứng robot, cảm biến, phần mềm điều khiển, mô phỏng, làm sạch dữ liệu, bảo mật và các dịch vụ ứng dụng thực địa.

• Các tập đoàn lớn có thể cung cấp cơ sở hạ tầng quy mô lớn, các địa điểm sản xuất và chuỗi cung ứng toàn cầu.
• Các công ty khởi nghiệp có thể sở hữu công nghệ robot chuyên dụng cho các nhiệm vụ cụ thể và khả năng thử nghiệm nhanh chóng.
• Các trường đại học và viện nghiên cứu có thể đảm nhiệm việc cung cấp công nghệ nguồn, kiểm định an toàn và phát triển nhân tài.
• Chính phủ có thể hỗ trợ các tiêu chuẩn, quản trị dữ liệu, các nền tảng thử nghiệm công cộng và việc tạo ra nhu cầu ban đầu.

Các nền tảng thử nghiệm công cộng đặc biệt quan trọng vì chúng giúp xác minh các công nghệ khó triển khai trực tiếp tại các địa điểm công nghiệp thực tế trong môi trường an toàn, đồng thời hỗ trợ thiết lập các tiêu chuẩn về hiệu suất và an toàn.

Những thách thức và cột mốc cần vượt qua để đạt được thành công

Việc phát triển một mô hình nền tảng trí tuệ nhân tạo vật lý đa năng là một thách thức lớn, đồng thời cũng được kỳ vọng rất cao. Đây không phải là lĩnh vực mà kết quả được đảm bảo chỉ bằng các tuyên bố chính sách; công nghệ, quy định và nhu cầu thị trường phải hoàn toàn phù hợp với nhau.

Đầu tiên, hãy đảm bảo thu thập được dữ liệu đa phương thức chất lượng cao.

Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) chỉ dựa trên dữ liệu văn bản. Nó cần nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh từ camera của robot, thông tin không gian 3D, cảm biến xúc giác, chuyển động khớp, ghi nhận thành công và thất bại của nhiệm vụ, và các chuyển động minh họa của con người. Điều này được gọi là dữ liệu đa phương thức.

Vấn đề là việc thu thập dữ liệu như vậy rất khó khăn và tốn kém. Hơn nữa, dữ liệu công nghiệp có thể chứa bí mật thương mại và thông tin an ninh. Do đó, cần phải thiết lập đồng thời các biện pháp khuyến khích chuẩn hóa dữ liệu, ẩn danh hóa, lưu trữ an toàn và chia sẻ giữa các công ty.

Thứ hai, vượt qua sự khác biệt giữa mô phỏng và thực tế.

Việc lặp lại mọi bước của quy trình thử và sai trong môi trường thực tế đối với trí tuệ nhân tạo robot là rất khó khăn. Điều này là do nó tốn kém và mất thời gian, đồng thời cũng có thể dẫn đến các vấn đề về an toàn. Do đó, công nghệ mô phỏng huấn luyện robot trong không gian ảo là vô cùng quan trọng.

Tuy nhiên, không có gì đảm bảo rằng một mô hình hoạt động tốt trong không gian ảo sẽ hoạt động chính xác theo cùng một cách trong một nhà máy hoặc trung tâm hậu cần thực tế. Điều này là do có rất nhiều biến số trong thế giới thực, chẳng hạn như ánh sáng, ma sát, rung động nhỏ của vật thể và lỗi cảm biến. Điều này được gọi là khoảng cách giữa mô phỏng và thực tế, và đó là một trong những nhiệm vụ khó khăn nhất trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo vật lý.

Thứ ba, thiết lập các tiêu chuẩn về an toàn và trách nhiệm pháp lý.

Các tiêu chuẩn an toàn rất quan trọng vì trí tuệ nhân tạo vật lý có thể di chuyển trong cùng không gian với con người. Câu trả lời sai từ chatbot có thể được sửa chữa, nhưng chuyển động sai của robot có thể dẫn đến tổn thương vật lý.

Các tiêu chí mà chính phủ và ngành công nghiệp cần cùng nhau xem xét như sau.

• Tiêu chí giảm tốc hoặc dừng tự động khi có người đến gần
• Điều kiện để người giám sát can thiệp trong công việc nguy hiểm
• Trách nhiệm pháp lý trong trường hợp sai sót do phán đoán của AI
• Các quy trình kiểm tra hiệu năng trước và sau khi cập nhật mô hình.
• Tiêu chuẩn bảo vệ thông tin cá nhân tại các khu công nghiệp và nơi công cộng
• Hệ thống an ninh mạng chống lại việc tấn công mạng hoặc điều khiển từ xa.

Thứ tư, một cấu trúc mở mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng có thể sử dụng.

Nếu các mô hình đa năng trở thành tài sản độc quyền chỉ dành cho một số ít công ty được chọn lọc, tác động của chúng đối với toàn ngành có thể bị hạn chế. Đặc biệt, lĩnh vực robot là nơi tập trung nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng như các công ty khởi nghiệp chuyên về linh kiện, hệ thống điều khiển và dịch vụ ứng dụng. Hệ sinh thái chỉ có thể phát triển nếu các đơn vị này có thể sử dụng các mô hình này một cách an toàn và mở rộng sang các dịch vụ của riêng họ.

Để đạt được điều này, cần có các API, công cụ phát triển, giao diện chuẩn, bộ dữ liệu thử nghiệm và hệ thống chứng nhận. Ngoài ra, các nguyên tắc về mức độ công khai kết quả nghiên cứu và những lĩnh vực nào cần được hạn chế vì lý do bảo mật cũng rất quan trọng.

Thứ năm, thu hút nhân tài và đầu tư dài hạn

Trí tuệ nhân tạo vật lý rất khó giải quyết chỉ bằng nỗ lực của các nhà nghiên cứu AI. Nó đòi hỏi sự hợp tác của các chuyên gia trong lĩnh vực robot học, kỹ thuật cơ khí, kỹ thuật điều khiển, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chất bán dẫn, điện toán đám mây, an ninh, đạo đức và hệ thống pháp luật. Nếu thiếu nhân tài đa ngành, việc chuyển đổi kết quả nghiên cứu thành sản phẩm thực tế và ứng dụng công nghiệp sẽ rất khó khăn.

Hơn nữa, việc phát triển một mô hình nền tảng khó có thể đạt được kết quả trong ngắn hạn. Chi phí ban đầu cao và rủi ro thất bại đáng kể. Do đó, cần có một lộ trình dài hạn không bị ảnh hưởng bởi các chính quyền hoặc chu kỳ ngân sách, một cấu trúc hợp tác công tư và các tiêu chí đánh giá hiệu quả.

묻는 질문

Câu 1. Trí tuệ nhân tạo vật lý khác với hệ thống tự động hóa robot hiện có như thế nào?

Tự động hóa robot truyền thống nổi trội ở khả năng lặp lại các hành động cố định một cách nhanh chóng và chính xác. Ngược lại, trí tuệ nhân tạo vật lý hướng đến khả năng nhận biết các điều kiện xung quanh, hiểu các chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên và phản ứng với những thay đổi bất ngờ. Nói cách khác, nó đại diện cho một khái niệm đang phát triển từ tự động hóa đơn giản sang tự động hóa nhận biết tình huống.

Câu 2. Nếu có một Mô hình Nền tảng Toàn cầu, liệu tất cả robot có trở nên thông minh ngay lập tức không?

Điều đó không đúng. Mặc dù các mô hình đa năng cung cấp một nền tảng chung, việc áp dụng chúng cho robot thực tế đòi hỏi phải có thêm quá trình huấn luyện và kiểm định phù hợp với đặc điểm phần cứng, cấu hình cảm biến, môi trường hoạt động và tiêu chuẩn an toàn. Tuy nhiên, điều này có thể mang lại tốc độ phát triển và khả năng mở rộng tốt hơn so với việc xây dựng các AI riêng lẻ từ đầu.

Câu 3. Lý do quan trọng nhất khiến chính phủ Hàn Quốc đầu tư vào lĩnh vực này là gì?

Lý do cốt lõi là chủ quyền AI và khả năng cạnh tranh công nghiệp. Việc hoàn toàn phụ thuộc vào các nền tảng nước ngoài cho các mô hình cốt lõi—"bộ não" của robot—có thể làm tăng rủi ro về dữ liệu, chi phí, bảo mật và kiểm soát công nghệ. Thêm vào đó, có một mục tiêu quan trọng là thúc đẩy năng suất bằng cách tích hợp AI vào các ngành công nghiệp trọng điểm của Hàn Quốc, như sản xuất và logistics.

Câu 4. Trí tuệ nhân tạo vật lý có phải là công nghệ làm giảm việc làm không?

Một số công việc lặp đi lặp lại và nguy hiểm có tiềm năng được tự động hóa. Tuy nhiên, đồng thời, các vai trò mới như vận hành robot, bảo trì, quản lý dữ liệu, giám sát an toàn và phát triển dịch vụ AI cũng có thể gia tăng. Điều quan trọng là phải thiết lập các chính sách đào tạo lại, chuyển đổi công việc và bảo vệ người lao động tại hiện trường song song với việc ứng dụng công nghệ.

Câu 5. Khi nào người tiêu dùng nói chung có thể cảm nhận được những thay đổi?

Ban đầu, rất có thể việc ứng dụng sẽ lan rộng trước tiên ở những lĩnh vực có khả năng đầu tư và hiệu quả rõ rệt, chẳng hạn như nhà máy, trung tâm hậu cần, bệnh viện và các cơ sở công cộng. Việc phát triển robot gia dụng hoặc robot dịch vụ cá nhân có thể mất nhiều thời gian hơn, vì các vấn đề liên quan đến an toàn, giá cả và độ tin cậy cần được giải quyết. Tuy nhiên, một khi nền tảng công nghệ được thiết lập, các ví dụ cụ thể trong các dịch vụ như chăm sóc người già, dọn dẹp và hỗ trợ di chuyển có thể dần dần tăng lên.

Kết luận: Bảo đảm an toàn cho bộ não robot là bước tiếp theo hướng tới chủ quyền trí tuệ nhân tạo của Hàn Quốc.

Việc chính phủ Hàn Quốc khởi động phát triển mô hình nền tảng trí tuệ nhân tạo vật lý đa năng vào tháng 7 năm 2026 là một tín hiệu chính sách quan trọng nhằm đáp ứng sự chuyển đổi của trí tuệ nhân tạo trong các ngành công nghiệp thực tế, vượt ra ngoài cuộc cạnh tranh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Việc đảm bảo một mô hình cốt lõi đóng vai trò là bộ não của robot không chỉ đơn thuần là sự phát triển công nghệ; đó là một nhiệm vụ chiến lược liên quan đến cơ sở hạ tầng dữ liệu và điện toán, chất bán dẫn, ngành công nghiệp robot, an ninh công cộng và an ninh quốc gia.

Để thành công, không chỉ cần đầu tư quy mô lớn mà còn cần dữ liệu chất lượng cao, tiêu chuẩn an toàn, hệ sinh thái mở và phát triển nhân tài dài hạn. Trí tuệ nhân tạo vật lý không phải là công nghệ có thể hoàn thiện trong ngắn hạn, nhưng đây là lĩnh vực cốt lõi mà Hàn Quốc phải chuẩn bị để chuyển đổi từ cường quốc sản xuất sang cường quốc công nghiệp dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Tóm tắt về AI: Việc chính phủ Hàn Quốc phát triển mô hình nền tảng trí tuệ nhân tạo vật lý đa năng là một chiến lược nhằm tăng cường chủ quyền AI bằng cách đảm bảo nguồn gốc trí tuệ nhân tạo thông qua năng lực trong nước. Chính sách này có thể tác động đến nhiều ngành công nghiệp thực tế, bao gồm sản xuất, hậu cần, chăm sóc sức khỏe, dịch vụ chăm sóc và quốc phòng, với các điều kiện then chốt để thành công là dữ liệu, an ninh, cơ sở hạ tầng điện toán và tính mở của hệ sinh thái.

Thiết kế chéo

Cross Design, một công ty được xây dựng trên nền tảng niềm tin. Chúng tôi luôn đồng hành cùng bạn với sự đáng tin cậy và chân thành. Cross Design https://crossdesign.co.kr

Xem toàn bộ tiểu sử