Góc nhìn chuyên gia: Nhà máy công nghệ cao – Nền sản xuất Việt Nam sẵn sàng cho kỷ nguyên người máy

Nhiều người quan tâm: Vingroup đã thành lập nhiều công ty theo đuổi humanoid. Các đơn vị này khác nhau như thế nào?

Các lĩnh vực được phân tách rất rõ ràng và có tính bổ trợ lẫn nhau. VinRobotics tập trung vào người máy và robot thông minh cho môi trường nhà máy và kho xưởng, trước mắt triển khai trong hệ sinh thái VinFast. VinMotion định hướng robot dịch vụ trong các hệ sinh thái như VinHomes và VinPearl, trong khi VinDynamics phát triển các giải pháp robot cho gia đình, an ninh và tuần tra. Cách tiếp cận này giúp từng đơn vị tập trung sâu vào bài toán ứng dụng cụ thể, thay vì dàn trải.

Vì sao VinRobotics lựa chọn bắt đầu từ người máy cho công nghiệp sản xuất?

Môi trường sản xuất có tính “cấu trúc”: bố cục nhà xưởng rõ ràng, vùng an toàn được xác định, các nhóm công việc có tính lặp lại dù chi tiết có thể thay đổi. Điều này giúp robot học nhanh hơn, triển khai an toàn hơn và tối ưu vòng lặp cải tiến.

Ngược lại, môi trường gia đình hay dịch vụ mang tính “phi cấu trúc” cao: mỗi không gian, thói quen và yêu cầu an toàn đều khác nhau, đòi hỏi mức độ trí tuệ tổng quát cao hơn rất nhiều.

Bên cạnh đó các nhà máy sản xuất, là xương sống của nền kinh tế, hiện đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt lao động và chi phí nhân công gia tăng, tạo ra nhu cầu cấp thiết và lộ trình tạo giá trị rõ ràng cho người máy công nghiệp.

Có ý kiến cho rằng người máy là quá phức tạp, robot chuyên dụng đã đủ cho sản xuất công nghiệp. Quan điểm của ông?

Robot chuyên dụng vẫn rất hiệu quả với những công việc ổn định, được định nghĩa rõ ràng và sẽ tiếp tục là trụ cột của tự động hóa công nghiệp. Tuy nhiên, các nhà máy hiện đại ngày càng linh hoạt và biến động: sản phẩm thay đổi liên tục, bố trí nhà xưởng điều chỉnh thường xuyên, phát sinh nhiều ngoại lệ trong vận hành.

Trong bối cảnh đó chi phí tích hợp, chứ không phải phần cứng, mới là yếu tố chi phối. Tự động hóa đã phát triển theo từng lớp: từ cánh tay robot cố định, sang nền tảng di động, rồi tới các hệ thống tích hợp AI có khả năng tự hành. Mỗi lớp mang lại sự linh hoạt cao hơn, nhưng chi phí tích hợp và tùy biến mỗi khi quy trình và tác vụ thay đổi vẫn còn cao và tốn nhiều thời gian công sức.

Người máy đại diện cho lớp tiếp theo vì chúng được kỳ vọng tương thích trực tiếp với môi trường do con người thiết kế. Nhà máy vốn được xây cho con người. Người máy có thể làm việc trong không gian đó và chuyển đổi nhiệm vụ nhanh chóng với rất ít tái cấu hình, từ đó giảm mạnh chi phí biên khi mở rộng quy mô – đây chính là cơ sở kinh tế cốt lõi của người máy công nghiệp.

Nếu người máy là tương lai dài hạn, vì sao vẫn phát triển song song các giải pháp robot chuyên dụng tự hành?

Người máy và các robots chuyên dụng tự hành giải quyết những bài toán khác nhau và sẽ cùng tồn tại bổ trợ cho nhau trong nhà máy và kho xưởng. Môi trường sản xuất rất đa dạng nên khó có một hình thái robot duy nhất nào phù hợp cho tất cả mọi công việc.

Phát triển song song giúp chúng tôi triển khai sớm hơn, thu thập dữ liệu vận hành thực tế và tích lũy năng lực công nghệ và đội ngũ. Do các công nghệ lõi như cảm nhận, thao tác, chuyển động và mô hình nền tảng được dùng chung, cách tiếp cận “lai” này giúp tăng tốc học hỏi và tạo nền tảng cho người máy mở rộng quy mô thương mại.

Phần cứng có còn là thách thức lớn nhất của người máy?

Trong quá khứ, đúng là như vậy. Nhưng hiện nay, phần cứng đang nhanh chóng được tiêu chuẩn hóa và phổ thông hóa, nhờ những tiến bộ trong ngành xe điện và robot công nghiệp. Các bộ truyền động, máy tính biên, pin và cảm biến ngày càng mạnh hơn, chuẩn hóa hơn và có chi phí hợp lý hơn.

Thách thức thực sự đã chuyển sang khả năng tích hợp và tối ưu. Tất cả các mảnh ghép đều tồn tại: mô hình AI, hệ điều khiển, phần cứng, v.v. Nhưng khiến chúng vận hành ổn định đáng tin, thời gian thực, với chi phí chấp nhận được và gắn chặt vào quy trình sản xuất kinh doanh thực tế là điều cực kỳ khó. Đây là điểm mà rất nhiều dự án AI và robot thất bại. Về dài hạn, năng lực tích hợp và tối ưu quan trọng hơn bất kỳ đột phá đơn lẻ nào.

Còn về phần mềm thì sao?

Phần mềm là lớp quyết định. Không chỉ là mô hình AI, mà còn bao gồm điều khiển thời gian thực, hệ thống an toàn, giao tiếp giữa các bộ truyền động, và tích hợp với các hệ thống doanh nghiệp như MES hay ERP.

Giới hạn tiếp theo của AI là trí tuệ vật lý. Các mô hình ngôn ngữ nền tảng đã gần như khai thác cạn dữ liệu trên Internet. AI vật lý đòi hỏi dữ liệu huấn luyện từ thế giới thực: chuyển động, xúc giác, lực tác động, và thực thi công việc. Những dữ liệu này hiện rất khó mô phỏng mà phần lớn thu được thông qua triển khai thực tế.

Làm thế nào để đánh giá tiến độ ngoài các bản demo?

Chúng tôi đánh giá trực tiếp qua các tác vụ thực tế trong nhà máy. Tháng 7/2025 vừa qua, VinRobotics đã triển khai người máy vào môi trường sản xuất và huấn luyện thành công một nhiệm vụ tự hành có độ khó cao từ dữ liệu làm mẫu bằng điều khiển từ xa: nâng các linh kiện lớn và đặt chính xác vào hệ gá (jig) với sai số lắp ráp rất nhỏ. Điều này chứng minh toàn bộ nền tảng công nghệ có thể hoạt động trong điều kiện công nghiệp thực.

Bước tiếp theo là mở rộng quy mô thực thi: cải thiện tốc độ làm việc, độ ổn định và tỷ lệ thành công, để hiệu suất tiệm cận và vượt xa công nhân lành nghề.

Lo ngại về cạnh tranh chi phí với Trung Quốc thường được nhắc tới. VinRobotics nhìn nhận thế nào?

Giá bán chỉ hình thành khi sản phẩm đạt độ chín và sản xuất hàng loạt. Trước thời điểm đó, chúng tôi tập trung phát triển tích hợp công nghệ lõi và tối ưu theo chuẩn mực toàn cầu.

Cạnh tranh với Trung Quốc không chỉ là bài toán chi phí linh kiện, mà là tốc độ cải tiến và mở rộng. Trung Quốc có lợi thế về quy mô, trong khi lợi thế của chúng tôi đến từ việc triển khai trong một hệ sinh thái mạnh, khả năng lặp nhanh và kiểm soát toàn bộ chuỗi công nghệ, qua đó đẩy nhanh quá trình tối ưu và hoàn thiện sản phẩm.

Việt Nam tham gia cuộc đua humanoids muộn hơn các nước phát triển. Lợi thế của chúng ta đến từ đâu?

Lợi thế của Việt Nam không chỉ nằm ở chi phí nhân sự. Chúng ta có đội ngũ kỹ sư nội địa mạnh, có khả năng tích hợp nhanh và triển khai trực tiếp tại hiện trường - những năng lực rất đắt đỏ ở các thị trường phát triển.

Ngoài hệ sinh thái Vingroup, nền sản xuất dày đặc của Việt Nam cũng tạo điều kiện cho các công ty robot tiếp cận môi trường thực tế để làm dữ liệu mẫu huấn luyện AI vật lý, thử nghiệm và cải tiến, trong bối cảnh chính sách tương đối cởi mở và linh hoạt và vị thế địa chính trị quan trọng.

Thành công của VinRobotics sẽ được định nghĩa như thế nào?

Trong ngắn hạn, thành công là khi người máy có thể làm việc tự hành bên cạnh con người trong sản xuất và kho vận với năng suất, chi phí và độ tin cậy tương đương một lao động thực. Về dài hạn, thành công là xây dựng được một lực lượng lao động máy ở quy mô toàn cầu, bổ trợ cho con người và tạo ra giá trị kinh tế bền vững. Nếu đạt được, VinRobotics sẽ nằm trong số rất ít doanh nghiệp đưa người máy vượt ra khỏi giới hạn các thao tác trình diễn.

Ông có lời khuyên gì cho các kỹ sư trẻ và startup đang theo đuổi humanoid?

Thứ nhất, hãy đặt kỳ vọng thực tế và xây nền tảng vững chắc. Người máy không phải là khoa học viễn tưởng tức thì như ta thường thấy trong phim, cũng không phải giấc mơ xa vời. Tiến bộ đến từ quá trình phát triển kỷ luật, dựa trên chiến lược và tốc độ thực thi.

Thứ hai, đừng tối ưu cho những bản demo ấn tượng hay sự chú ý ngắn hạn. AI vật lý chỉ thực sự có giá trị khi robot làm được việc thật, an toàn và ổn định, trong những điều kiện thực tế.

Cuối cùng, thành công phụ thuộc vào các yếu tố nền tảng: toán học, giải thuật máy tính, các nguyên lý trong học máy suy luận lập kế hoạch, điều khiển chuyển động, thiết kế và tích hợp hệ thống. Những bài học sâu sắc nhất đến từ nhà máy, qua các công việc khó khăn thầm lặng, nơi sự kiên nhẫn, kỷ luật và giá trị thực được tích lũy theo thời gian.

Theo VinVentures