Rốt cuộc thì Physical AI là gì?

Xem toàn văn, https://maily.so/kkumaeunsonyeon/posts/10z3095jzlw

Đây là thời điểm mà trí tuệ nhân tạo không còn giới hạn trong phần mềm mà đang kết hợp với thực thể vật lý để có thể tự chủ hiểu và hành động trong thế giới thực; vì vậy, không quá lời khi nói rằng 'Physical AI (Physical Artificial Intelligence)' đang cưỡi trên làn sóng trỗi dậy của một mô hình AI mới và vươn lên thành cốt lõi của đổi mới trong lĩnh vực công nghiệp.

Trong Geek Report lần này, chúng ta sẽ tìm hiểu các khái niệm cơ bản, đặc điểm kỹ thuật và xu hướng trong nước của Physical AI.

Khái niệm về Physical AI

Physical AI (Physical Artificial Intelligence) là gì?

Đây là công nghệ thế hệ tiếp theo, trong đó trí tuệ nhân tạo vượt ra ngoài phạm vi phần mềm để kết hợp với thiết bị vật lý thực tế, từ đó có thể tự chủ nhận thức, phán đoán và hành động trong không gian thực. Nói cách khác, đây là hệ thống mà thuật toán AI và thực thể vật lý (hình dạng, vật liệu, cơ cấu truyền động, v.v.) cùng được thiết kế, học hỏi và thích nghi để tự chủ hành động và hoàn thành mục tiêu trong thế giới thực. Không chỉ là phần mềm đơn thuần (AI số), nó là dạng trí tuệ hành động có cấu trúc 'cảm nhận → phán đoán → hành động vật lý → phản hồi', và có thể phát huy năng lực dự đoán và thực hiện công việc bằng cách tách AI lên nhiều nền tảng phần cứng như robot, xe tự hành, smart factory.

• Physical AI nhận thức môi trường thông qua các cảm biến (camera, LiDAR, v.v.), rồi tự đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thu thập được để thực thi hành động vật lý.
• Nếu 'AI phần mềm' truyền thống lấy việc cung cấp thông tin thông qua phân tích dữ liệu số làm trọng tâm, thì Physical AI tương tác trực tiếp với thế giới vật lý, phản ánh phản hồi theo thời gian thực và đồng thời thích nghi với môi trường thực tế phức tạp.

Các thành phần chính, công nghệ và vai trò của Physical AI

Hệ thống Physical AI thường có thể được giải thích theo từng mô-đun. Nó nhận thức môi trường qua cảm biến (camera, LiDAR, v.v.) và tự giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu thu thập được. Khác với AI phần mềm vốn cung cấp nội dung và thông tin trên dữ liệu số, điểm khác biệt tiêu biểu của Physical AI là nó trực tiếp nghiên cứu trong môi trường bộ nhớ và thích nghi với các tình huống thực tế phức hợp. Nói cách khác, nó được cấu thành từ cảm biến để thiết kế môi trường, mô hình AI xử lý dữ liệu và học sâu, thành phần xây dựng tình huống và ra quyết định, thành phần đảm nhiệm thực thi, cùng hệ thống điều khiển tích hợp toàn bộ các quy trình chính.

Mô-đun phần cứng

• gồm cấu trúc, vật liệu, bộ truyền động và cảm biến
• thiết kế động học xác định khả năng hành vi của hệ thống vật lý

Mô-đun cảm nhận (Sensing)

• chuyển đổi trạng thái của thế giới vật lý thành dữ liệu số để đưa vào hệ thống
• ước lượng theo thời gian thực môi trường và trạng thái của chính nó thông qua hợp nhất cảm biến đa phương thức (thị giác + LiDAR + xúc giác + lực).
• gần đây được sử dụng cho việc hiểu ngữ cảnh ở mức độ cao khi kết hợp với MLMs (World Models).

Mô-đun nhận thức (Perception) và diễn giải

• lĩnh vực AI diễn giải dữ liệu cảm biến thành thông tin có ý nghĩa

Mô-đun ra quyết định (Decision Making)

• trí tuệ cốt lõi lựa chọn hành động dựa trên thông tin đã được nhận thức

Mô-đun điều khiển (Control)

• chuyển đổi quyết định thành chuyển động vật lý thực tế

Mô-đun chấp hành (Actuation)

• thành phần mô-đun phần cứng thực hiện hành động vật lý thực tế

Mô-đun học tập (Learning) và thích nghi

• yếu tố trí tuệ dài hạn cải thiện hiệu năng theo sự thay đổi của môi trường

Mô-đun hạ tầng hệ thống và truyền thông

• cấu trúc nền tảng nâng đỡ toàn bộ Physical AI

Mô-đun an toàn, đạo đức và độ tin cậy

• yếu tố hỗ trợ cốt lõi và thiết yếu để ứng dụng AI trong thế giới thực

Đặc điểm kỹ thuật và các doanh nghiệp tiêu biểu theo từng lĩnh vực công nghiệp

Các công nghệ cốt lõi của Physical AI bao gồm học tăng cường, mô phỏng (digital twin), AI đa phương thức (phân tích tích hợp văn bản, hình ảnh, dữ liệu cảm biến), mạng điều khiển thời gian thực và robot foundation model. Hệ thống được thiết kế để duy trì hiệu quả và an toàn trong môi trường vật lý phức tạp, đồng thời cho phép sự cộng tác tự nhiên giữa con người và máy móc. Physical AI đang được ứng dụng nhanh chóng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp, từ robot tự động hóa tại hiện trường sản xuất, robot di động tự hành trong kho logistics, smart factory, đến robot y tế và phục hồi chức năng. Hệ thống Physical AI có thể tự học và thích nghi với môi trường, đồng thời liên tục cập nhật các phán đoán và hành động được tối ưu hóa dựa trên thông tin thời gian thực do cảm biến, camera, LiDAR, v.v. thu thập. Physical AI đang phát triển vượt xa tự động hóa lặp lại đơn thuần để trở thành một hệ thống có tính tự chủ, khả năng thích nghi, năng lực phán đoán và năng lực cộng tác người-máy. Trong các lĩnh vực như công nghiệp, logistics, dịch vụ, y tế và thiết bị tiêu dùng, nó có thể nâng cao đáng kể hiệu quả, độ chính xác, độ ổn định và tính đổi mới, đồng thời mang lại lợi thế cạnh tranh công nghiệp cấp quốc gia mới trong thiết kế mô hình kinh doanh và giá trị khách hàng.