Ngay từ thập niên 1970, các hãng sản xuất như Toyota và Hyundai đã bắt đầu ứng dụng robot vào dây chuyền để tạo ra môi trường làm việc an toàn và hiệu quả hơn cho con người. Robot hình người được xem là bước tiến tiếp theo trong sự phát triển ấy. Bản chất then chốt vẫn giữ nguyên: để máy móc đảm nhận những nhiệm vụ nguy hiểm, đòi hỏi sức lực hoặc mang tính lặp đi lặp lại, từ đó giải phóng con người tập trung vào những công việc có giá trị cao hơn.
Trước tình trạng thiếu hụt lao động nghiêm trọng và chi phí nhân công ngày càng tăng tại khu vực sản xuất ở châu Á, các robot được tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) như robot cộng tác (cobot), robot di động tự động (AMR), nền tảng trí tuệ bầy đàn và robot hình người mới nổi, đang thúc đẩy bước chuyển mình sang xu hướng Công nghiệp 5.0 — nơi sự hợp tác giữa con người và máy móc nâng cao năng suất một cách bền vững.
Báo cáo của Deloitte tháng 2/2026 cho thấy xu hướng rõ nét khi 84% doanh nghiệp tại Singapore dự kiến sẽ áp dụng AI trong các hệ thống vật lý trong vòng hai năm tới, tăng mạnh so với con số 53% hiện nay.
Trên bình diện toàn cầu, thị trường robot hình người được dự báo đạt giá trị 6,24 tỷ USD vào năm 2026, trong đó khu vực châu Á-Thái Bình Dương chiếm tới 42,6%, nhờ sức thúc đẩy từ các nước như Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc. Điều đáng chú ý là việc ứng dụng công nghệ hiện đã trở nên khả thi và thực tiễn hơn bao giờ hết.
Andy Zheng – Tổng giám đốc Lenovo Manufacturing Solutions, chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn hồi tháng 3/2026: “Nếu một bánh xe có thể hoàn thành nhiệm vụ, chúng ta không nhất thiết phải cần chân; và nếu ba ngón tay robot có thể giữ được một vật, thì không nhất thiết phải mô phỏng bàn tay tinh tế của con người.”
Trí tuệ bầy đàn và AI vật lý – nhân tố chủ chốt đem lại bước tiến lớn
Những lợi ích rõ ràng nhất trong thời gian ngắn đến từ sự kết hợp giữa trí tuệ bầy đàn và AI vật lý. Ông Zheng phân biệt hai dạng AI tác động mạnh: “Trí tuệ bầy đàn sắp xếp nhiều đội robot từ các nhà cung cấp khác nhau thành một hệ thống duy nhất, biến toàn bộ nhà kho thành ‘một robot khổng lồ thống nhất’.”
Trong khi đó, AI vật lý trang bị cho robot khả năng nhận biết và thao tác vật thể trong môi trường thực bằng cách mô phỏng đặc tính như trọng lượng, ma sát và kết cấu.
Tại các kho hàng và trung tâm logistics — những nút thắt chính ở Singapore, Malaysia, Trung Quốc và Hong Kong — trí tuệ bầy đàn đã tạo ra giá trị đầu tư (ROI) ấn tượng. Lenovo phối hợp cùng ST Logistics ở Singapore đã tự động hóa 90% quy trình xử lý hàng hóa từ pallet đến hàng rời vào cuối năm 2024 nhờ sử dụng robot đến từ ba nhà cung cấp trong cùng một bản đồ kỹ thuật số chung.
Các dự án tương tự đang mở rộng quy mô không chỉ trong khu vực mà còn lan sang Ả Rập Saudi và Úc. AI vật lý thể hiện ưu thế rõ ràng trong các công đoạn cuối chuỗi như lựa chọn đa dạng SKU, dù Zheng lưu ý rằng công nghệ này mới chỉ có thể xử lý 50-60% các mặt hàng trong môi trường đơn giản, và khoảng 20-30% trong các môi trường bán lẻ phức tạp.
Cơ hội lớn nhất nằm ở các khu vực đang phải vật lộn với thiếu hụt lao động trầm trọng. Các công việc nhọc nhằn như nâng, kiểm tra, lắp ráp nhẹ trên dây chuyền sản xuất ô tô và điện tử ở Trung Quốc, hay các khâu chính xác theo lô nhỏ tại Nhật Bản và các trung tâm logistics của Singapore ghi nhận tốc độ hoàn vốn nhanh nhất.
Zheng giải thích: “Giới trẻ ngày nay không mặn mà với các công việc nặng nhọc, chân tay… Những việc lặp đi lặp lại, nhàm chán thường không hấp dẫn dù mức lương cao đến đâu.”
AI vật lý – bước chuyển đổi trong các quyết định theo thời gian thực và hiệu quả sản xuất
Khác biệt lớn của AI vật lý là vượt xa các tập lệnh cứng nhắc, nó xây dựng những bản sao số (digital twins) của thế giới vật lý để đào tạo robot một cách nhanh chóng — có khi nhanh hơn tới 10-1.000 lần so với thử nghiệm thực tế — và triển khai các hành vi này trực tiếp trên robot.
Zheng mô tả: “Nó biến đổi vật thể và môi trường vật lý thành mô hình ảo, tái hiện trọng lượng, ma sát, kết cấu cùng các đặc tính động lực học khác của thế giới thực.” Nhờ vậy, robot có thể xử lý linh hoạt hơn: ví dụ như tay robot AMR có thể lựa chọn vật thể bất thường hoặc tính toán các chuyển động thích ứng tránh quán tính.
Hiệu quả đạt được đã có con số cụ thể. Trong hệ thống của Lenovo, các nền tảng AI tích hợp tối ưu hóa đội robot, sử dụng năng lượng và cải tiến quy trình vận hành.
Zheng dự báo AI vật lý sẽ sớm vượt qua được giới hạn của các quy trình do con người thiết kế.
Andy Zheng
“Hiện nay, nhiều bước trong quá trình lắp ráp vẫn dựa trên kinh nghiệm của con người… AI vật lý khởi đầu bằng cách học theo, nhưng trong tương lai, nó sẽ có khả năng đề xuất những phương pháp hiệu quả hơn.” Andy Zheng
Giám đốc điều hành NVIDIA, Jensen Huang, nhận định “thời điểm của ChatGPT dành cho robot đã đến,” báo hiệu bước nhảy vọt trong tự động hóa công nghiệp.
Chuẩn bị cho lực lượng lao động hợp tác nhịp nhàng cùng robot
Sự cộng tác giữa con người và robot không chỉ là xu hướng mà còn mang tính cách mạng trong môi trường sản xuất. Zheng ví von quá trình này như sự chuyển đổi của văn phòng từ người dùng PowerPoint truyền thống sang người dùng AI tác nhân (Agentic AI): “Điều này đòi hỏi một thế hệ kỹ sư và công nhân mới, những người hiểu rõ nguyên tắc cơ bản của sự hợp tác giữa con người và robot… đồng thời có khả năng đào tạo AI.”
Những kỹ thuật viên có kinh nghiệm vận hành máy móc truyền thống sẽ ngày càng được đánh giá cao nhờ kỹ năng làm việc phối hợp với robot và huấn luyện AI.
Nhà sản xuất cần ưu tiên đầu tư nâng cao năng lực đội ngũ ngay từ bây giờ, bằng cách thiết kế các khóa học về tương tác trực quan, đào tạo AI và giám sát phối hợp. Ở những xã hội đang già hóa như Nhật Bản, Hàn Quốc, Trung Quốc, hay những nơi có nguồn cung lao động thắt chặt như Singapore, xu hướng này giúp biến nỗi lo mất việc thành sức mạnh, khi con người được giải phóng khỏi các nhiệm vụ nhàm chán, còn robot đảm nhận phần việc nặng nhọc và lặp lại.
Gia tăng khả năng giám sát khi robot ngày càng tự chủ hơn
An toàn vẫn là ưu tiên hàng đầu khi quyền tự chủ của robot ngày một nâng cao. Zheng dẫn chứng một sự cố xảy ra tháng 2/2026, khi Summer Yue – giám đốc AI liên kết của Meta – mất quyền kiểm soát một công cụ AI tác nhân (OpenClaw), khiến nó tự động xóa email do lỗi trong quản lý ngữ cảnh an toàn.
Giải pháp của Zheng là “dùng AI để giám sát AI… chỉ khi cả hai có năng lực tính toán và suy luận tương đương thì mới có thể phát hiện sớm và ngăn chặn toàn bộ rủi ro tiềm ẩn.”
Hiện tại, quá trình triển khai các robot kết hợp AI vẫn cân bằng giữa 70% lập trình truyền thống và 30% AI vật lý nhằm tối ưu quản lý rủi ro. Kinh nghiệm từ robot cộng tác (cobot) và robot di động tự động (AMR) – nơi con người giám sát vòng lặp theo từng cấp độ cùng hệ thống an toàn được lập trình sẵn – cũng sẽ được áp dụng mở rộng sang robot hình người. Việc chậm trễ trong điều chỉnh quy định tại châu Á càng nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết về những khuôn khổ an toàn chủ động, được hỗ trợ bởi AI.
Ưu tiên thực tiễn để đảm bảo lợi nhuận bền vững trong Công nghiệp 5.0
Thực tế và đơn giản luôn đánh bại cường điệu. Zheng khuyên: “Hãy dùng robot đơn giản, phù hợp với mục tiêu cụ thể, thay vì cố gắng mô phỏng toàn bộ tính năng phức tạp của con người… Ưu tiên giá trị đầu tư ROI và bắt đầu với các thử nghiệm nhỏ (POC)”.
Cơ sở thông minh tại Thiên Tân của Lenovo là minh chứng điển hình cho mô hình thành công này: được công nhận là nhà máy trung hòa carbon với tiêu chuẩn sinh thái, nơi đây đã tích hợp đa dạng robot trên một nền tảng AI thống nhất, đồng thời sử dụng các công nghệ quản lý năng lượng AI, năng lượng mặt trời mái nhà, tua-bin gió và tái chế nhiệt thải.
Toàn cảnh Cơ sở thông minh Thiên Tân – Góc nhìn chính Nguồn: Lenovo
Lộ trình thực tế của Zheng hướng tới Công nghiệp 5.0 tập trung vào ba bước: đầu tiên là xây dựng nền tảng IT và số hóa chuỗi cung ứng để có cái nhìn toàn diện và ra quyết định minh bạch, kế đến là lớp tự động hóa OT (robot và AI) dựa trên dữ liệu chính xác, cuối cùng là nâng cao kỹ năng, kiến thức và chất lượng cuộc sống của người lao động.
“Tự động hóa và robot là một phần của OT, nhưng điểm khởi đầu bền vững chính là IT.” Theo kinh nghiệm của Lenovo về chuỗi cung ứng toàn cầu, trình tự này đảm bảo lợi thế cạnh tranh lâu dài — lấy con người làm trung tâm, tiết kiệm năng lượng và có khả năng mở rộng.”
Rủi ro và thách thức cần lưu tâm
Kỹ thuật vẫn chưa hoàn hảo khi AI vật lý phải xử lý hàng chục nghìn SKU khác nhau, chi phí đầu tư ban đầu cao còn là rào cản với nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa, trong khi sự phụ thuộc quá nhiều vào lập trình trước dễ dẫn đến thiếu linh hoạt.
Vấn đề phân mảnh quy định, bảo vệ dữ liệu và đạo đức trong AI tiếp tục làm gia tăng độ phức tạp. Mặc dù mô hình hợp tác giảm bớt nỗi lo dịch chuyển việc làm, nhưng việc quản lý thay đổi vẫn cần được thực hiện một cách bài bản và cẩn trọng.
Cơ hội phía trước
If triển khai đúng cách, robot bật lên nhờ AI không chỉ tối ưu hiệu quả sản xuất mà còn nâng tầm bền vững và cải thiện chất lượng nhân lực. AI vật lý kết hợp cùng trí tuệ bầy đàn đảm trách các công việc giá trị thấp, tối ưu hóa năng lượng và giúp sản xuất hoạt động hiệu quả 24/7.
Những nhà sản xuất hàng đầu châu Á dám đầu tư vào các nền tảng kỹ thuật số hôm nay sẽ là những người dẫn đầu cuộc cách mạng Công nghiệp 5.0, biến thách thức về nhân lực thành lợi thế cạnh tranh kiên cố.
SmartFactoryVN là trang thông tin công nghệ chia sẻ thông tin để thúc đẩy quá trình chuyển đổi số đang diễn ra trong lĩnh vực sản xuất và các ngành công nghiệp, thể hiện bằng sự hội tụ của thông tin và công nghệ vận hành cũng như các xu hướng công nghệ mới như Internet Công nghiệp (IIoT ), phân tích dữ liệu lớn và AI.
