Hạ tầng kết nối là 'chìa khóa' của cuộc đua AI, vì sao?
Theo các chuyên gia, điều tạo nên sức mạnh của robot hình người hay xe tự lái nằm ở khả năng kết nối AI, cảm biến, IoT và hạ tầng truyền thông để giúp máy móc có thể quan sát, suy nghĩ rồi hành động trong thế giới thực.
AI vật lí giúp máy móc biết quan sát, suy nghĩ rồi hành động
Những năm gần đây, robot hình người và xe tự lái liên tục xuất hiện trong các cuộc trình diễn công nghệ, khiến nhiều người cho rằng AI vật lí (Physical AI) đơn giản là việc tạo ra những cỗ máy thông minh hơn.
Tuy nhiên, tại Hội nghị RoboSta 2026, các chuyên gia cho rằng cách hiểu này chưa phản ánh đúng bản chất của AI vật lí.
Theo ông Kyohei Matsushita, chuyên gia của Soracom, AI vật lí không phải là một robot riêng lẻ mà là cả một hệ thống giúp trí tuệ nhân tạo có thể tương tác với môi trường giống như con người.
Có thể hình dung quy trình này rất đơn giản. Trước khi làm một việc, con người sẽ quan sát những gì đang diễn ra, suy nghĩ, đưa ra quyết định rồi mới hành động. AI vật lí cũng hoạt động theo cách tương tự.
Đầu tiên, camera và các cảm biến thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh. Sau đó, AI phân tích những dữ liệu này để hiểu tình huống và quyết định cần làm gì. Cuối cùng, robot hoặc các thiết bị thông minh sẽ thực hiện hành động tương ứng.
Nhìn theo cách này, robot chỉ là phần trực tiếp thực hiện công việc. Phía sau mỗi chuyển động là cả một hệ thống gồm cảm biến, Internet vạn vật (IoT), mô hình AI và mạng truyền dữ liệu phối hợp với nhau.
Đó cũng là lý do AI vật lí không chỉ gắn với robot hình người. Công nghệ này còn có thể được ứng dụng trong sản xuất, logistics, nông nghiệp, y tế, giao thông hay nhiều lĩnh vực khác, nơi AI cần trực tiếp tương tác với môi trường.
Một nội dung đáng chú ý khác được đề cập tại hội nghị là sự khác nhau giữa AI biên (Edge AI) và AI đám mây (Cloud AI).
Hiểu đơn giản, AI biên xử lí dữ liệu ngay trên thiết bị hoặc gần nơi dữ liệu được tạo ra nên có khả năng phản hồi nhanh. Trong khi đó, AI đám mây gửi dữ liệu lên các máy chủ có năng lực tính toán lớn để AI phân tích rồi mới trả kết quả về thiết bị.
Theo ông Matsushita, hai mô hình này không cạnh tranh hay thay thế lẫn nhau. Tùy từng bài toán, doanh nghiệp có thể lựa chọn xử lí ngay trên thiết bị, trên đám mây hoặc kết hợp cả hai.
Điều quan trọng hơn là xây dựng được một hệ thống có thể liên tục cập nhật các mô hình AI.
Ông cho rằng AI tạo sinh đang thay đổi rất nhanh, vì vậy doanh nghiệp không nên chỉ tập trung lựa chọn mô hình AI mạnh nhất ở thời điểm hiện tại. Một hệ thống có khả năng cập nhật linh hoạt sẽ giúp tận dụng những tiến bộ mới mà không phải thay đổi toàn bộ hạ tầng đã xây dựng.
Đây được xem là yếu tố quyết định để AI vật lí có thể phát triển lâu dài và thích ứng với tốc độ đổi mới của công nghệ.
Muốn AI vật lí hoạt động hiệu quả, hạ tầng kết nối phải đủ mạnh
Theo Soracom, nhiều người vẫn cho rằng chỉ AI đám mây mới cần kết nối Internet, còn AI biên có thể hoạt động hoàn toàn độc lập.
.jpg)
Tuy nhiên, trên thực tế, ngay cả khi AI xử lí dữ liệu ngay trên thiết bị thì hệ thống vẫn cần kết nối mạng để cập nhật mô hình AI, giám sát từ xa, cài đặt phần mềm mới và quản lí thiết bị trong suốt quá trình vận hành.
Nói cách khác, mạng truyền thông không chỉ dùng để truyền dữ liệu mà còn giúp toàn bộ hệ thống AI duy trì hoạt động ổn định và liên tục được nâng cấp.
Để minh họa, Soracom đã trình diễn một cánh tay robot kết nối với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên nền tảng đám mây thông qua mạng LTE.
Quy trình hoạt động khá đơn giản. Robot gửi yêu cầu lên hệ thống AI, mô hình AI phân tích thông tin rồi gửi kết quả trở lại để robot thực hiện thao tác.
Kết quả thử nghiệm cho thấy toàn bộ quá trình mất khoảng 2,7 giây. Trong đó, thời gian truyền dữ liệu qua mạng LTE chỉ khoảng 0,4 giây, còn hơn 2 giây là thời gian AI xử lí thông tin.
Theo nhóm phát triển, nếu máy chủ được đặt gần hơn thay vì ở nước ngoài, độ trễ còn có thể giảm thêm. Điều này cho thấy AI đám mây vẫn đủ khả năng đáp ứng nhiều ứng dụng AI vật lí trong thực tế, thay vì bắt buộc phải xử lí toàn bộ trên thiết bị.
Bên cạnh đó, Soracom cũng giới thiệu giải pháp tích hợp kết nối LTE cho các thiết bị sử dụng nền tảng Linux như Jetson. Nhờ kết nối di động, thiết bị có thể được cập nhật phần mềm, giám sát từ xa và duy trì hoạt động ngay cả ở những nơi không có Wi-Fi.
Theo doanh nghiệp, đây là điều kiện quan trọng nếu muốn triển khai AI vật lí trên quy mô lớn tại nhà máy, phương tiện tự hành hoặc các môi trường hoạt động ngoài trời.
Để AI vật lí vận hành hiệu quả, Soracom đề xuất mô hình kết nối dữ liệu từ camera, cảm biến và các thiết bị ngoài thực địa với dữ liệu số của doanh nghiệp, sau đó đưa toàn bộ dữ liệu vào AI để phân tích và đưa ra quyết định.
Cách tiếp cận này cho thấy AI vật lí không còn là một robot hoạt động độc lập mà là hệ sinh thái kết nối giữa AI, IoT và hạ tầng truyền thông.
Doanh nghiệp cũng cho rằng hạ tầng phục vụ AI vật lí cần đáp ứng bốn yêu cầu quan trọng gồm băng thông lớn, hỗ trợ nhiều nhà mạng, bảo mật cao và khả năng quản lí tập trung.
Những yếu tố này cho thấy cuộc cạnh tranh trong lĩnh vực AI vật lí đang thay đổi. Nếu trước đây sự chú ý chủ yếu tập trung vào robot và mô hình AI, thì nay hạ tầng kết nối cũng trở thành một phần không thể thiếu.
Thông điệp được đưa ra tại RoboSta 2026 là AI vật lí không chỉ là cuộc đua tạo ra những robot thông minh hơn. Giá trị lớn nhất của công nghệ này nằm ở việc xây dựng một hệ thống để AI có thể liên tục quan sát, học hỏi, cập nhật và phối hợp với các thiết bị trong thế giới thực.
Khi AI, IoT và hạ tầng truyền thông được kết nối chặt chẽ, AI vật lí mới có thể phát huy hết tiềm năng trong sản xuất, dịch vụ và nhiều lĩnh vực của đời sống.
