Robot từ phòng thí nghiệm bước vào ứng dụng thực sự trong ngành công nghiệp, phức tạp hơn nhiều so với tưởng tượng.

Năm ngoái, lĩnh vực nghiên cứu robot đã đạt được nhiều thành tựu — các tiến bộ công nghệ như VLA, Sim2Real, tổng quát hóa qua các nền tảng khác nhau, thao tác linh hoạt đều khá vững chắc. Nhưng điều thú vị là, các điểm chú ý của giới học thuật và ngành công nghiệp lại hoàn toàn khác nhau, nhóm nghiên cứu machine learning quan tâm đến và các doanh nghiệp thực sự làm robot công nghiệp lại có những mối quan tâm khác, giữa hai bên còn tồn tại một khoảng cách rất khó vượt qua.

Các điểm mấu chốt chính nằm ở ba chỗ: thứ nhất, dữ liệu dùng để huấn luyện thường khác xa môi trường triển khai thực tế, bộ dữ liệu đã được gắn nhãn rõ ràng dễ gây ra lỗi khi đưa vào dây chuyền sản xuất. Thứ hai, nghiên cứu thường tập trung vào hiệu suất trung bình, nhưng trong ứng dụng công nghiệp, điều đáng sợ nhất lại là những tình huống cực đoan, một sai sót có thể gây thiệt hại lớn về chi phí. Thứ ba, hiệu suất và độ trễ luôn đối lập nhau, mô hình xử lý nhanh thì độ chính xác không đủ, còn phản hồi chính xác thì thời gian phản hồi lại không thể kéo dài. Nếu ba điểm này chưa được giải quyết ổn thỏa, thì dù có các bài báo kỹ thuật tốt đến đâu cũng chỉ là lý thuyết suông.