Robot đi học: từ dây chuyền lắp ráp đến trường nghề
Đào tạo robot hiện nay là quá trình kết hợp huấn luyện AI, rèn luyện kỹ năng robot trong môi trường mô phỏng lẫn thực tế, kèm theo kiểm tra, đánh giá và cấp chứng chỉ robot trước khi chúng được phép tham gia vào các công việc cụ thể trong nhà máy, dịch vụ hay đời sống xã hội.
Bước ngoặt nằm ở việc xem robot như lao động cần được đào tạo nghề, chứ không còn là cỗ máy cứng nhắc. Tại Trường Robot Hàng Châu – cơ sở được giới thiệu là trường học đầu tiên dành cho robot tại Trung Quốc – khóa đầu tiên đã "tuyển sinh" 30 robot từ các lĩnh vực công nghiệp, dịch vụ, an ninh đến giải trí. Trong bối cảnh Trung Quốc trở thành thị trường robot công nghiệp lớn nhất thế giới, với khoảng 295.000 robot công nghiệp được lắp đặt chỉ trong năm 2024 và tổng số robot đang hoạt động vượt 2 triệu chiếc, việc tổ chức đào tạo robot bài bản không còn là chuyện thử nghiệm, mà là nhu cầu hạ tầng nhân lực máy móc.
Trường Robot Hàng Châu: chương trình đào tạo nghề cho máy
Mô hình Trường Robot Hàng Châu cho thấy đào tạo robot đang được tổ chức giống hệt đào tạo nhân lực truyền thống. Robot nhập học, kiểm tra đầu vào, phân ngành, học kỹ năng và phải thi thực hành trước khi nhận chứng chỉ nghề. Khi nhập học, mỗi robot được kiểm tra toàn diện để đánh giá phần cứng, phần mềm và những khả năng hiện có. Cách làm này thừa nhận rằng robot cũng có "trình độ xuất phát" khác nhau, cần một lộ trình đào tạo cá nhân hóa.
Sau khâu kiểm tra, các robot được đưa vào chương trình đào tạo phù hợp, rồi trải qua đánh giá trong môi trường mô phỏng thực tế. Trường chia thành bốn hướng đào tạo chính: kỹ thuật, chăm sóc sức khỏe, nghệ thuật và thể thao. Quan trọng hơn cả, chương trình bao phủ các nhóm năng lực như an toàn, nhận thức môi trường, khả năng vận động, tương tác và thực hiện nhiệm vụ trong tình huống thực tế. Những robot đạt yêu cầu ở các bài thi kỹ năng trong môi trường thực tế sẽ được cấp chứng nhận tương ứng với năng lực nghề nghiệp trước khi triển khai tại nhà máy, bảo tàng, khu dân cư hoặc các địa điểm dịch vụ khác.
Huấn luyện AI cho robot: từ WJ-Brain đến 1 triệu giờ video
Điểm mấu chốt của đào tạo robot không chỉ là bài tập thể lực, mà là huấn luyện AI để robot có "trực giác" trong thế giới vật lý. Tại Hàng Châu, hệ thống WJ-Brain do một trường đại học phát triển được tích hợp vào mô hình thị giác – ngôn ngữ – hành động, giúp robot kết nối những gì chúng nhìn thấy, mệnh lệnh nhận được và hành động cần thực hiện. Mục tiêu là để robot có thể xử lý tình huống mới, lập kế hoạch và chọn hành vi phù hợp thay vì lặp lại chuỗi thao tác cố định.
Ở phía bên kia Thái Bình Dương, Dyna Robotics công bố mô hình nền tảng DYNA-2 World-Action, được huấn luyện trên hơn 1 triệu giờ video góc nhìn thứ nhất của con người. Quy mô tương đương khoảng 170 năm trải nghiệm liên tục của một người trong thời gian thức. Theo Dyna Robotics, "DYNA-2 đã nâng tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ trong lĩnh vực sản xuất độ chính xác cao từ 20% lên 80–90%, chỉ nhờ tăng quy mô giai đoạn tiền huấn luyện". Đây là minh chứng trực tiếp rằng nút thắt dữ liệu hành động có thể được nới ra bằng cách biến video con người thành dữ liệu huấn luyện.
Kỹ năng robot: học từ con người để làm việc như công nhân lành nghề
Điểm chung giữa Trường Robot Hàng Châu và DYNA-2 là quan niệm: kỹ năng robot phải được hình thành giống kỹ năng lao động con người. Ở Hàng Châu, robot tập bóng bàn, bóng rổ, biểu diễn âm nhạc, hướng dẫn khách, phục vụ đồ uống – tức là thực hành những chuỗi vận động và tương tác phức tạp trong môi trường gần đời thực. Đây không phải trò biểu diễn mà là cách để kiểm tra khả năng phối hợp giữa cảm biến, điều khiển chuyển động và hiểu ý con người.
Trong khi đó, DYNA-2 dùng kiến trúc mô hình hóa thế giới, kết hợp dự đoán khung hình tiếp theo và hành động tiếp theo từ video con người. Thay vì học từ hành động của robot, hệ thống xây dựng hiểu biết về cách môi trường vật lý thay đổi và cách vật thể phản ứng trước chuyển động. Nhờ vậy, kiến thức có thể chuyển sang nhiều phần cứng: từ cánh tay robot cố định, nguyên mẫu robot hình người đến bàn tay robot khéo léo. Trong một thử nghiệm, chỉ 13 phút dữ liệu đã đủ để DYNA-2 điều khiển bàn tay robot năm ngón xoay mở nắp chai – một con số cho thấy nếu dữ liệu huấn luyện đúng và đủ, kỹ năng robot có thể đạt mức công nhân lành nghề chứ không còn là "thực tập sinh".
Từ chứng chỉ robot đến tương lai lao động người–máy
Việc yêu cầu robot phải "đi học" và có chứng chỉ robot trước khi làm việc đặt nền tảng cho một trật tự lao động mới: người và máy cùng tuân theo chuẩn kỹ năng, quy trình kiểm định và trách nhiệm rõ ràng. Trường Robot Hàng Châu cho thấy đào tạo robot có thể được tổ chức như một hệ sinh thái: viện nghiên cứu, cơ quan quản lý chất lượng và doanh nghiệp cùng xây dựng chuẩn nghề, chương trình học, tiêu chí thi và cấp chứng chỉ. Dyna Robotics thì chứng minh rằng với cách huấn luyện AI dựa trên video con người, việc mở rộng quy mô robot đa năng không còn bị kẹt ở chi phí thu dữ liệu điều khiển từ xa.
Theo Dyna Robotics, robot đa năng lâu nay bị kìm hãm bởi nút thắt dữ liệu vì việc thu thập thủ công dữ liệu điều khiển từ xa không thể mở rộng tới mức cần thiết để đạt trí thông minh tổng quát. Khi video trở thành nguồn dữ liệu vô tận và các "trường nghề" cho robot xuất hiện, thế hệ robot tiếp theo sẽ không chỉ biết lặp lại thao tác, mà có thể tự học nhiệm vụ vật lý mới mà không cần khối lượng lớn dữ liệu huấn luyện riêng cho từng loại phần cứng. Tương lai lao động vì thế sẽ không phải là cuộc thay thế một chiều, mà là quá trình tái cấu trúc, nơi kỹ năng người – máy được quy hoạch, đo lường và cập nhật liên tục như nhau.
