Bởi Maksym Misichenko · BBC Business ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Việc sử dụng robot Aeon của BMW cho thấy xu hướng chuyển sang tự động hoá linh hoạt hơn, nhưng các chuyên gia đồng ý rằng đây là một bước đi tăng dần trong dài hạn với những rủi ro và thách thức đáng kể, bao gồm chứng nhận an toàn, tích hợp phần mềm và tổng chi phí sở hữu.
Rủi ro: Tổng chi phí sở hữu tăng mạnh do chi phí bảo trì phần mềm và tuân thủ quy định (Gemini)
Cơ hội: Khả năng tăng tốc chuyển đổi sang sản xuất tự động hoá nếu "học bằng sự bắt chước" giảm thời gian triển khai (Gemini)
Phân tích này được tạo bởi đường dẫn StockScreener — bốn LLM hàng đầu (Claude, GPT, Gemini, Grok) nhận các lời nhắc giống hệt nhau với các biện pháp bảo vệ chống ảo tưởng tích hợp. Đọc phương pháp →
Đây là lần đầu tiên BMW sử dụng robot hình người để sản xuất ô tô tại châu Âu.
Hai robot, do Hexagon Robotics sản xuất, dự kiến sẽ bắt đầu làm việc trong sản xuất vào mùa hè. Hiện tại, chúng đang được triển khai thử nghiệm tại nhà máy Leipzig.
"Đây sẽ là tương lai của sản xuất ô tô," cho biết Michael Nikolaides, trưởng bộ phận quản lý quy trình và số hóa của BMW.
Tay robot và các hệ thống tự động hóa khác đã được ngành công nghiệp ô tô sử dụng trong nhiều thập kỷ.
Vậy tại sao lại chuyển sang robot hình người?
"Nếu có hình dạng giống người, bạn có thể đặt nó gần như bất kỳ nơi làm việc nào mà một con người đang làm việc ngày nay vì nó có cùng kích thước và cùng khả năng," Nikolaides nói.
Chi phí robot đã giảm trong khi việc thiết kế lại dây chuyền lắp ráp vẫn còn tốn kém. Do đó, việc sử dụng robot phù hợp với các quy trình hiện có của con người hiệu quả về chi phí hơn.
"Khi một robot có giá 17 triệu, bạn sẽ tái tổ chức nhà máy xung quanh robot, nhưng không còn như vậy nữa," cho biết Bill Ray, phó chủ tịch phân biệt của Gartner.
"Vì vậy bây giờ bạn muốn nó phù hợp với cách làm việc hiện có có của bạn."
Được đặt tên là Aeon, robot Hexagon có hình dạng giống người, cao 1,65m (5ft 5in), nặng 60kg (9 stone 6lbs).
Chúng có tốc độ tối đa là 2,4m/giây và có thể mang 15kg trong thời gian ngắn, hoặc 8kg liên tục.
Aeon được trang bị 21 cảm biến bao gồm camera, radar, micro, và cảm biến lực và mô-men xoắn để thao tác.
Tại BMW, các robot được đào tạo bằng sự kết hợp giữa điều khiển từ xa (cảm biến trên con người) và mô phỏng trong bản sao kỹ thuật số của nhà máy bằng phần mềm của Nvidia.
Robot trong mô phỏng được giao một nhiệm vụ và mô phỏng lặp đi lặp lại để xác định các giải pháp hứa hẹn nhất, một phương pháp gọi là học tăng cường.
Điều khiển từ xa được sử dụng cho các nhiệm vụ như nhặt một bộ phận, để robot vật lý có thể học được phạm vi các cách khác nhau mà con người thực hiện.
Việc đào tạo robot đang phát triển nhanh chóng - càng nhanh bạn có thể đào tạo một robot thì càng tốt.
Một trong những khía cạnh thú vị nhất của việc ứng dụng AI vào thế giới vật lý (AI vật lý) là học bắt chước, theo Arnaud Robert, chủ tịch robotics của Hexagon.
Đó là nơi robot học cách thực hiện một nhiệm vụ bằng cách quan sát cách nhiệm vụ đó được thực hiện, bằng cách sử dụng video từ nhiều góc độ hoặc cảm biến chuyển động trên con người. Robert nói học bắt chước có thể rút ngắn thời gian đào tạo robot từ tháng xuống còn ngày.
"Bản dịch tốt nhất [từ con người sang robot] là khi giáo viên và học sinh có cùng hình dạng."
Vậy, robot có thể chỉ xem ai đó đóng gói hộp trong một lúc rồi tham gia không?
"Đó là kịch bản cuối cùng," Robert nói. "Bạn đang mô tả có thể là một hoặc hai năm nữa."
Ray tại Gartner ước tính rằng trong ba đến năm tới, một robot sẽ có thể nhận được các hướng dẫn giọng nói đơn giản để thực hiện một nhiệm vụ hiệu quả.
Aeon chỉ có thời lượng pin ba giờ, nhưng một ca làm việc kéo dài tám giờ, vì vậy robot được thiết kế để tự thay pin của mình trong khoảng ba phút, bao gồm cả việc đi đến và từ trạm sạc.
Công việc của robot tại BMW sẽ là cấp linh kiện cho các công cụ sản xuất và thực hiện các nhiệm vụ nhặt và đặt cho lắp ráp pin. Mặc dù các robot đa năng, nhưng chúng, như công nhân nhà máy, không được kỳ vọng thay đổi nhiệm vụ thường xuyên.
Nikolaides nói rằng robot có tiềm năng giúp đỡ công việc lặp đi lặp lại hoặc đòi hỏi thể chất mà con người khó thực hiện và cũng có thể giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động.
"Chúng tôi biết rằng nhân viên sẽ thiếu trong vài năm tới, và robot hình người giúp đỡ," Nikolaides nói.
"Khi chúng tôi tự động hóa sản xuất ô tô vào những năm 70, mọi người nói điều này sẽ dẫn đến nhiều mất việc, nhưng ngược lại lại đúng," ông nói. "Có những công việc mới được tạo ra bởi công nghệ mới, và đó là cách chúng tôi nhìn nhận [robot hình người]."
Các nhà sản xuất ô tô khác cũng đang quan tâm đến robotics hiện đại.
Ví dụ, Toyota dự định sử dụng robot hình người Digit từ Agility Robotics sau một thử nghiệm thành công. Xiaomi của Trung Quốc đã thử nghiệm hai robot hình người của riêng mình trong sản xuất xe điện.
Hyundai đang sử dụng robot Spot để kiểm tra công nghiệp và đã công bố kế hoạch sử dụng robot hình người Atlas, cả hai đều do Boston Dynamics sản xuất, trong đó Hyundai là cổ đông đa số.
BMW đã có một số kinh nghiệm sử dụng robot hình người tại Spartanburg, Mỹ, nơi robot Figure O2 đã giúp xây dựng 30.000 chiếc xe X3. Nó hoạt động với cùng tốc độ như một con người.
Một quan sát từ Mỹ là robot dựa trên AI xử lý sự biến đổi tốt hơn nhiều so với các máy móc trước đây. "Nếu bạn thay đổi vị trí của tấm kim loại một chút hoặc bạn dịch chuyển nó, hoặc nghiêng nó, với robot công nghiệp tiêu chuẩn, bạn sẽ gặp sự cố," Nikolaides nói. "Những robot hình người này có thể phân tích điều đó và chúng sẽ tiếp tục làm việc."
Một khác biệt chính giữa robot Figure và Aeon là Figure đi bộ, nhưng Aeon có bánh xe thay vì chân.
"Nó có ý nghĩa hơn trên sàn nhà xưởng [với bánh xe] vì Aeon có thể di chuyển xung quanh từ nơi này đến nơi khác," Nikolaides nói.
BMW cũng đã sử dụng robot Spot của Boston Dynamics, có hình dạng giống chó, như một con chó canh bảo trì.
"Anh ấy phải có khả năng đi lên xuống cầu thang," Nikolaides nói. "Anh ấy đã có thể xuống tầng hầm nơi có nhiều máy móc."
Các robot đã được nhân viên chào đón, Nikolaides nói. Ông tưởng tượng mọi người sẽ đặt tên cho chúng, như họ đã làm với các robot không hình người cũ hơn.
"Nếu nó không có tên, nó là một cỗ máy," Ray của Gartner nói. "Nếu nó làm sai, nó bị hỏng. Nếu nó có tên, thì mọi người mong đợi nó sẽ mắc lỗi. Mọi người tha thứ cho nó. Một trong những điều chúng tôi nói với các công ty là hãy đặt tên cho robot của bạn."
Aeon không có khuôn mặt người nhưng có một khu vực hiển thị ở mặt trước đầu, hiển thị các biểu tượng, chẳng hạn như một đường khi thực hiện nhiệm vụ và một vòng tròn khi lắng nghe.
"Chúng tôi vẫn đang làm việc về [ngôn ngữ hình ảnh], nhưng chúng tôi cảm thấy rất mạnh mẽ rằng Aeon cần phải truyền tín hiệu theo cách tự nhiên với con người," Robert nói.
Robot hình người bắt đầu vào nơi làm việc cùng với con người, nhưng Ray tin rằng robot đã bị thổi phồng quá mức, đặc biệt là với các buổi trình diễn nổi bật.
"Trường hợp sử dụng chính của robot hình người ngày nay là đi trên sân khấu và nhân tạo làm tăng giá cổ phiếu của bạn," ông nói. "Robot nhảy múa hoặc bất cứ điều gì: Điều đó không khó làm lắm."
Có nguy cơ mọi người đánh giá quá cao khả năng của robot, ông nói.
"Khi bạn thấy robot hình người đi bộ, bạn giả định rằng nó có thể chạy, nó có thể leo trèo, nó có thể nhảy. Nó không thể làm bất kỳ điều nào trong số những điều đó, nhưng bộ não của bạn lấp đầy những khoảng trống đó. Chúng tôi có những kỳ vọng không thực tế khi mọi người triển khai những robot này."
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Robot nhân tạng trong gần ngắn hạn sẽ chủ yếu bổ trợ thay vì thay thế các loại tự động hoá truyền thống do hạn chế về tính di động, sức bền và tính linh hoạt của nhiệm vụ."
Thử nghiệm Aeon của BMW tại Leipzig nhấn mạnh xu hướng chuyển sang tự động hoá linh hoạt, phù hợp với các dây chuyền hiện có mà không cần đầu tư lại thiết bị, nhờ học bằng sự bắt chước và khả năng xử lý biến động tốt hơn so với robot cánh tay cố định. Tuy nhiên, pin chỉ kéo dài 3 giờ, bánh xe, giới hạn ở các nhiệm vụ bốc đặt đơn giản và cảnh báo của Gartner về các buổi trình diễn phô trương khiến cho lợi ích chỉ là tăng trưởng chậm rãi chứ không phải là cách mạng. Việc giảm thiếu nhân lực và những tuyên bố về việc tạo việc làm qua tự động hoá trong quá khứ bỏ qua việc mở rộng thực tế diễn ra chậm chạp và phụ thuộc vào việc đào tạo thông qua teleoperation hoặc mô phỏng.
Bài báo đã bỏ qua cách học bằng sự bắt chước có thể thu hẹp thời gian triển khai xuống còn vài ngày, cho phép sử dụng đa nhiệm vụ rộng hơn và thay thế nhân lực thực sự trong vòng 3-5 năm thay vì còn hẹp hạn.
"Động thái của BMW là hợp lý về mặt kinh tế đối với các bố trí nhà máy *hiện có*, nhưng bài báo đã phô trương quá mức về khả năng hoàn thiện và thiếu nhấn mạnh rủi ro robot nhân tạng vẫn còn là máy dùng cho nhiệm vụ cụ thể, trọng tải thấp trong nhiều năm chứ không phải là công nhân chung mà hype đã đề cập."
Việc triển khai robot Aeon của BMW chỉ ra một cơ hội thực sự nhưng hẹp hạn trong gần ngắn: lắp ráp lại các nhà máy hiện có với tự động hoá linh hoạt thay vì thiết kế lại chúng. Kinh tế chung là hợp lý—robot 17 triệu USD xứng đáng với việc thiết kế lại nhà máy; robot rẻ hơn thì không. Tuy nhiên, bài báo đã nhầm lẫn ba mức thời gian riêng biệt: (1) nhiệm vụ bốc đặt hôm nay với tải trọng 8kg liên tục, (2) khả năng điều khiển bằng lệnh thoại của Gartner trong vòng 3-5 năm tới, và (3) học bằng sự bắt chước trong vòng một hoặc hai năm tới. Pin chỉ 3 giờ, phân bổ nhiệm vụ đơn, và môi trường nhà máy kiểm soát cho thấy chúng chưa phải là công nhân chung chưa có hình dạng. Rủi ro thực sự: đầu tư vốn (capex) vào robot nhân tạng có thể thay thế ngân sách tự động hoá truyền thống mà không có lợi ích năng suất tương ứng, trong khi lời tuyên bố về "thiếu hụt nhân lực" đã che giấu rằng mức lương—chứ không phải sẵn có robot—là yếu tố quyết định thời điểm áp dụng.
Nếu học bằng sự bắt chước thực sự thu hẹp thời gian đào tạo từ vài tháng xuống còn vài tuần trong vòng 18 tháng tới, và công nghệ pin cải thiện lên 8 giờ trở lên, thì chi phí đầu tư cho mỗi nhiệm vụ được học sẽ sụp đổ, biến đây thành một cách mạng thực sự đối với các nhà cung cấp robot công nghiệp hiện tại (ABB, KUKA, Fanuc) thay vì chỉ là một dự án lắp ráp lại hẹp hạn.
"Robot nhân tạng là một chiến lược phòng ngừa rủi ro chi phí thiết kế lại nhà máy, biến robot từ cơ sở hạ tầng cố định thành tài sản linh hoạt, có thể triển khai lại được."
Việc tích hợp robot nhân tạng như Aeon của BMW ít liên quan đến việc thay thế con người và hơn thua là giải quyết vấn đề "bẫy độ cứng" của tự động hoá truyền thống. Các robot cánh tay truyền thống yêu cầu cơ sở hạ tầng cố định đắt đỏ; robot nhân tạng mang lại tính linh hoạt để vận hành trong bố trí nhà máy dựa trên con người hiện có mà không cần đầu tư lại thiết bị. Trong khi thị trường tập trung vào yếu tố "độc đáo", giá trị thực sự nằm ở việc giảm chi phí đầu tư vốn (CAPEX) liên quan đến thiết kế lại dây chuyền lắp ráp. Tuy nhiên, thời lượng pin chỉ 3 giờ và khả năng mang tải hạn chế cho thấy đây vẫn là giai đoạn thử nghiệm sớm. Nếu BMW có thể chứng minh rằng "học bằng sự bắt chước" giảm thời gian triển khai, đây sẽ là một bước chuyển mình về ROI (lợi nhuận đầu tư) công nghiệp, có thể tăng tốc chuyển đổi sang sản xuất tự động hoá hoàn toàn.
Chi phí bảo trì và thời gian ngừng hoạt động liên quan đến phần cứng robot nhân tạng phức tạp, đa khớp có thể dễ dàng vượt quá mức tiết kiệm nhân lực, khiến các robot này trở thành yếu tố tiêu cực đối với lợi nhuận hoạt động so với các loại tự động hoá đơn giản, chuyên dụng hơn.
"ROI trong gần ngắn vẫn chưa chắc chắn; robot nhân tạng chủ yếu giúp tạo ra các dây chuyền linh hoạt, chịu được áp lực hơn là mang lại lợi ích tăng năng suất ngay lập tức."
Thí nghiệm của BMW cho thấy xu hướng chuyển sang tự động hoá linh hoạt hơn, nhưng thử thách thực sự là ROI và độ tin cậy, chứ không phải sự mới lạ. Bài báo đã phô trương quá mức lợi ích tăng năng suất ngắn hạn bằng cách cho rằng việc sử dụng robot chỉ đơn giản là "không cần thiết kế lại" nhà máy: thời lượng pin 3 giờ, nhu cầu bảo trì thường xuyên và sự phụ thuộc vào học tăng cường cùng teleoperation đều là những lớp chi phí và thời gian ngừng hoạt động. Việc tích hợp với thiết bị hiện có, giao thức an toàn và cơ sở hạ tầng IT (Nvidia/robotics stack) có thể làm giảm các lợi ích năng suất sớm. Hơn nữa, đây cũng là một chiến lược giúp doanh nghiệp chịu được thiếu hụt nhân lực và giảm rủi ro về sức khỏe, không chỉ đơn thuần là tăng năng suất; ca một đêm 8 giờ vẫn cần sự giám sát và xử lý lỗi từ con người. Tóm lại: ROI là dài hạn, không chắc chắn.
Thời lượng pin và chi phí bảo trì có thể làm giảm thời gian hoạt động; trong nhà máy vận hành liên tục, tính linh hoạt được đề cập có thể không chuyển hoá thành lợi ích thực sự về năng suất. Cải thiện năng suất ngắn hạn còn xa vời.
"Giới hạn nhiệm vụ của Aeon buộc phải tăng chi phí đầu tư (capex) cho hệ tự động hoá lai thay vì thay thế các nhà cung cấp hiện tại."
Claude đã chỉ ra rủi ro thay thế chi phí đầu tư (capex), nhưng thiếu sót sâu xa hơn là robot Aeon với bánh xe và khả năng bốc đặt 8kg tạo nên một hệ tự động hoá lai (hybrid stack). BMW sẽ vẫn giữ các robot cánh tay ABB và Fanuc cho công việc hàn và nâng tải nặng, vì vậy tổng chi phí tăng lên đồng thời gây thêm gánh nặng về tích hợp và chậm trễ trong việc chứng nhận an toàn. Điều này làm chậm quá trình thay thế các nhà cung cấp hiện tại hơn mức thời gian 3-5 năm đã thảo luận.
"Rủi ro thay thế chi phí đầu tư đe dọa lợi nhuận của các nhà cung cấp hiện tại đối với công việc lắp ráp lại, chứ không phải tổng chi phí đầu tư cho toàn bộ nhà máy."
Lập luận về hệ tự động hoá lai (hybrid stack) của Grok cho rằng BMW xem Aeon như thế nào đó bổ sung thay vì thay thế trong các danh mục nhiệm vụ. Nhưng nếu học bằng sự bắt chước thực sự thu hẹp thời gian đào tạo xuống còn vài ngày—điều kiện của Claude—thì khả năng bốc đặt 8kg của Aeon có thể hấp thụ công việc hiện đang được chia sẻ giữa nhiều cấu hình Fanuc/ABB. Rủi ro thực sự không phải là tổng chi phí đầu tư tăng lên; mà là các nhà cung cấp hiện tại mất đi lợi nhuận trên công việc lắp ráp lại (retrofit) đối với Hexagon trong khi cơ sở đã lập của họ đang già đi. Đây là áp lực lợi nhuận, không phải áp lực về số lượng nhân sự.
"Chi phí chứng nhận an toàn và quy định pháp luật đối với robot công nghiệp có thể làm mất đi lợi thế linh hoạt được đề cập đối với các nhà cung cấp hiện tại."
Claude, bạn đã bỏ qua "bẫy cơ sở hạ tầng phần mềm" (software-defined factory). Ngay cả khi học bằng sự bắt chước rút ngắn thời gian đào tạo, rào cản thực sự là việc chứng nhận an toàn cho các thiết bị di động tự động hoá trong khu vực đông người. BMW không chỉ mua phần cứng; họ đang mua một cơn ác mộng về tích hợp. Nếu các robot cần teleoperation hoặc hàng rào an toàn liên tục, lợi thế "linh hoạt" sẽ tan biến. Rủi ro thực sự không chỉ là áp lực lợi nhuận đối với các nhà cung cấp hiện tại—mà là tổng chi phí sở hữu (TCO) tăng mạnh do chi phí bảo trì phần mềm và tuân thủ quy định mà không lường trước được.
"ROI phụ thuộc nhiều hơn vào chi phí tích hợp hệ thống phần mềm và bảo mật an ninh mạng hơn là vào thông số kỹ thuật phần cứng hoặc tốc độ đào tạo."
Rào cản chứng nhận an toàn của Gemini là thực sự, nhưng lỗ hổng lớn hơn nằm ở rủi ro tích hợp phần mềm. Nếu Aeon chạy trên hệ thống đa nhà cung cấp (NVIDIA, phần mềm trung gian, lớp an toàn) thì tổng chi phí sở hữu bao gồm chi phí bảo trì, cập nhật thường xuyên và bảo mật an ninh mạng. Điều này có thể gây ra thời gian ngừng hoạt động và chi phí ẩn nhiều hơn so với tranh luận về bánh xe/khả năng mang tải. Ngay cả khi học bằng sự bắt chước nhanh chóng cũng có thể không thể mở khóa ROI nếu hệ thống phần mềm trở thành điểm nghẽn.
Việc sử dụng robot Aeon của BMW cho thấy xu hướng chuyển sang tự động hoá linh hoạt hơn, nhưng các chuyên gia đồng ý rằng đây là một bước đi tăng dần trong dài hạn với những rủi ro và thách thức đáng kể, bao gồm chứng nhận an toàn, tích hợp phần mềm và tổng chi phí sở hữu.
Khả năng tăng tốc chuyển đổi sang sản xuất tự động hoá nếu "học bằng sự bắt chước" giảm thời gian triển khai (Gemini)
Tổng chi phí sở hữu tăng mạnh do chi phí bảo trì phần mềm và tuân thủ quy định (Gemini)