Trong thời đại trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng hiện nay, “AI vật lý” (Physical AI) đã trở thành công nghệ then chốt kết nối thế giới số với thế giới vật lý thực tế. AI vật lý chủ yếu được sử dụng để kiểm soát robot và máy móc công nghiệp, nhằm hiện thực hóa quy trình sản xuất thông minh và tự động hóa. Nhưng đối với nhiều công ty và kỹ sư, liệu có cần thiết phải đưa AI vật lý vào ứng dụng? Trong hoàn cảnh nào thì phù hợp? Bài viết này sẽ dựa trên những tình huống sử dụng thực tế để giúp bạn xác định xem có nên đầu tư vào AI vật lý hay không.

Q1: AI vật lý là gì? Tại sao Hitachi lại đầu tư vào công nghệ này?

AI vật lý không chỉ đơn thuần là phần mềm AI truyền thống, mà là một hệ thống kết hợp cảm biến, điều khiển máy và tính toán trí tuệ nhân tạo. Các công ty như Hitachi với bề dày kinh nghiệm trong ngành công nghiệp đã đầu tư vào AI vật lý, vì họ nhận thấy nó có thể nâng cao hiệu suất và sự linh hoạt của các nhà máy và quy trình sản xuất hiện tại. Là một giám đốc sản xuất, tôi mơ ước nhà máy của mình có thể tự động điều chỉnh dây chuyền sản xuất mà không cần can thiệp nhiều từ con người, đó chính là giá trị mà AI vật lý mang lại.

Q2: Tôi có cần AI vật lý không? Khi nào cần thiết?

Nếu dây chuyền sản xuất của bạn cần tự động hóa cao độ, và công nghệ hiện tại không thể thực hiện điều chỉnh và tối ưu hóa ngay lập tức, thì AI vật lý là một lựa chọn đáng cân nhắc. Ví dụ, nếu nhà máy của bạn có đa dạng sản phẩm và quy trình sản xuất thường xuyên cần điều chỉnh, thì AI vật lý sẽ cung cấp khả năng kiểm soát thông minh. Ngược lại, nếu bạn là một nhà sản xuất quy mô nhỏ, quy trình đơn giản và ít thay đổi, bạn không cần phải gấp rút đầu tư vào hệ thống này.

Q3: Sự khác biệt giữa Hitachi với Nvidia, OpenAI là gì? Tôi nên hợp tác với ai?

Trong hệ sinh thái AI vật lý, OpenAI, Google thường tập trung vào việc xây dựng các mô hình nền tảng đa phương thức lớn, thiên về thuật toán và nền tảng AI tổng quát; Nvidia thì chú trọng cung cấp phần cứng và môi trường phát triển, thúc đẩy tích hợp công cụ AI vật lý. Hitachi dựa vào chuyên môn trong ngành công nghiệp và kinh nghiệm phong phú từ thực tiễn sản xuất để kết hợp công nghệ AI với ứng dụng thực tế. Nếu bạn cần cải cách thông minh trong môi trường công nghiệp cụ thể, tìm một đối tác như Hitachi sẽ phù hợp hơn; nếu bạn đang tìm kiếm công nghệ tiên tiến hoặc nền tảng tổng quát, thì nên xem xét Nvidia hoặc OpenAI.

Q4: Những tình huống nào không phù hợp để đưa AI vật lý vào ứng dụng ngay bây giờ?

Nếu tiêu chuẩn ngành của bạn chưa bắt buộc tự động hóa, hoặc hiện tại, nút thắt trong sản xuất không phải ở hiệu suất hệ thống điều khiển mà là vấn đề chuỗi cung ứng hoặc nguyên liệu, thì việc đầu tư vào AI vật lý có thể tốn kém. Hơn nữa, nếu công ty của bạn thiếu cơ sở hạ tầng hoặc đội ngũ kỹ thuật hỗ trợ, và không thể đầu tư lâu dài cho đào tạo và bảo trì hệ thống, nên hoãn lại việc áp dụng.

Q5: Đối với những doanh nghiệp mới bắt đầu thử nghiệm AI vật lý, có những gợi ý thực tiễn nào không?

Chúng tôi khuyên các doanh nghiệp nên bắt đầu từ những dự án thí điểm quy mô nhỏ, lựa chọn một quy trình trong dây chuyền sản xuất để áp dụng kiểm soát AI, quan sát hiệu quả và vấn đề phát sinh. Cách này giúp giảm thiểu rủi ro và tích lũy kinh nghiệm. Khi lựa chọn đối tác, ngoài hiệu suất kỹ thuật, cũng cần xem xét xem họ có hiểu biết về nhu cầu và thách thức thực tế của ngành công nghiệp hay không. Học cách điều chỉnh hệ thống cùng nhà cung cấp và đảm bảo có hỗ trợ bảo trì đầy đủ là chìa khóa để nâng cao tỷ lệ thành công.

Tóm lại, có cần đưa AI vật lý vào ứng dụng hay không, phụ thuộc chủ yếu vào độ phức tạp của quy trình sản xuất công nghiệp của bạn và các thách thức thực tế mà bạn đang đối diện. Hitachi đã chiếm lĩnh thị trường thông qua chuyên môn công nghiệp là một lộ trình hợp lý, nhưng đối với các vai trò trong các lĩnh vực khác nhau, điều quan trọng nhất là xác định “khi nào cần thiết”, thay vì chạy theo xu hướng mù quáng. Hy vọng những phân tích tình huống thực tế ở trên sẽ giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Tham khảo thêm thông tin tại: OKX

You may also like: Render (RENDER) là gì? Tìm hiểu những khái niệm và ứng dụng chính của đồng Render