Nguồn bài viết: Axis

Axis Robotics đang áp dụng một chiến lược Ưu tiên Mô phỏng (Simulation-First), tái cấu trúc sự đa dạng dữ liệu thông minh và quy mô hóa sản xuất.

Vào năm 2025, nhiều lộ trình công nghệ trong ngành robot đang nhanh chóng hội tụ: việc nâng cấp hàng loạt cung ứng phần cứng thông minh hóa đã biến các mô hình nguyên mẫu trước đây đắt đỏ trở nên khả thi trong quy mô lớn; mô hình Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động (VLA) đã giúp robot hiểu văn tự, suy luận và quy hoạch như một “bộ não”; và từ tiên triển video đến tổ hợp tổng hợp mô phỏng đang cung cấp nhiên liệu liên tục cho sự tiến hóa liên tục của trí tuệ đích thực.

Tuy nhiên, ngành vẫn đối mặt với một rào cản cốt lõi nhất: dữ liệu. So với mô hình ngôn ngữ lớn và lái tự động, trí tuệ đích thực vẫn còn một khoảng trống dữ liệu lớn trong giai đoạn tiền huấn luyện. Xung quanh khoảng trống này, ngành đang tiến triển theo nhiều lộ trình: dữ liệu vận hành quy mô lớn của UMI, dữ liệu tương tác tự nhiên từ góc nhìn thứ nhất (Ego-Centric) và hệ thống dữ liệu tổ hợp tổng hợp đang phát triển mạnh mẽ. Trong bối cảnh các nguồn dữ liệu này cùng tiến triển, cả giới học thuật và công nghiệp dần hình thành một hiệp đồng công nghệ mới: Dựa vào dữ liệu mô phỏng chất lượng cao, quy mô lớn để tiền huấn luyện, sau đó điều chỉnh mô hình chỉ qua một lượng nhỏ dữ liệu thực tế là một trong những con đường khả thi nhất hiện nay.

Nhưng hiệp đồng này cũng đặt ra yêu cầu cao hơn — dữ liệu mô phỏng phải đồng thời có ba đặc điểm là chất lượng cao, chi phí thấp, có thể mở rộng , nếu không, nguy cơ rơi vào tình trạng đắn đo giữa chi phí dữ liệu thực tế cao và chất lượng mô phỏng kém sẽ tiếp tục làm chậm lại tốc độ lặp mô hình huấn luyện.

Vậy, liệu “Thời điểm GPT” của trí tuệ đích thực đã gần kề?

Câu trả lời của Axis là khẳng định — với điều kiện cần thiết là cần phải hoàn toàn tái cấu trúc cách sản xuất quy mô dữ liệu của robot và định nghĩa lại mô hình triển khai trong thế giới vật lý.

Axis Robotics Cho Phép Người Bình Thường Tham Gia vào Việc Thu Thập Dữ Liệu Thông Minh

Việc thu thập dữ liệu truyền thống của robot phụ thuộc vào một nhóm chuyên gia quy mô nhỏ hoặc điều khiển từ xa cục bộ, không chỉ khó mở rộng mà còn thiếu đa dạng đủ. Để vượt qua rào cản này, Axis áp dụng một chiến lược Ưu tiên Mô phỏng (Simulation-First), xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu thông minh từ đầu đến cuối và tăng cường khả năng sản xuất dữ liệu thông qua sự cộng tác phân tán của con người. Robot không chỉ phục vụ con người mà còn được xây dựng và tiến hóa liên tục trong quá trình tham gia của con người ở quy mô lớn.

Axis từ lúc thành lập đã nhận ra: chỉ cung cấp dữ liệu không đủ. Để thực sự giải quyết vấn đề dữ liệu trong trí tuệ đích thực, cần phải xây dựng một đường ống công nghệ từ đầu đến cuối phủ sóng các mô-đun cơ bản. Ba mô-đun quan trọng nhất trong đó là: Tạo nhiệm vụ, Thu thập dữ liệu và Đánh giá xử lý dữ liệu:

● Tạo Nhiệm Vụ: Bộ Máy Tạo Nhiệm Vụ Động, Mở Rộng Vô Hạn.

Biên giới dữ liệu xác định ranh giới khả năng của robot. Axis đã xây dựng một động cơ tạo nhiệm vụ 3D thế hệ mới, phân rã cấu trúc kỹ năng cần thiết của robot thành các kỹ năng nguyên tử và tự động tạo ra nhiều nhiệm vụ mô phỏng chất lượng cao thông qua từ khóa gợi ý. Từ cảnh đơn đến chuỗi nhiệm vụ phức tạp, robot có thể tiếp tục tiến hóa trong không gian nhiệm vụ phong phú vô tận.

● Thu Thập Dữ Liệu: Nền Tảng Thu Thập Dữ Liệu Dễ Dàng Tiếp Cận cho Mọi Người

Axis đã đưa môi trường mô phỏng phức tạp trước đây chỉ chuyên nghiệp trong phòng thí nghiệm đến trình duyệt web và thiết bị di động. Người dùng chỉ cần mở trang web, có thể điều khiển robot và cánh tay cơ khí theo thời gian thực, tạo ra các dấu vết dữ liệu có giá trị cao giống như chơi trò chơi. Không cần phải mắc kẹt với phần cứng, không cần kỹ thuật — việc sản xuất dữ liệu từ đó thực sự trở thành "mọi lúc, mọi nơi, mở cửa cho tất cả mọi người".

● Đánh Giá và Xử Lý Dữ Liệu: Biến Mỗi Dòng Dữ Liệu Trở Thành "Có Thể Sử Dụng, Có Thể Huấn Luyện, Có Thể Mở Rộng"

Mỗi dấu vết dữ liệu sẽ trải qua hệ thống đánh giá tự động do Axis phát triển, từ mức độ hoàn thành đến ổn định, từ tính hiệu quả đến mức độ mượt mà, thông qua việc lọc và xử lý theo nhiều chiều, cuối cùng tạo ra tài sản dữ liệu có thể trực tiếp tham gia vào huấn luyện mô hình. Chất lượng cao không còn phụ thuộc vào sàng lọc thủ công mà thay vào đó là qua khả năng hệ thống hóa để thực hiện sản xuất mở rộng.

Đằng sau bộ khả năng sản phẩm hoàn thiện này, Axis cũng đã xây dựng một nền tảng cơ sở mạnh mẽ. MetaSim là lớp nền chung mà chúng tôi xây dựng dành riêng cho trí tuệ vật lý, có trách nhiệm giải phóng mô phỏng, xác thực dữ liệu và tăng cường dữ liệu, là trái tim máy chủ chạy ổn định cho toàn bộ ống dẫn dữ liệu. Dựa vào MetaSim, người dùng có thể tái tạo một cách mượt mà hàng loạt dấu vết biểu diễn con người mà họ tạo ra trong trình mô phỏng web nhẹ, vào NVIDIA Isaac Sim để xác thực chính xác. Đồng thời, Axis sử dụng sâu lực lượng đồ họa và vật lý mạnh mẽ của Isaac Sim, để render dữ liệu ban đầu một cách chân thực và thảo nghiệm miền rộng lớn (Domain Randomization). Thông qua bước tăng cường quan trọng này, giá trị của dữ liệu tăng gấp đôi trong việc chuyển mô phỏng thành thực tế (Sim-to-Real) và huấn luyện mô hình chắc chắn, giúp mỗi dòng dữ liệu có khả năng tổng quát và ứng dụng thực trong thế giới thực.

(Dữ liệu gốc thu thập trên trang web sau khi tăng cường đã thành công được sử dụng để huấn luyện mô hình và triển khai trên thiết bị thực)

Trong khi đó, chỉ khi thiết lập cơ chế khuyến khích và lan truyền hiệu quả, hệ thống cơ sở hạ tầng và sản phẩm hoàn chỉnh này mới thực sự có thể phát triển và mang lại lợi ích cho nhiều người tham gia hơn. Đây chính là giá trị độc đáo của Crypto. Axis hy vọng xây dựng một mạng lưới khuyến khích và phân phối thực sự phục vụ tính ứng dụng của sản phẩm dưới Crypto làm cơ sở, để người dùng thông thường trên toàn cầu có thể tham gia vào quá trình xây dựng trí tuệ phi tập trung.

Qua mạng lưới này, việc đóng góp dữ liệu, thực thi nhiệm vụ và phản hồi khuyến khích sẽ thực hiện toàn bộ quy trình một cách minh bạch, có thể kiểm tra và theo dõi; điều quan trọng hơn, nó mở ra những cơ hội mới cho việc tài sản hóa nhiệm vụ thu thập dữ liệu và dữ liệu quỹ đạo - cho phép mỗi lần tham gia được chuyển đổi thành một phần của giá trị chuyển động của hệ sinh thái trí tuệ phi tập trung.

Axis đã xác minh tính hiệu quả của quỹ đạo thu thập trong quá trình huấn luyện mô hình thông qua một đường ống dữ liệu từ đầu đến cuối.

Trong sự kiện "Hoa hồng của Hoàng Tử nhỏ," trong vòng ba ngày, nhóm đã thu thập hơn 10.000 quỹ đạo chất lượng cao từ cộng đồng. Tất cả các quỹ đạo đã được đưa trực tiếp vào quá trình huấn luyện chính sách sau khi được xác minh lại, được xử lý tăng cường như phát lại dữ liệu, làm mờ dữ liệu, và cuối cùng đã triển khai thành công lên cánh tay cơ máy Franka để tự động tưới cây.

Thành tựu này đã thể hiện khả năng chuyển giao không mẫu số của Axis từ mô phỏng ảo sang hành động thực, và lần đầu tiên chứng minh rằng: Việc mô phỏng và điều khiển từ xa trên quy mô lớn dựa trên web có thể tạo ra dữ liệu có giá trị cao để huấn luyện mô hình trí tuệ phi tập trung.

Cộng đồng đã thể hiện sự phấn khích cao độ đối với trải nghiệm sản phẩm của Axis kết hợp giữa "có thể chơi" và "thách thức." Hai vòng thử nghiệm tích lũy 15 ngày, tổng số người dùng tham gia trên 20.000 người, tổng số quỹ đạo dữ liệu tích lũy hơn 170.000, các dữ liệu này đều có thể được xem trực tiếp trên Bảng dữ liệu thời gian thực của sản phẩm.

使命 của Axis Robotics là推动 sự dân chủ thực sự của trí tuệ phi tập trung

Axis tin rằng, giống như tương lai của robot sẽ phục vụ cho cuộc sống của mỗi người dân thông thường, mỗi người dân cũng nên có quyền tham gia vào việc xây dựng thế hệ robot tiếp theo. Cuối cùng, giá trị cốt lõi mà Axis đưa ra thị trường dựa trên hai trụ cột:

1. Bộ dữ liệu mô phỏng robot "chất lượng cao" được sử dụng để tiền huấn luyện

Axis đang cung cấp dữ liệu đầu vào có ý nghĩa thực sự cho mô hình cơ bản của robot thông dụng. "Chất lượng cao" không chỉ có nghĩa là quy mô, mà còn có nghĩa là đa dạng cao về loại nhiệm vụ, phong phú về cảnh quay và cấu trúc đa dạng của dữ liệu. Mục tiêu của Axis không phải là đơn giản chỉ tạo ra lượng lớn dữ liệu, mà là định nghĩa lại tiêu chuẩn ngành - loại dữ liệu nào mới được coi là có thể sử dụng trực tiếp cho việc huấn luyện trước, và có thể thúc đẩy dữ liệu robot đến gần với tiến bộ học thuật và công nghiệp.

2. Hệ thống cơ sở hạ tầng mở rộng được

Ngoài dữ liệu chính, Axis đang xây dựng một cơ sở hạ tầng công nghệ thấp ngưỡng, linh hoạt và mở rộng được dài hạn, và định nghĩa lại cách mở của nó bằng tư duy hệ sinh thái. Tầm nhìn của chúng tôi là để đảm bảo rằng hạ tầng này không chỉ dành riêng cho Axis, mà thông qua các cổng mở, thu hút nhiều bên tham gia để cùng xây dựng toàn bộ hệ sinh thái trí tuệ cơ thể.

Trong tương lai, chúng tôi sẽ từ từ mở các giao diện cốt lõi như xây dựng nhiệm vụ, thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình, để các nhà phát triển, tổ chức nghiên cứu, doanh nghiệp và cộng đồng có thể tham gia theo cách có thể cắm và chơi. Dưới sự bảo vệ không đánh mất tính nghiêm ngặt về công nghệ, hệ sinh thái mở này sẽ đồng thời hỗ trợ sự tham gia phổ cập một cách rộng lớn, cũng như sản phẩm chất lượng mô hình, từ quy trình đóng cứng câm, đi vào hướng hợp tác mở.

Axis đang hợp tác rộng rãi với ngành sản xuất, các nhà sản xuất thân thể robot và các công ty mô hình, bao gồm các đối tác như VinFast, Booster Robotics, Nvidia, Meta AI và các đối tác khác, để cùng tiến bộ trong nhiều khía cạnh như sản xuất dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai thực tế.

Ví dụ về công ty robot cơ thể cần dữ liệu vận hành lớn quy mô, Axis sẽ chuyển đổi thân robot thành một phiên bản số chân thực cao và thông qua đường ống tạo nhiệm vụ động, xây dựng cảnh quay và tài sản nhiệm vụ sẵn sàng mô phỏng. Sau đó, thông qua hệ thống phân phối nhiệm vụ phân tán của Axis, người dùng trên toàn cầu có thể thao tác trực tiếp trên trình duyệt với robot số này, hoàn thành đóng góp lộ trình đa dạng, chất lượng cao, từ đó thực hiện sản xuất dữ liệu và hợp tác kinh doanh một cách tiêu chuẩn, chi phí thấp.

Khi chuỗi cung ứng phần cứng robot ngày càng trở nên chín mạch, chi phí sản xuất giảm đáng kể, trọng tâm giá trị của ngành trí tuệ cơ thể đang chuyển từ vỏ cứng robot sang mô hình trí tuệ nhân tạo cơ bản và cơ sở dữ liệu.

Trong thị trường trí tuệ cơ thể ước lượng đạt hàng nghìn tỷ USD trong tương lai, lớp cốt lõi của công nghiệp dữ liệu và thuật toán trí tuệ nhân tạo dự kiến ​​sẽ chiếm khoảng 10% giá trị cốt lõi. Trong hệ thống kinh tế dữ liệu mới này, với sự cải thiện độ chính xác của động cơ vật lý, công nghệ ranh giới miền rộng, dữ liệu mô phỏng đang từ công cụ hỗ trợ chuyển sang yếu tố sản xuất cốt lõi thực sự và trở thành một ngành đua phê không giới hạn với tiềm năng giá trị lên đến hàng trăm tỷ USD.

Đối mặt với nhu cầu thị trường sắp bùng nổ, Axis Robotics đã tái tạo mô hình điều khiển từ xa mô phỏng truyền thống, đắt đỏ, tập trung và nặng nhọc thành một Mạng lưới dữ liệu toàn cầu có thể mở rộng theo cấp số nhân thông qua việc tiếp cận trang web nhẹ và cơ chế phân phối nhiệm vụ phân tán.

Bằng cách giảm đáng kể chi phí sản xuất dữ liệu biên, nâng cao khả năng thu thập dữ liệu theo dõi đa luồng, Axis không chỉ cung cấp một giải pháp dữ liệu hiệu quả, có thể mở rộng cho đối tác ngành mà còn tạo ra một mô hình kinh doanh có khả năng tăng trưởng mạnh mẽ, không gian doanh thu rộng lớn và có thể sao chép trong thị trường dữ liệu thông minh cơ thể đang phát triển nhanh chóng.

Tầm nhìn tương lai: Hướng tới thời điểm「GPT của Dữ liệu Thông Minh Cơ Thể」

Thời điểm「GPT của Dữ liệu Thông Minh Cơ Thể」 yêu cầu một bộ máy chủ chính có khả năng thu thập trí tuệ con người và chuyển đổi nó một cách ổn định thành khả năng thực thi máy có thể xác minh. Khi Base Chain chính thức ra mắt, Axis đang triển khai một cơ sở hạ tầng phân tán hướng tới tương lai - một mạng lưới mở vừa có tính mạnh mẽ vừa có khả năng chịu tải môi trường tuyệt vời có thể chịu được quy mô hợp tác toàn cầu.

Ngày 25 tháng 3, Sản phẩm chính của Axis chính thức ra mắt và mở cửa cho tất cả mọi người: người dùng thông thường, nhà nghiên cứu, nhà phát triển và các phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới đều có thể tham gia vào hệ sinh thái này, cùng xây dựng một tập dữ liệu huấn luyện robot lớn nhất và đa dạng nhất trong lịch sử.

Trí tuệ cơ thể sẽ không bị một số ít người chiếm đóng; mà sẽ do tất cả mọi người cùng tạo dựng.

Bài viết này được đăng bởi người gửi đóng góp, không thể hiện quan điểm của BlockBeats.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia