Axis Robotics, đơn vị tự giới thiệu là “động cơ dữ liệu lũy tiến” giúp tăng tốc Physical AI (trí tuệ nhân tạo vật lý), vừa công bố huy động thành công 12 triệu USD trong vòng gọi vốn seed do Hack VC dẫn dắt, với sự tham gia của Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures và nhiều nhà đầu tư thiên thần.
Số vốn mới sẽ được dùng để tăng tốc mục tiêu xây dựng một “động cơ dữ liệu” toàn cầu, song song ở quy mô lớn với vòng lặp con người trong cuộc (human-in-the-loop), nhằm giải quyết điểm nghẽn lớn nhất của Physical AI: tạo ra dữ liệu huấn luyện cho robot có cấu trúc, đa dạng cao và có khả năng mở rộng.
Giải bài toán nghẽn dữ liệu trong Physical AI
Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể mở rộng dựa trên hàng nghìn tỷ token từ kho dữ liệu internet sẵn có, Physical AI lại đối mặt với ba rào cản then chốt: thiếu hụt dữ liệu nghiêm trọng, khoảng cách trong khả năng khái quát hóa, và sự phân mảnh về “thể xác” (embodiment) giữa các nền tảng phần cứng robot khác nhau.
“Physical AI đòi hỏi hàng tỷ quỹ đạo chuyển động tương tác giữa người và thế giới vật lý,” Chris, Nhà sáng lập Axis Robotics, cho biết. “Trong nhiều năm, ngành này thiếu một hệ thống sản xuất dữ liệu lai vừa hiệu quả, vừa có thể mở rộng gần như vô hạn để cho phép mô hình lặp nhanh – và đó chính là điều chúng tôi xây dựng với Axis: một động cơ dữ liệu lũy tiến.”
Axis trao quyền cho trí tuệ robot tổng quát như thế nào
Động cơ Dữ liệu Lũy tiến (Compounding Data Engine) độc quyền của Axis cung cấp một quy trình end-to-end, tích hợp từ khâu tạo nhiệm vụ, thu thập dữ liệu, huấn luyện liên tục đến tối ưu mô hình:
Task Gen Engine (Động cơ Tạo Nhiệm vụ): Tạo ra phổ nhiệm vụ robot nguyên tử cực kỳ đa dạng thông qua ngẫu nhiên hóa trên đối tượng, bố cục không gian, yếu tố thị giác, cấu hình robot và ngữ nghĩa; sự đa dạng được nhúng vào từng quỹ đạo dữ liệu;
Nền tảng điều khiển mô phỏng từ xa trên trình duyệt: Giao diện web đầu tiên trên thế giới cho phép bất kỳ ai cũng có thể tạo quỹ đạo chuyển động robot chất lượng cao từ xa. Theo Axis, nền tảng này cho năng suất cao gấp 10 lần so với thu thập trong phòng lab truyền thống và tích hợp liền mạch vòng lặp can thiệp kiểu DAgger (Dataset Aggregation) có “cổng” con người, giúp liên tục tinh chỉnh và sửa sai chính sách điều khiển robot;
Ứng dụng di động Ego Data Mobile Capture: Chuyển hoạt động thu thập dữ liệu thế giới thực từ các thiết lập đắt đỏ, nặng phần cứng sang một ứng dụng di động gần như không rào cản. Kết hợp công nghệ theo dõi cử động bàn tay thời gian thực (hand pose tracking) tối tân với lực lượng lao động toàn cầu, Axis chuyển hóa tầm nhìn và độ khéo léo của con người thành chuyển động robot ở quy mô toàn cầu;
Pipeline xử lý dữ liệu: Tự động làm sạch quỹ đạo, ngẫu nhiên hóa miền (domain randomization) và gán nhãn ngôn ngữ dày đặc, xuất ra các bộ dữ liệu đa phương thức (multimodal) sẵn sàng cho mô hình với chất lượng dữ liệu được cải thiện trên 10 lần.
Kiến trúc thống nhất này tạo ra một “bánh đà” tự tăng cường: các quỹ đạo robot thất bại trong triển khai thực tế hay mô phỏng sẽ kích hoạt vòng lặp can thiệp từ con người; các sửa lỗi này quay trở lại pipeline huấn luyện, mở rộng vùng bao phủ các trường hợp biên (edge case), tạo ra trí tuệ lũy tiến khi khối lượng dữ liệu tăng lên.
Lợi thế cấu trúc của Axis: “Động cơ đa dạng” tích hợp dọc & mạng lưới cộng tác viên toàn cầu
Lợi thế cốt lõi của Axis nằm ở nền tảng hợp nhất bao trùm toàn bộ vòng đời của Physical AI. Khác với các cách tiếp cận manh mún truyền thống, Axis xây dựng một động cơ tích hợp dọc, kết nối thu thập dữ liệu tiền huấn luyện phân tán quy mô lớn và bước Dataset Aggregation có con người giám sát ở giai đoạn hậu huấn luyện, theo thời gian thực.
Được thiết kế “gốc” cho sự đa dạng dữ liệu, Động cơ Tạo Nhiệm vụ độc quyền của Axis tiến hành ngẫu nhiên hóa bố trí vật thể, ánh sáng, góc camera, thuộc tính vật lý và hình thái robot, tạo nên vô số bối cảnh và nhiệm vụ thao tác độc nhất, từ đó sinh ra dữ liệu huấn luyện sẵn sàng cho khả năng khái quát hóa.
Để đạt quy mô kiểu foundation model với mức đa dạng cao, Axis đã xây dựng hạ tầng dữ liệu robot toàn cầu với hơn 100.000 cộng tác viên đang hoạt động, mỗi người gửi dữ liệu trung bình 3–4 lần mỗi ngày, tối ưu đồng thời hiệu suất sản xuất và độ phủ đa dạng. Hiện Axis có thể tạo hơn 1.200 giờ dữ liệu mô phỏng và trên 20.000 giờ dữ liệu ego-centric thế giới thực mỗi tháng trên nhiều kịch bản khác nhau.
Axis mới ra mắt Sim Dataset V1, với kết quả benchmark cho thấy tính đa dạng được kỹ sư hóa mang lại cải thiện hiệu năng rõ rệt. Trên bộ đánh giá LIBERO-Plus, việc pretrain π0.5 trên bộ dữ liệu đã đa dạng hóa toàn diện của Axis giúp tỷ lệ thành công chung tăng 4,9 điểm, vượt 31,3 điểm so với baseline RoboCasa365 có cùng quy mô dữ liệu, với các cải thiện về khả năng tổng quát bố cục, chống nhiễu cảm biến và độ vững về tư thế robot. Khoảng cách này cho thấy lợi thế của Axis đến từ pipeline đa dạng hóa độc quyền – chứ không chỉ nhờ vào việc “phóng to” dữ liệu.
Thương mại hóa và các quan hệ hợp tác chiến lược
Axis Robotics đang đẩy nhanh thương mại hóa nguồn dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cho các bài toán triển khai thực tế. Công ty cung cấp các “Gói Nhiệm vụ” tùy chỉnh, thiết kế riêng cho nhu cầu của nhà sản xuất phần cứng robot, công ty phát triển mô hình Physical AI và doanh nghiệp tự động hóa công nghiệp.
Một loạt quan hệ hợp tác thương mại ban đầu đã được thiết lập với các đối tác như Booster Robotics, Manycore Tech, Feagine Robotics, Dexmal, Lotus Car, Geely Auto, SomaStacks và nhiều đơn vị khác. Những thỏa thuận này cho thấy nhu cầu thị trường hiện hữu đối với dữ liệu huấn luyện robot có độ trung thực cao và khả năng mở rộng.
Định nghĩa lại trí tuệ vật lý tổng quát
“Tương lai của Physical AI phụ thuộc vào sự cộng sinh sâu sắc giữa mô hình và dữ liệu,” Chris chia sẻ. “Các bộ dữ liệu tĩnh không thể nuôi dưỡng trí tuệ robot tổng quát. Lời giải chiến thắng là một động cơ dữ liệu lũy tiến: hệ thống tích hợp dọc kết nối mạng lưới cộng tác viên toàn cầu với quá trình lặp mô hình liên tục. Mỗi quỹ đạo đa dạng cùng mỗi lần con người sửa lỗi đều tiếp nhiên liệu cho mô hình học nhanh hơn, hình thành một bánh đà trí tuệ tự tăng cường.”
Công ty được dẫn dắt bởi đội ngũ kết hợp các nhà nghiên cứu AI và robot hàng đầu đến từ các trường như UC Berkeley, Carnegie Mellon University, Georgia Tech, NTU và SJTU, cùng các “growth hacker” từng đưa sản phẩm tiêu dùng lên hơn 30 triệu người dùng toàn cầu.
Với vòng seed 12 triệu USD do Hack VC dẫn dắt, Axis Robotics dự kiến sẽ tiếp tục mở rộng năng lực sinh nội dung thủ tục (procedural generation), mở rộng mạng lưới cộng tác viên phân tán và củng cố vị thế như “động cơ dữ liệu” hạ tầng cho tương lai của Physical AI.