Khi các mô hình hội tụ, yếu tố quyết định của AI vật lý thay đổi

Bài viết cho rằng khi các hướng tiếp cận kỹ thuật trong lĩnh vực AI vật lý (physical AI) ngày càng hội tụ, ngành công nghiệp này đang đối mặt với những nút thắt mới, cụ thể là các "lớp đứt gãy" (fractured layers) giữa mô hình và dữ liệu, giữa thị giác (vision) và hành động (action), và giữa mô phỏng (simulation) và thực tế. Để giải quyết vấn đề này, DeepRoute, một công ty xe tự hành của Trung Quốc, đã thành lập Superfluid Lab, do Ruan Chong – cựu thành viên nòng cốt của DeepSeek – dẫn dắt. Superfluid Lab tập trung vào các mô hình nền tảng (foundation models), mô hình VLA (Vision-Language-Action), mô hình thế giới (world models) và khả năng hiểu đa phương thức (multimodal understanding), với mục tiêu tạo ra một vòng lặp nghiên cứu "không ma sát" (zero-friction research loop). Cách tiếp cận của phòng lab này nhấn mạnh sự liên kết ở cấp độ tổ chức, trong đó các nhà nghiên cứu từ nhiều lĩnh vực khác nhau cùng làm việc xoay quanh một mô hình thống nhất, trái ngược với cách phát triển truyền thống lấy sản phẩm làm trung tâm. Điều này phản ánh một sự chuyển dịch lớn hơn trong toàn ngành: từ cạnh tranh sản phẩm sang cạnh tranh mô hình, và giờ đây tiến tới cạnh tranh về năng lực nền tảng cũng như hiệu quả tổ chức, tương tự chiến lược thời kỳ đầu của OpenAI.