RobotNghiên cứu 🇨🇳 12.08.2026 08:02

Vượt ra ngoài hình dạng người: Qinyu biến 'cơ thể' thành biến số mới trong trí tuệ nhúng

Công ty công nghệ Qinyu (FEAGINE), do tiến sĩ robotics của Đại học Hồng Kông và cựu kỹ sư của DJI là Peng Rui sáng lập, đã công bố ba robot linh hoạt mô phỏng sinh học (A01, A02, A03) và một mô hình nền tảng đầu tiên có tên Fi0 (Foundation Intelligence Across Embodiments) - trí tuệ nền tảng cho nhiều hình thái, nhằm làm cho trí tuệ có thể tái sử dụng trên các bộ khung robot khác nhau. Công ty lập luận rằng hình dạng người không phải là con đường duy nhất để tạo ra robot đa năng, và rằng cơ thể linh hoạt cộng với trí tuệ dùng chung có thể phục vụ tốt hơn cho nhiều nhiệm vụ và môi trường khác nhau.
Công ty Công nghệ Qinyu (FEAGINE), do Peng Rui (Tiến sĩ robot học tại Đại học Hồng Kông, cựu kỹ sư nhúng của DJI) sáng lập, vừa giới thiệu ba robot mềm mô phỏng sinh vật (bionic) — FEAGINE A01, A02, A03 — cùng mô hình nền tảng đa thân (cross-embodiment) thế hệ đầu tiên mang tên Fi0 (Foundation Intelligence Across Embodiments — Trí tuệ Nền tảng Xuyên suốt các Dạng thân). Các robot này là những thân mềm dẫn động bằng dây cáp, khác nhau về số đốt, số bậc tự do, chiều dài và tải trọng, tạo thành những gì công ty tuyên bố là ma trận sản phẩm thân mềm dẫn động bằng dây cáp được sản xuất hàng loạt và tiêu chuẩn hóa đầu tiên trên thế giới. Fi0 hướng tới việc tách biệt kiến thức về nhiệm vụ và thế giới khỏi các hành động đặc thù của từng dạng thân, nhờ đó những kỹ năng học được trên một dạng thân có thể tái sử dụng trên các dạng thân khác. Các thành phần chủ chốt của Fi0 bao gồm: bộ mã hóa kỹ năng (Skill Encoder) chuyển đổi các minh họa của con ngưới thành ngữ cảnh kỹ năng; bộ mã hóa thế giới đa góc nhìn (Cross-view World Encoder) học các biểu diễn thế giới dùng chung từ nhiều góc nhìn khác nhau; đồ thị dạng thân (Embodiment Graph) mã hóa cấu trúc và trạng thái của robot; cùng mô hình động lực học thế giới (World Dynamics Model) kết hợp với cơ chế đánh giá hành động–thế giới đa mục tiêu (Multi-objective Action-World Assessment — MAWA) để dự đoán và đánh giá kết quả của hành động. Công ty định vị đây là 'trí tuệ nhúng thân linh hoạt' (flexible embodied intelligence), với lập luận rằng khi robot bước vào nhiều ngành công nghiệp đa dạng, các dạng thân sẽ phân hóa theo nhiệm vụ, và trí tuệ dùng chung phải giúp tránh việc phải tốn lại chi phí dữ liệu, huấn luyện và thích nghi cho mỗi hình dáng thân mới. Bài viết cũng trích dẫn nhận định của Fei-Fei Li rằng những dạng thân hiệu quả có thể tiến hóa theo những hướng khác nhau khi ranh giới nhiệm vụ rõ ràng, qua đó ủng hộ hướng đi không theo kiểu hình ngưới (non-humanoid) của Qinyu.
Nguồn: QbitAI 量子位 — bản gốc
Bài viết liên quan trước đây ↓
Tin mới