Chuyển động con người thúc đẩy cách mạng robot

[AI Crazy]

Công nghệ VR, ghi nhận chuyển động và AI đang giúp robot hình người như Atlas di chuyển giống người hơn bao giờ hết. Boston Dynamics dùng dữ liệu chuyển động của con người rồi giả lập, huấn luyện hàng nghìn robot ảo để tìm cách thực hiện hiệu quả nhất.

Nhìn từ trải nghiệm của người viết​

Tôi từng dùng nhiều công cụ theo dõi chuyển động, từ đồng hồ thông minh tới phân tích dáng đi và cả công cụ AI đo hiệu quả vận động. Những trải nghiệm đó cho thấy cơ thể người vận hành như một cỗ máy phức tạp, luôn điều chỉnh vi mô mà ta ít khi nhận ra ngay cả khi chỉ đi bộ đơn giản.

Khi xem các video trình diễn tại CES 2026, lần đầu tôi thực sự thấy robot hình người tiến gần đến chuyển động tự nhiên. Robot Atlas của Boston Dynamics chạy, giảm tốc rồi dừng lại, đứng ở thế giống động tác võ thuật, nhặt đồ tưởng tượng và xoay khớp trong những tư thế mà người thật khó sao chép y hệt.

Không chỉ lập trình, mà là dạy cách di chuyển​

Điều quan trọng là nhóm phát triển không chỉ "lập trình" từng bước rời rạc. Họ dùng AI và lặp lại để khiến robot "học" chuyển động — một phương pháp mà Boston Dynamics gọi là kinematics. Thay vì ép robot theo một mẫu cứng nhắc, họ để nó tìm ra lộ trình hiệu quả nhất cho cơ thể robot, vốn khác với cơ thể con người về tỷ lệ và khớp nối.

Ghi nhận chuyển động và mô phỏng​

Quy trình bắt đầu bằng việc ghi lại mẫu chuyển động từ người mẫu: sử dụng bộ đồ theo dõi chuyển động như Xsens cho toàn thân hoặc kính VR và bộ điều khiển cho các tác vụ cần độ khéo léo như buộc nút. Dữ liệu vật lý này được chuyển thành dữ liệu số, rồi "retarget" — ánh xạ từ cơ thể người sang khung cơ thể robot để phù hợp với tỷ lệ, khớp và phạm vi chuyển động khác nhau.

Tiếp theo, các chuyển động được huấn luyện trong môi trường mô phỏng. Hàng nghìn robot ảo thử thực hiện một động tác — ví dụ nhảy dang tay — trong đó có robot vấp ngã, sai động tác, nhưng cũng có nhiều robot thành công. Mỗi lần thử tạo thêm dữ liệu, giúp hệ thống tìm ra cách thực thi tốt nhất.

• Ghi chuyển động con người bằng suit hoặc VR
• Ánh xạ dữ liệu sang khung robot (retargeting)
• Huấn luyện trong mô phỏng với hàng nghìn cá thể ảo
• Triển khai giải pháp đã tối ưu cho cả đội robot thật

Huấn luyện ở quy mô và những giới hạn​

Khi một phương án tối ưu được tìm ra trong mô phỏng, dữ liệu đó có thể được triển khai cho cả "hạm đội" robot, giúp họ học chuyển động mới nhanh chóng và ở quy mô lớn — ví dụ để vận hành dây chuyền sản xuất mới. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức: robot có thể di chuyển rất giống người khi ở trong chuyển động, nhưng khi đứng im chúng lại trông rất cứng nhắc; những tình huống phức tạp, tương tác xã hội hay cảm xúc thì chưa dễ dạy và yêu cầu cảm biến, thuật toán và an toàn cao hơn.

Việc mô phỏng, học từ con người và huấn luyện ở quy mô lớn đang mở ra giai đoạn mới cho robot hình người. Điều đó hứa hẹn nhiều ứng dụng công nghiệp và dịch vụ, nhưng cũng đặt ra câu hỏi về an toàn, đạo đức và tương tác giữa con người và máy trong tương lai.