Advantech hợp tác với Spingence để thúc đẩy ứng dụng AI vật lý trong tự động hóa bán lẻ bằng robot

Khi trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) trưởng thành, trọng tâm của ngành công nghiệp đang chuyển sang lĩnh vực đòi hỏi cao hơn là Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) – đưa AI vào môi trường thực tế để cộng tác với con người và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Để đáp ứng xu hướng này, Advantech hợp tác với Spingence Technology và các đối tác trong hệ sinh thái NVIDIA để triển khai các ứng dụng robot NVIDIA Omniverse™, tận dụng các giải pháp phần cứng-phần mềm tích hợp và công nghệ mô phỏng môi trường để đẩy nhanh quá trình chuyển đổi thông minh.

Trong môi trường bán lẻ, điều này có nghĩa là AI không chỉ phải hiểu môi trường xung quanh mà còn phải hoạt động hiệu quả trong không gian vật lý năng động – thực hiện các nhiệm vụ như bổ sung hàng hóa, sắp xếp kệ và quản lý hàng tồn kho. Để giải quyết thách thức này, khách hàng của Spingence Technology, Vicomm Technology, đã chứng minh tiềm năng thực tiễn của AI vật lý với các robot dịch vụ bán lẻ thông minh của họ. Sử dụng NVIDIA Omniverse™ để mô phỏng các kịch bản bán lẻ thực tế, robot được đào tạo ảo trước khi thực hiện các nhiệm vụ như bổ sung hàng hóa và sắp xếp kệ trong các cửa hàng thực tế. Cách tiếp cận này không chỉ giúp giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động lâu năm trong ngành bán lẻ mà còn đánh dấu một giai đoạn mới của ngành, khi AI tiến bộ từ “hiểu thế giới” sang “tham gia vào thế giới”.

Từ bảng điều khiển trung tâm đến AI vật lý: Bước ngoặt của giá trị mô hình bản sao số

“Công nghệ bản sao số (Digital Twin) là chìa khóa để hiện thực hóa AI Vật lý, nhưng khái niệm này thực chất đã tồn tại từ nhiều năm nay,” Ông Ken, Tổng Giám đốc của Vicomm Technology, cho biết. Các ứng dụng bản sao số ban đầu tập trung vào bảng điều khiển trung tâm chỉ huy, cho phép người quản lý giám sát trạng thái thiết bị hoặc cơ sở vật chất trong thời gian thực, nhưng chúng không chủ động tham gia vào việc thực thi nhiệm vụ. Giá trị của chúng chủ yếu nằm ở cấp độ trực quan hóa.

Bước ngoặt thực sự đến khi khả năng mô phỏng vật lý và trí tuệ nhân tạo trưởng thành, đặc biệt là với sự ra mắt của nền tảng NVIDIA Omniverse. Các ứng dụng bản sao số đã chuyển từ "Real-to-Simulator" sang "Simulator-to-Real" - robot giờ đây có thể trải qua quá trình huấn luyện ảo chuyên sâu để học cách thực hiện nhiệm vụ và xử lý các tình huống khác nhau trước khi triển khai kết quả trong môi trường thực tế. Cách tiếp cận này thay thế mô hình phát triển truyền thống dựa vào việc các kỹ sư tự tay lập trình các quy tắc và hiệu chỉnh hệ thống.

Ông Ken tin rằng các phương pháp dựa trên quy tắc truyền thống không chỉ tốn kém và mất thời gian mà còn khó mở rộng quy mô, giới hạn robot chỉ thực hiện được các nhiệm vụ tương đối đơn giản. Ngược lại, môi trường tích hợp ảo-thực được xây dựng với NVIDIA Omniverse cho phép robot được huấn luyện lặp đi lặp lại, nâng cao khả năng thực thi nhiệm vụ của chúng. Điều này cho phép họ xử lý các hoạt động phức tạp và đầy rủi ro, mở ra những khả năng mới cho tự động hóa trong môi trường công nghiệp và bán lẻ.

Vì sao bán lẻ là nơi thử nghiệm tối ưu cho AI vật lý?

Trong lĩnh vực tự động hóa bán lẻ, tình trạng thiếu hụt lao động đã trở thành một trong những áp lực lớn nhất trong những năm gần đây, đặc biệt là ở một số khu vực hoặc giờ hoạt động nhất định, chẳng hạn như ca đêm. Ngay cả với mức lương cao hơn, việc lấp đầy khoảng trống nhân sự vẫn rất khó khăn, khiến tự động hóa trở thành giải pháp tối ưu để khắc phục thách thức này.

Tuy nhiên, tự động hóa bán lẻ hiện nay chủ yếu tập trung vào khâu phía trước, chẳng hạn như hệ thống tự thanh toán, để giảm thiểu lao động trong quá trình giao dịch. Các hoạt động phía sau bao gồm bổ sung hàng hóa, sắp xếp lên kệ và loại bỏ sản phẩm hết hạn vẫn phụ thuộc rất nhiều vào lao động thủ công. Đây chính là điểm yếu mà các robot dịch vụ bán lẻ thông minh do Vicomm Technology phát triển giải quyết.

Ông Ken giải thích rằng các cửa hàng bán lẻ là những môi trường rất đa dạng và năng động. Sản phẩm rất khác nhau về số lượng, kích thước, chất liệu và bao bì, và thường xuyên được sắp xếp lại cho các chương trình khuyến mãi hoặc thay đổi theo mùa. Việc đào tạo robot xử lý các mặt hàng này bằng các phương pháp dựa trên quy tắc truyền thống đòi hỏi các kỹ sư phải xác định các quy tắc và logic hành động cho từng loại sản phẩm, dẫn đến chu kỳ phát triển dài, chi phí cao và khả năng mở rộng hạn chế.

Để giải quyết vấn đề này, Vicomm Technology đã chọn NVIDIA Omniverse làm nền tảng phát triển chính của mình. Được xây dựng trên nền tảng USD (Universal Scene Description), NVIDIA Omniverse có thể tạo ra các môi trường ảo mô phỏng sát sao thế giới thực, cho phép robot thực hiện hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ lần lặp lại quá trình huấn luyện gắp và đặt. Nền tảng này cũng cho phép cấu hình chính xác các thông số vật lý bao gồm kích thước, trọng lượng, ma sát bề mặt và đặc tính vật liệu. Ngay cả đối với các mặt hàng được đóng gói linh hoạt như khoai tây chiên hoặc bánh mì, NVIDIA Omniverse cũng có thể mô phỏng chính xác hành vi vật lý của chúng, cho phép robot tối ưu hóa chiến lược gắp của mình một cách lặp đi lặp lại trong môi trường ảo. Điều này đảm bảo hiệu suất ổn định và đáng tin cậy khi được triển khai trong môi trường bán lẻ thực tế.

Từ mô phỏng phần mềm đến lựa chọn phần cứng: Đảm bảo hoạt động ổn định của robot trong thế giới thực

Việc chuyển đổi từ môi trường ảo sang cửa hàng thực tế không đơn giản như việc tải mô hình xuống robot. Ông Rong Hui Lin, Trưởng nhóm Đổi mới tại Spingence Technology, chỉ ra rằng thách thức thực sự nằm ở việc thu hẹp khoảng cách giữa môi trường ảo và môi trường vật lý, đảm bảo rằng kết quả huấn luyện có thể được chuyển đổi một cách đáng tin cậy thành các hành động thực tế tại chỗ.

Thứ nhất, môi trường ảo phải mô phỏng sát sao các điều kiện thực tế. Các chi tiết như chiều cao kệ, mật độ sản phẩm, sự thay đổi ánh sáng và lưu lượng giao thông đều ảnh hưởng đến nhận thức và quyết định nắm bắt của robot. Ngay cả việc huấn luyện AI chuyên sâu cũng không thể bù đắp cho sự khác biệt giữa mô hình ảo và cửa hàng thực tế, điều này có thể dẫn đến phán đoán sai hoặc lỗi vận hành. Do đó, nhóm liên tục so sánh thiết lập ảo với điều kiện cửa hàng thực tế, điều chỉnh các thông số và cấu hình cảnh để thiết lập sự tương ứng chính xác.

Thứ hai, cần phải thử nghiệm môi trường rộng rãi, cùng với sự hợp tác chặt chẽ với nhân viên cửa hàng. Nhóm xác định các kịch bản thực tế tiềm năng, chẳng hạn như lối đi bị chặn tạm thời hoặc sản phẩm được di chuyển và mô phỏng chúng trong môi trường ảo để đánh giá xem phản hồi và logic quyết định của robot có phù hợp hay không, đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy trong quá trình vận hành thực tế.

Bên cạnh việc xây dựng bối cảnh và thử nghiệm môi trường, phần cứng cũng quan trọng không kém đối với sự ổn định của robot. Hoạt động bán lẻ đòi hỏi dịch vụ không bị gián đoạn; việc hệ thống thường xuyên ngừng hoạt động hoặc cần can thiệp thủ công không chỉ làm giảm hiệu quả mà còn làm suy yếu giá trị của tự động hóa. Do đó, khi thiết kế giải pháp tổng thể, nhóm phải xem xét hiệu năng tính toán và sự ổn định hoạt động lâu dài, chuẩn bị cho việc triển khai quy mô lớn trong tương lai.

Advantech xây dựng nền tảng điện toán quan trọng cho AI vật lý

Là đối tác ưu tú của NVIDIA, Advantech cung cấp đầy đủ các dòng sản phẩm và chuyên môn tích hợp trong lĩnh vực máy chủ GPU và điện toán biên, tạo nền tảng điện toán ổn định cho các dự án đang triển khai của Vicomm Technology.

Ví dụ, máy chủ GPU dạng tháp nhỏ gọn SKY-602E3 của Advantech mang lại khả năng mở rộng linh hoạt và hiệu năng cao, phù hợp để triển khai tại các cửa hàng bán lẻ quy mô nhỏ đến trung bình. Máy chủ GPU NVIDIA MGX™ mới ra mắt, SKY-622G4, hỗ trợ GPU NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition, đáp ứng nhiều nhu cầu về trí tuệ nhân tạo và điện toán hiệu năng cao, đồng thời cho phép các ứng dụng mô phỏng Trí tuệ nhân tạo vật lý dựa trên NVIDIA Omniverse.

Ông Rong Hui Lin thừa nhận rằng trong các dự án trước đây, Spingence Technology đã sử dụng phần cứng từ nhiều thương hiệu khác nhau, nhưng liên tục gặp phải tình trạng hệ thống không ổn định hoặc tắt máy đột ngột. Điều này khiến khách hàng ban đầu nghi ngờ về độ tin cậy của phần mềm, buộc nhóm phải dành nhiều thời gian để tìm ra nguyên nhân gốc rễ.

Những kinh nghiệm này đã khiến Spingence Technology chú trọng hơn vào sự ổn định của phần cứng và hỗ trợ kỹ thuật khi lập kế hoạch cho các dự án tiếp theo, dẫn đến sự hợp tác kỹ thuật lâu dài và chặt chẽ với Advantech. Đối với ứng dụng robot dịch vụ bán lẻ thông minh hiện tại, Spingence Technology đã bắt đầu đánh giá tính khả thi của việc triển khai máy chủ GPU của Advantech và đã tiến hành thử nghiệm thực tế.

Ông Ken cũng lưu ý rằng việc lựa chọn các thương hiệu phần cứng có thiết kế cấp công nghiệp và hỗ trợ kỹ thuật toàn diện giúp giảm thiểu rủi ro tích hợp và chi phí bảo trì trong tương lai. Do đó, Advantech sẽ được ưu tiên làm đối tác phần cứng trong các dự án tương lai, thiết lập nền tảng điện toán chuẩn hóa và có thể nhân rộng hơn cho các ứng dụng robot thông minh.

Trong tương lai, Vicomm Technology sẽ tiếp tục nâng cao khả năng của robot dịch vụ bán lẻ thông minh và dần mở rộng sang các lĩnh vực thâm dụng lao động khác, chẳng hạn như cửa hàng trà sữa trân châu, dịch vụ vệ sinh và các cơ sở chăm sóc dài hạn. Advantech sẽ tiếp tục tăng cường hợp tác với Spingence Technology và Vicomm Technology, cung cấp phần cứng đáng tin cậy và hỗ trợ kỹ thuật cho các hoạt động mở rộng, đẩy nhanh việc triển khai thực tế Trí tuệ Nhân tạo Vật lý (Physical AI) và tạo ra một tương lai bền vững và hiệu quả hơn cho các ứng dụng tự động hóa.