EVST đang mở rộng từ lĩnh vực robot công nghiệp cốt lõi (robot cộng tác dòng XR, cánh tay robot công nghiệp EVST và hệ thống hàn EVS-AI) sang trí tuệ nhân tạo tích hợp với ba dòng sản phẩm mới ra mắt vào năm 2026: robot hình người công nghiệp, nền tảng tay khéo léo thu thập dữ liệu và nền tảng robot bốn chân cho kiểm tra công nghiệp và dịch vụ tại hiện trường. Dòng sản phẩm này được trưng bày tại... evsint.com/embodied-ai-solutionsĐược thiết kế dành cho khách hàng sản xuất công nghiệp cần thu thập dữ liệu, xử lý hỗn hợp sản phẩm phức tạp và kiểm tra môi trường nguy hiểm.
Nếu bạn cần các sản phẩm hoặc dịch vụ dự án tương tự, vui lòng liên hệ với chúng tôi — chúng tôi sẽ cung cấp hỗ trợ chuyên nghiệp. Email sales@evsrobot.com hoặc tin nhắn WhatsApp / WeChat +86 193 8162 6253.
Vì sao EVST sẽ tham gia vào lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thể hiện (Embodied AI) vào năm 2026
Trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong công nghiệp không phải là một canh bạc mạo hiểm vào năm 2026. Đây là một lĩnh vực mà nhiều nền tảng được đầu tư mạnh đã chuyển từ giai đoạn trình diễn trong phòng thí nghiệm sang triển khai thương mại có trả phí, và sự thiếu hụt dữ liệu đào tạo công nghiệp chất lượng cao là trở ngại chính cản trở sự tiến bộ nhanh hơn.
Theo báo cáo World Robotics 2025 của Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR), việc triển khai thử nghiệm robot hình người trong môi trường công nghiệp đã tăng đáng kể trong năm 2024 và đầu năm 2025, với ngành ô tô và logistics dẫn đầu về số lượng triển khai. Thỏa thuận thương mại của Figure AI với Tập đoàn BMW, việc triển khai Digit của Agility Robotics tại các trung tâm phân phối của Amazon và hoạt động xử lý pin nội bộ của Tesla Optimus tại Fremont là những bằng chứng được ghi nhận rõ ràng nhất. Mặc dù chưa có chương trình nào hoạt động với tốc độ sản xuất ô tô đầy đủ, nhưng mỗi chương trình đều đã vượt qua ngưỡng từ trình diễn nội bộ sang hoạt động có thể kiểm chứng bên ngoài.
Theo Chỉ số AI Stanford 2025, đầu tư toàn cầu vào các hệ thống AI thể hiện và AI vật lý đã tăng trưởng nhanh hơn bất kỳ tiểu loại AI nào khác trong giai đoạn 2023-2025, phản ánh cả khả năng mở rộng của các mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA) và sự công nhận ngày càng tăng về mặt thương mại rằng AI chỉ dựa trên phần mềm có những hạn chế nhất định trong môi trường sản xuất vật lý.
Vấn đề khan hiếm dữ liệu huấn luyện đặc biệt liên quan đến vị thế của EVST. Bộ dữ liệu Open X-Embodiment (được xuất bản bởi Google DeepMind và các đối tác học thuật) tổng hợp dữ liệu trình diễn robot từ hàng chục nền tảng nghiên cứu, nhưng các nhiệm vụ thao tác công nghiệp (vận hành máy móc với phôi kim loại, đặt linh kiện vào buồng hàn, kiểm tra môi trường dễ cháy nổ) lại bị thiếu hụt nghiêm trọng. Hầu hết các bản trình diễn trong bộ dữ liệu đến từ các thí nghiệm gắp và đặt trên bàn trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu. Theo quan sát của ngành, khoảng cách giữa dữ liệu huấn luyện robot công nghiệp hiện có và những gì thực sự cần thiết để huấn luyện các chính sách đáng tin cậy trên dây chuyền sản xuất vẫn là một trong những nút thắt kỹ thuật lớn nhất trong lĩnh vực này.
Tám năm kinh nghiệm triển khai robot công nghiệp của EVST tại hơn 100 quốc gia đã tạo nên nền tảng mà hầu hết các nhà sản xuất AI mới nổi thiếu: kinh nghiệm thực tế trong môi trường sản xuất thực tiễn, mối quan hệ khách hàng vững chắc trong ngành ô tô, công nghiệp nặng và sản xuất theo quy trình, cùng với hồ sơ chứng nhận phần cứng (IATF16949, CE/SGS/TUV, ATEX/IECEx) có liên quan trực tiếp đến việc đưa các loại robot mới vào sử dụng trong nhà máy. Để có cái nhìn tổng quan hơn về vị trí hiện tại của robot hình người trong tự động hóa công nghiệp, hãy xem Robot hình người trong sản xuất công nghiệp: Chúng có thể (và không thể) làm được gì vào năm 2026.
Tổng quan về dòng sản phẩm Trí tuệ nhân tạo tích hợp của EVST
của EVST giải pháp AI thể hiện Dòng sản phẩm này được tổ chức xung quanh ba nhánh sản phẩm, mỗi nhánh nhắm đến một nhóm ứng dụng công nghiệp riêng biệt:
| Chi nhánh sản phẩm | Form Factor | Ứng dụng chính | Môi trường mục tiêu | Chân trời triển khai |
|---|---|---|---|---|
| Robot hình người công nghiệp | Đi bằng hai chân, kích thước con người | Lắp ráp linh hoạt, vận hành máy móc, hậu cần kho bãi | Sàn nhà máy, kho hàng | Thử nghiệm vào nửa cuối năm 2026; sản xuất giới hạn vào năm 2027. |
| Thu thập dữ liệu - Tay khéo léo | Nền tảng tay đa bậc tự do | Thu thập dữ liệu điều khiển từ xa, huấn luyện mô phỏng-thực tế, thao tác phức tạp. | Trạm làm việc nhà máy được kiểm soát | Thử nghiệm vào nửa cuối năm 2026; sản xuất giới hạn vào năm 2027. |
| Nền tảng robot bốn chân | Bốn chân, di động | Kiểm tra công nghiệp, tuần tra môi trường nguy hiểm, dịch vụ tại hiện trường | Dầu khí, hóa chất, điện lực, khai thác mỏ, xây dựng | Có mặt rộng rãi vào năm 2027. |
Cả ba chi nhánh đều chia sẻ triết lý tích hợp công nghiệp của EVST: phần cứng được thiết kế cho điều kiện sản xuất và hoạt động thực tế, chứ không phải môi trường nghiên cứu, và kiến trúc phần mềm kết nối với cơ sở hạ tầng điều khiển công nghiệp hiện có (EtherCAT, OPC-UA, SCADA).
Các trường hợp sử dụng robot hình người trong công nghiệp
Robot hình người công nghiệp của EVST nhắm đến ba nhóm ứng dụng mà ở đó hình dạng hai chân tạo ra lợi thế vận hành thực sự so với tự động hóa bằng cánh tay cố định.
Lắp ráp hỗn hợp linh hoạt
Các cánh tay robot 6 trục truyền thống và hệ thống SCARA hoạt động hiệu quả trong các tác vụ sản xuất số lượng lớn, với hình dạng cố định. Khi nhà sản xuất thực hiện thay đổi SKU hàng tuần, lắp ráp 200 biến thể của một dòng sản phẩm với các kiểu bố trí ốc vít, đường đi dây cáp hoặc hướng lắp ráp phụ khác nhau, việc tự động hóa cố định sẽ trở nên tốn kém khi phải trang bị lại. Về nguyên tắc, một robot hình người hoạt động từ một bàn làm việc chung có thể xử lý nhiều tác vụ hơn với ít chu kỳ cấu hình lại cơ khí hơn, miễn là chính sách thao tác cơ bản có khả năng khái quát hóa tốt.
Trên thực tế, lợi ích này là có thật nhưng bị giới hạn. Các mô hình VLA hiện tại có thể khái quát hóa trên các đối tượng trong cùng một loại nhiệm vụ đã được huấn luyện, nhưng chúng lại suy giảm hiệu suất trên các hình dạng nằm ngoài phạm vi phân phối. Phương pháp triển khai người máy hình người của EVST cho các dự án thí điểm năm 2026–2027 tập trung vào các dây chuyền lắp ráp, nơi số lượng biến thể SKU cao nhưng các thao tác cơ bản (chèn, buộc chặt, định hướng, chuyển giao) có cấu trúc tương tự nhau giữa các biến thể. Điều này thu hẹp khoảng cách khái quát hóa xuống mức có thể xử lý được.
Vận hành máy móc tại nhiều trạm làm việc
Cấu hình mỗi robot riêng biệt cho từng máy vẫn là phương pháp chủ đạo trong việc vận hành máy CNC, máy ép và máy ép phun. Chúng hiệu quả nhưng tốn kém về vốn đầu tư: mỗi máy cần một robot riêng, dụng cụ gắn ở đầu cánh tay robot, thiết bị bảo vệ an toàn và lập trình tích hợp. Một robot hình người có thể di chuyển giữa các máy và nạp phôi cho nhiều trạm làm việc với các cấu hình đồ gá khác nhau thể hiện một cấu trúc vốn đầu tư khác: một robot phục vụ nhiều trạm.
Theo phân tích của Viện McKinsey Global về triển khai trí tuệ nhân tạo trong công nghiệp, hiệu quả kinh tế của tự động hóa linh hoạt được cải thiện đáng kể khi tỷ lệ robot trên mỗi trạm sản xuất giảm xuống. Việc vận hành máy móc bằng robot hình người là một ứng cử viên cho mô hình kinh tế này trong các cơ sở có cụm máy móc cùng loại linh kiện. Chương trình thí điểm của EVST về vận hành máy móc bằng robot hình người nhắm đến chính xác cụm máy này: 3-6 trạm làm việc liền kề với các loại linh kiện có chung đặc điểm về vật liệu và trọng lượng.
Vận chuyển và đóng gói hàng hóa cho các loại thùng carton có kích thước khác nhau.
Quản lý kho hàng với kích thước thùng carton thay đổi vẫn là một trong những trường hợp sử dụng robot hình người được chứng minh hiệu quả nhất về mặt thương mại, như Agility Digit đã chứng minh tại Amazon. Các ứng dụng quản lý kho hàng bằng robot hình người của EVST nhắm mục tiêu vào các khu vực vận chuyển công nghiệp liền kề với dây chuyền sản xuất (chuẩn bị thành phẩm, vận chuyển giữa các cơ sở và xếp pallet sản phẩm có kích thước hỗn hợp), thay vì chỉ tập trung vào hoạt động của trung tâm phân phối.
Việc triển khai robot hình người quy mô sản xuất trên cả ba lĩnh vực ứng dụng thực tế sẽ diễn ra trong giai đoạn 2026-2028. Các chương trình thí điểm, được định nghĩa là các triển khai vận hành dưới sự giám sát của kỹ sư tại các cơ sở khách hàng được lựa chọn, sẽ có sẵn bắt đầu từ nửa cuối năm 2026. EVST không định vị robot hình người như một sự thay thế trong ngắn hạn cho các robot cộng tác dòng XR hoặc cánh tay robot công nghiệp EVST đã được khẳng định, vốn vẫn đang phục vụ các ứng dụng tốc độ cao, độ lặp lại cao và tải trọng lớn, nơi tự động hóa cố định là công cụ phù hợp. Để có cái nhìn tổng quan về sự so sánh giữa các nền tảng này, hãy xem Robot hình người so với cánh tay robot công nghiệp.
Nền tảng tay khéo léo: Thu thập dữ liệu và thao tác công nghiệp
Nền tảng tay robot khéo léo của EVST được thiết kế dựa trên hai chức năng bổ sung cho nhau: tạo ra dữ liệu thao tác công nghiệp chất lượng cao để huấn luyện trí tuệ nhân tạo thể hiện, và thực hiện các nhiệm vụ thao tác khéo léo trong sản xuất mà các công cụ gắn cố định ở đầu cánh tay robot khó xử lý.
Kiến trúc phần cứng
Nền tảng này là một bàn tay khéo léo đa bậc tự do với các cảm biến xúc giác tích hợp, cảm biến lực-mô-men xoắn ở cổ tay và các mô-đun camera tích hợp để cung cấp phản hồi trực quan trong quá trình điều khiển từ xa. Thiết kế này dựa trên kinh nghiệm của EVST trong việc tích hợp cảm biến lực-mô-men xoắn vào các hệ thống robot cộng tác, một khả năng đã được hoàn thiện trên toàn bộ dòng robot cộng tác XR cho các ứng dụng như lắp ráp, thử nghiệm và loại bỏ bavia.
Bàn tay robot này tương thích với nền tảng robot hình người của EVST như một bộ phận cuối của cánh tay robot, và cũng có thể được triển khai như một đơn vị trạm làm việc độc lập được gắn trên cánh tay cố định hoặc gắn trên ray để thu thập dữ liệu trong các quy trình không yêu cầu khả năng di chuyển bằng hai chân.
Hệ thống điều khiển từ xa và thu thập dữ liệu
Quy trình thu thập dữ liệu chính được điều khiển từ xa: người vận hành điều khiển bàn tay khéo léo từ xa thông qua giao diện xúc giác trong khi thực hiện các tác vụ thao tác công nghiệp tại trạm làm việc trong nhà máy. Hệ thống ghi lại các luồng dữ liệu đồng bộ về tư thế bàn tay, mô-men xoắn khớp, các chỉ số cảm biến xúc giác, lực-mô-men xoắn cổ tay và video từ camera khu vực làm việc. Luồng dữ liệu đa phương thức này là dữ liệu đầu vào để huấn luyện các chính sách chuyển đổi từ mô phỏng sang thực tế.
Theo quan sát trong ngành, sự khan hiếm dữ liệu thao tác khéo léo với các chi tiết gia công thực tế (các bộ phận kim loại, các chi tiết đúc không đều, bó dây cáp) là yếu tố khác biệt chính giữa các chính sách AI thể hiện ở cấp độ nghiên cứu và các chính sách AI thể hiện đáng tin cậy trong công nghiệp. Cơ sở khách hàng sản xuất của EVST cung cấp chính xác các loại chi tiết gia công này trong bối cảnh sản xuất thực tế, một lợi thế mà các nhà phát triển AI thể hiện thuần túy bằng phần mềm không có.
Để có cái nhìn chi tiết về quy trình kỹ thuật từ việc thu thập dữ liệu điều khiển từ xa, huấn luyện mô phỏng sang thực tế và triển khai tự động, hãy xem Thu thập dữ liệu AI thể hiện: Điều khiển từ xa, chuyển đổi từ mô phỏng sang thực tế và các quy trình đào tạo công nghiệp (2026).
Khả năng tương thích giữa các hiện thân
Quy trình thu thập dữ liệu của EVST được thiết kế để phù hợp với định dạng tập dữ liệu Open X-Embodiment, cho phép sử dụng các bản trình diễn thao tác trên nhiều nền tảng robot khác nhau. Khả năng tương thích đa nền tảng này rất quan trọng đối với những khách hàng muốn sử dụng dữ liệu thu thập được để đẩy nhanh quá trình huấn luyện chính sách không chỉ trên phần cứng EVST mà còn trên các tiêu chuẩn nghiên cứu thông thường, và cũng phù hợp với mục tiêu của chính EVST là đóng góp dữ liệu công nghiệp chất lượng cao cho hệ sinh thái huấn luyện AI thể hiện rộng lớn hơn.
Nền tảng robot bốn chân: Kiểm tra công nghiệp và dịch vụ tại hiện trường
Nền tảng robot bốn chân của EVST nhắm đến các môi trường công nghiệp nơi các phương tiện mặt đất có bánh xe không thể di chuyển và các cảm biến cố định không thể bao phủ: các nhà máy chế biến dầu khí, nhà máy hóa chất, các địa điểm sản xuất điện, các hoạt động khai thác mỏ và các công trường xây dựng. Những môi trường này đòi hỏi một robot có thể di chuyển trên địa hình gồ ghề, leo cầu thang và hoạt động đáng tin cậy trong các điều kiện nguy hiểm đối với người kiểm tra.
Kiểm tra khu công nghiệp
Ứng dụng cốt lõi là tự động hóa việc kiểm tra nhà máy: robot bốn chân di chuyển theo lộ trình kiểm tra đã định sẵn, thu thập dữ liệu từ các cảm biến khí, camera nhiệt, máy dò phát xạ âm thanh và camera quan sát, sau đó truyền dữ liệu đến hệ thống giám sát trung tâm. Đối với các nhà máy dầu khí và hóa chất, điều này giải quyết một vấn đề nan giải trong hoạt động. Theo dữ liệu an toàn lao động của NIOSH, các nhiệm vụ kiểm tra trong không gian hạn chế và khu vực nguy hiểm chiếm tỷ lệ không cân xứng trong số các thương tích và tử vong của công nhân công nghiệp. Việc thay thế các cuộc kiểm tra định kỳ bằng nền tảng robot giúp loại bỏ công nhân khỏi các tình huống tiếp xúc rủi ro cao nhất mà không làm mất đi phạm vi kiểm tra.
Kinh nghiệm kỹ thuật chống cháy nổ của EVST, được thiết lập thông qua dòng robot cộng tác XR-EX đạt chứng nhận kép ATEX/IECEx và xếp hạng IP68, cung cấp nền tảng chứng nhận và thiết kế có thể áp dụng trực tiếp cho các nền tảng robot bốn chân dành cho khu vực nguy hiểm Vùng 1 và Vùng 2. Dòng XR-EX, trong đó EVST là một trong những nhà sản xuất trong nước đầu tiên đạt chứng nhận kép ATEX/IECEx cho robot cộng tác, chứng minh quy trình đưa các loại robot mới vượt qua chứng nhận môi trường dễ cháy nổ. Chứng nhận ATEX cho robot bốn chân nằm trong kế hoạch phát triển của EVST.
Tăng tốc điều phối kỹ sư hiện trường
Ngoài việc kiểm tra định kỳ, robot bốn chân của EVST hỗ trợ mô hình triển khai kết hợp: kỹ sư hiện trường từ xa sử dụng robot như một nền tảng cảm biến di động để đánh giá tình trạng lỗi trước khi cử nhân viên đến hiện trường. Robot truyền video trực tiếp và dữ liệu cảm biến; kỹ sư chẩn đoán vấn đề từ xa và giải quyết nó thông qua sự hỗ trợ của robot hoặc cử chuyên gia phù hợp với các bộ phận cần thiết, thay vì cử kỹ thuật viên đến để tìm ra vấn đề.
Mô hình này hoàn toàn phù hợp với khả năng điều động kỹ sư hiện trường toàn cầu của EVST trên hơn 100 quốc gia. Đối với khách hàng tại các khu công nghiệp xa xôi (giàn khoan ngoài khơi, khu mỏ, cơ sở chế biến nông sản), chẩn đoán từ xa có sự hỗ trợ của robot giúp rút ngắn thời gian phản hồi, vốn nếu không sẽ cần đến những chuyến đi kéo dài nhiều ngày.
Ứng dụng thực địa bổ sung
Ngoài lĩnh vực dầu khí, nền tảng robot bốn chân của EVST còn đáp ứng nhu cầu kiểm tra trong ngành khai thác mỏ (giám sát đường hầm dưới lòng đất, đánh giá cấu trúc), xây dựng (ghi chép tiến độ công trình, tuần tra tuân thủ an toàn) và chế biến nông sản (giám sát các cơ sở lớn nơi việc sử dụng camera cố định không khả thi). Mỗi môi trường đặt ra những yêu cầu khác nhau đối với khả năng di chuyển, tải trọng cảm biến và cơ sở hạ tầng truyền thông — những yếu tố mà quy trình lập kế hoạch chương trình thí điểm của EVST giải quyết trong quá trình đánh giá địa điểm trước khi triển khai.
Trí tuệ nhân tạo thể hiện (Embodied AI) kết nối như thế nào với cốt lõi công nghiệp của EVST?
Việc EVST đưa trí tuệ nhân tạo thể hiện qua hình thể không phải là một bước ngoặt rời bỏ các dòng sản phẩm hiện có. Ba dòng sản phẩm mới này được thiết kế để mở rộng và bổ sung cho hệ sinh thái robot hiện tại, chứ không phải thay thế nó.
Người máy hình người và robot cộng tác XR triển khai theo mô hình nhà máy hai cấp
Trên thực tế, robot hình người và robot cộng tác dòng XR của EVST đảm nhiệm các vị trí khác nhau trong cùng một dây chuyền sản xuất. Robot cộng tác XR xử lý các tác vụ tốc độ cao, lặp đi lặp lại và chính xác: các thao tác lắp ráp yêu cầu độ lặp lại từ ±0.02 đến ±0.05 mm và thời gian chu kỳ cố định. Robot hình người xử lý các tác vụ linh hoạt, không thường xuyên hoặc thay đổi trong cùng khu vực: mở hộp các linh kiện đến, xử lý các ngoại lệ trong hàng đợi đầu vào của robot cộng tác, hoặc thực hiện một bước lắp ráp thay đổi hàng tuần tùy thuộc vào biến thể sản phẩm. Mô hình hai cấp này là cách EVST kỳ vọng hầu hết các triển khai thí điểm sẽ được cấu trúc cho đến năm 2027.
Truyền dữ liệu từ bàn tay khéo léo về lập trình robot công nghiệp
Dữ liệu huấn luyện được thu thập bởi nền tảng tay khéo léo của EVST trong các phiên điều khiển từ xa không chỉ dành riêng cho việc huấn luyện chính sách cho robot hình người. Dữ liệu minh họa tương tự có thể được sử dụng để tạo đường dẫn lắp ráp cho cánh tay robot công nghiệp của EVST, đặc biệt là đối với các tác vụ mà sự thay đổi hình dạng phôi khiến việc lập trình đường dẫn cố định trở nên không ổn định. Mối liên hệ giữa thao tác do con người thể hiện và lập trình robot công nghiệp từ lâu đã là một thách thức trong tự động hóa nhà máy; hệ thống xử lý dữ liệu của EVST được thiết kế để phục vụ cả việc huấn luyện chính sách AI dựa trên hình thể và tối ưu hóa đường dẫn robot thông thường.
Kiến trúc EVS-AI được mở rộng để suy luận AI thể hiện
Hệ thống hàn thông minh EVS-AI của EVST, sử dụng công nghệ tự học với điều khiển EtherCAT 1 kHz, quét tự động 3D để nhận diện đường hàn và điều hướng tự động dựa trên SLAM cho các hoạt động vừa đi vừa hàn, cung cấp khuôn mẫu kiến trúc cho lớp suy luận AI tích hợp. Vòng điều khiển thời gian thực, sự kết hợp cảm biến và lập kế hoạch đường đi tự động được phát triển cho EVS-AI có thể áp dụng trực tiếp vào các yêu cầu điều khiển của nền tảng người máy và robot bốn chân. EVST không xây dựng kiến trúc điều khiển AI từ đầu; họ đang mở rộng một kiến trúc đã được thử nghiệm trong sản xuất sang các hình thức mới.
Tiêu chuẩn chứng nhận cơ sở được chuyển tiếp
Danh mục chứng nhận hiện có của EVST (chứng nhận sản xuất đạt tiêu chuẩn ô tô IATF16949 cho dây chuyền sản xuất robot cộng tác, chứng nhận bên thứ ba CE/SGS/TUV cho toàn bộ dòng sản phẩm, chứng nhận kép ATEX/IECEx cho dòng robot cộng tác chống cháy nổ XR-EX) đại diện cho một nền tảng tuân thủ mà các nền tảng AI tích hợp mới sẽ mở rộng. Chứng nhận an toàn robot hình người là một vấn đề tiêu chuẩn mở: ISO 10218-3, bao gồm an toàn robot được tăng cường AI, đang trong giai đoạn tiền phát triển tại ISO. EVST đang theo dõi quá trình tiêu chuẩn hóa này và có kế hoạch tham gia khi bản dự thảo hoàn thiện, dựa trên kinh nghiệm chứng nhận CE và ATEX hiện có để định vị nền tảng robot hình người của mình nhằm đáp ứng các yêu cầu trước khi tiêu chuẩn được công bố chính thức. Để xem xét chi tiết về cách các mô hình AI tích hợp và VLA tương tác với các khung an toàn công nghiệp hiện có, hãy xem Trí tuệ nhân tạo thể hiện trong robot công nghiệp: Mô hình VLA đang thay đổi lập trình robot như thế nào.
Tín hiệu lộ trình: 2026 đến 2028
Lộ trình phát triển trí tuệ nhân tạo thể hiện qua hình thể của EVST tuân theo một lịch trình thương mại hóa theo từng giai đoạn với những điều kiện ràng buộc rõ ràng. Đây là các mục tiêu lập kế hoạch, không phải cam kết hợp đồng, và phụ thuộc vào kết quả chương trình thí điểm, sự phát triển chuỗi cung ứng và tiến trình pháp lý về tiêu chuẩn an toàn cho người máy hình người.
| Giai đoạn | Milestone | Sản phẩm | Trạng thái |
|---|---|---|---|
| 2026H2 | Triển khai thí điểm với một số khách hàng công nghiệp được lựa chọn dưới sự giám sát kỹ thuật. | Hình người + Bàn tay khéo léo + Bốn chân | Kế hoạch |
| 2027 | Sản xuất số lượng hạn chế cho robot hình người và nền tảng tay khéo léo. | Hình người + Bàn tay khéo léo | Mục tiêu |
| 2027 | Tính khả dụng chung của nền tảng kiểm tra bốn chân | có bốn chân | Mục tiêu |
| 2028 | Quy mô sản xuất robot hình người trong các ứng dụng lắp ráp linh hoạt | Hình người | Mục tiêu |
| 2026-2028 | Tham gia vào tiêu chuẩn ISO 10218-3 (an toàn robot được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, giai đoạn tiền phát triển) | Tất cả các nền tảng AI hiện thân | Giám sát và tương tác liên tục |
Giai đoạn thí điểm năm 2026 là ưu tiên thương mại trước mắt. EVST hiện đang tiếp nhận các yêu cầu tham gia chương trình thí điểm, với việc đánh giá địa điểm và xác định phạm vi cấu hình được tiến hành trước khi cam kết bất kỳ phần cứng nào. Các điều khoản thí điểm bao gồm hỗ trợ kỹ thuật, quyền sở hữu dữ liệu và các tùy chọn thương mại hóa sau thí điểm. Để có cái nhìn tổng quan hơn về việc ai đang triển khai robot hình người trong công nghiệp và với tốc độ như thế nào, hãy xem Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong robot công nghiệp: Mô hình nền tảng, tạo mã và viễn cảnh năm 2026.
Câu Hỏi Thường Gặp
Khi nào tôi có thể điều khiển robot hình người EVST trong nhà máy của mình?
EVST đặt mục tiêu triển khai thí điểm một số khách hàng công nghiệp vào nửa cuối năm 2026. Việc sản xuất hàng loạt robot hình người dự kiến sẽ diễn ra vào năm 2027-2028. Các nhà sản xuất quan tâm có thể liên hệ ngay tại đây. sales@evsrobot.com Tham gia vào danh sách chờ đánh giá thí điểm và bắt đầu khảo sát địa điểm.
Kinh nghiệm thực tiễn trong lĩnh vực công nghiệp của EVST có thể được ứng dụng như thế nào vào trí tuệ nhân tạo thể hiện (embodied AI)?
Trong hơn tám năm qua, EVST đã triển khai robot công nghiệp tại hơn 100 quốc gia, bao gồm các robot cộng tác chống cháy nổ đạt chứng nhận ATEX/IECEx (dòng XR-EX), dây chuyền sản xuất robot cộng tác đạt chứng nhận IATF16949 và hệ thống hàn EVS-AI với điều khiển EtherCAT 1 kHz và quét tự động 3D. Các chương trình này đã tạo ra dữ liệu triển khai thực tế trong nhiều môi trường sản xuất khác nhau, cùng một nền tảng dữ liệu mà các hệ thống AI tích hợp cần để khái quát hóa đáng tin cậy trong thế giới thực. Kinh nghiệm chứng nhận (ATEX/IECEx, CE/SGS/TUV, IATF16949) được áp dụng trực tiếp vào quy trình tuân thủ cho các nền tảng AI tích hợp mới.
Bàn tay khéo léo của EVST chỉ dùng để huấn luyện điều khiển từ xa hay còn dùng trong sản xuất?
Mục tiêu thiết kế chính là thu thập dữ liệu công nghiệp: ghi lại quá trình trình diễn bằng điều khiển từ xa cho các quy trình đào tạo từ mô phỏng sang thực tế. Trường hợp sử dụng thứ hai là thao tác sản xuất trong lắp ráp đa dạng sản phẩm, số lượng nhỏ, nơi việc sử dụng dụng cụ cố định ở đầu cánh tay robot là không khả thi. Khả năng sẵn sàng sản xuất phụ thuộc vào nhiệm vụ cụ thể và yêu cầu về dung sai. Hầu hết các triển khai trong giai đoạn 2026–2027 sẽ tập trung vào chức năng thu thập dữ liệu, với thao tác sản xuất là một hướng đánh giá song song.
Robot bốn chân của EVST có thể tích hợp với hệ thống SCADA hoặc DCS hiện có của tôi không?
Nền tảng robot bốn chân của EVST được thiết kế dựa trên các giao thức truyền thông công nghiệp. Việc tích hợp với các hệ thống SCADA và DCS (OPC-UA, Modbus hoặc các giao thức đặc thù của địa điểm) là một phần của phạm vi triển khai. Các yêu cầu tích hợp tùy chỉnh sẽ được giải quyết trong giai đoạn đánh giá địa điểm của dự án thí điểm. Liên hệ sales@evsrobot.com để tiến hành đánh giá sơ bộ về mặt kỹ thuật đối với các yêu cầu tích hợp của cơ sở của bạn.
Mô hình sở hữu dữ liệu đối với dữ liệu đào tạo được thu thập tại cơ sở của tôi là gì?
Dữ liệu huấn luyện được thu thập bởi các nền tảng tay robot hoặc robot hình người khéo léo của EVST tại cơ sở của khách hàng vẫn thuộc sở hữu của khách hàng. Các điều khoản hợp đồng tiêu chuẩn của EVST bao gồm các điều khoản bảo mật dữ liệu phù hợp với các yêu cầu bảo vệ sở hữu trí tuệ trong sản xuất. Khách hàng có thể lựa chọn tham gia các thỏa thuận chia sẻ dữ liệu góp phần tạo ra các bộ dữ liệu đa dạng để đổi lấy việc cải tiến mô hình nhanh hơn, nhưng đây không phải là yêu cầu bắt buộc của chương trình thí điểm.
Nếu bạn cần các sản phẩm hoặc dịch vụ dự án tương tự — đánh giá thí điểm trên ba dòng sản phẩm AI thể hiện của EVST (robot hình người công nghiệp, nền tảng tay khéo léo thu thập dữ liệu và robot kiểm tra bốn chân), hoặc phạm vi cấu hình liên quan — vui lòng liên hệ với chúng tôi, chúng tôi sẽ cung cấp hỗ trợ chuyên gia. Thông tin liên hệ của chúng tôi như sau: email sales@evsrobot.com, nhắn WhatsApp / WeChat +86 193 8162 6253, nộp liên hệ với hình thứchoặc truy cập trang sản phẩm tại evsint.com/embodied-ai-solutions.
Cập nhật lần cuối: ngày 13 tháng 2026 năm XNUMX