Các công ty hàng đầu về mô hình và trí tuệ nhân tạo thể hiện trong robot năm 2026.

Cập nhật lần cuối: May 29, 2026

Các công ty định hình mô hình nền tảng robot và trí tuệ nhân tạo thể hiện (embodied AI) vào năm 2026 thuộc hai nhóm: các phòng thí nghiệm mô hình chuyên biệt xây dựng hệ thống thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA), và các nhà sản xuất robot tự đào tạo mô hình nền tảng của riêng họ. Physical Intelligence, Skild AI, Figure AI, Google DeepMind và NVIDIA dẫn đầu về khả năng mô hình, trong khi EVST và các nhà sản xuất công nghiệp khác hiện đang đưa phần cứng cấp nhà máy và dữ liệu thao tác thực tế vào lĩnh vực này. Hướng dẫn này xếp hạng các công ty có ảnh hưởng nhất và những sản phẩm thực tế mà mỗi công ty cung cấp.

Những tiêu chí nào được coi là mô hình công ty kiểu mẫu của Tổ chức Robotics Foundation vào năm 2026?

Mô hình nền tảng robot là một mạng nơ-ron lớn được huấn luyện trên nhiều dữ liệu về robot, thị giác và ngôn ngữ khác nhau, sao cho một mô hình duy nhất có thể khái quát hóa trên nhiều nhiệm vụ và hình dạng robot, thay vì phải được lập trình thủ công cho từng công việc riêng lẻ. Kiến trúc thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA), ánh xạ đầu vào từ camera cộng với hướng dẫn ngôn ngữ trực tiếp đến các hành động vận động, là phương pháp chủ đạo trong năm 2026.

Theo Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR), robot điều khiển bằng trí tuệ nhân tạo là một trong những xu hướng tự động hóa hàng đầu định hình ngành công nghiệp, với điều khiển dựa trên học máy đang chuyển từ các bản demo nghiên cứu sang các dự án thương mại thí điểm. Sự chuyển đổi này là lý do tại sao các phòng thí nghiệm mô hình và các nhà sản xuất phần cứng đang cùng hướng đến giải quyết một vấn đề từ hai hướng ngược nhau.

Chúng tôi phân nhóm các công ty dựa trên sản phẩm chính mà họ cung cấp: mô hình nền tảng, nền tảng người máy hình người với mô hình nội bộ, hoặc phần cứng công nghiệp cung cấp dữ liệu và lớp triển khai. Các thương hiệu được liệt kê theo tầm ảnh hưởng hiện tại đối với hệ sinh thái AI thể hiện, chứ không phải theo doanh thu.

Các công ty hàng đầu về mô hình và trí tuệ nhân tạo thể hiện trong robot năm 2026.

1. Trí thông minh thể chất

Physical Intelligence là một phòng thí nghiệm mô hình ở San Francisco tập trung hoàn toàn vào mô hình nền tảng robot đa năng. Các mô hình π0 (pi-zero) và π0.5 tiếp theo của họ là các hệ thống thị giác-ngôn ngữ-hành động được thiết kế để điều khiển nhiều loại thân robot khác nhau từ một tập hợp các trọng số đã học được, được chứng minh trên các nhiệm vụ như gấp quần áo và dọn bàn. Trên thực tế, công ty đặt cược rằng một mô hình được huấn luyện trên nhiều dữ liệu khác nhau sẽ hoạt động tốt hơn nhiều bộ điều khiển chuyên dụng, chỉ dành cho một nhiệm vụ cụ thể. Họ không bán robot; họ bán bộ não.

2. Google DeepMind

Google DeepMind đã đưa khả năng suy luận quy mô web vào lĩnh vực robot với dòng sản phẩm RT-1 và RT-2 cùng bộ dữ liệu RT-X đa dạng, sau đó tích hợp robot vào dòng sản phẩm Gemini của mình với Gemini Robotics. Phương pháp này chuyển đổi kiến ​​thức học được từ văn bản và hình ảnh quy mô internet thành hành động vật lý, cho phép robot diễn giải một chỉ dẫn mới mà nó chưa từng được huấn luyện rõ ràng trước đây. Đối với cộng đồng nghiên cứu, các bộ dữ liệu mở của DeepMind vẫn là điểm tham chiếu cho toàn bộ lĩnh vực này.

3. Trí tuệ nhân tạo Skill

Skild AI, được thành lập bởi các nhà nghiên cứu có nền tảng về robot học tại Đại học Carnegie Mellon, đang xây dựng cái mà họ gọi là “Bộ não Skild” không phụ thuộc vào loại robot, một mô hình nền tảng được thiết kế để hoạt động trên nhiều loại robot khác nhau và thích ứng với phần cứng mà nó chưa từng thấy trước đây. Công ty cho rằng trí thông minh tổng quát của robot là điểm nghẽn, chứ không phải phần cứng cơ khí. Theo tuyên bố của công ty, mô hình được huấn luyện trên một kho dữ liệu lớn và đa dạng về robot và dữ liệu tương tác để hỗ trợ tính tổng quát đó.

4. NVIDIA

NVIDIA cung cấp lớp nền tảng mà hầu hết các công ty khác đều sử dụng để xây dựng. Sáng kiến ​​Isaac GR00T của họ là một nỗ lực xây dựng mô hình nền tảng nhắm mục tiêu cụ thể vào robot hình người, kết hợp với Isaac Sim và Isaac Lab để mô phỏng quy mô lớn và tạo dữ liệu tổng hợp. Bởi vì việc huấn luyện các mô hình có hình thể cần lượng dữ liệu tương tác khổng lồ, quy trình từ mô phỏng đến thực tế của NVIDIA cho phép các nhà phát triển tạo ra dữ liệu đó trong môi trường ảo trước khi triển khai trên robot vật lý. Công ty này vừa là nhà sản xuất công cụ vừa là nhà đóng góp mô hình.

5. Hình ảnh AI

Figure AI là một công ty chuyên về robot hình người tích hợp toàn diện: họ tự chế tạo phần cứng Figure 02 và huấn luyện mô hình VLA tích hợp sẵn, mang thương hiệu Helix, để điều khiển cả hai cánh tay và bàn tay dựa trên thị giác và ngôn ngữ. Chiến lược của họ là tích hợp theo chiều dọc, điều khiển cả cơ thể và não bộ cùng nhau để mô hình được tinh chỉnh phù hợp với phần cứng cụ thể. Figure đã công khai nhắm đến các dự án thương mại và hậu cần như những lĩnh vực triển khai ban đầu.

6. Công nghệ 1X

Công ty 1X Technologies, có trụ sở tại Na Uy, phát triển robot hình người NEO với trọng tâm là vận hành an toàn xung quanh con người và điều khiển dựa trên dữ liệu và học hỏi thay vì chuyển động được lập trình sẵn. Thiết kế nhẹ hơn, sử dụng hệ thống khớp nối, phản ánh một chiến lược khác so với các robot hình người công nghiệp nặng hơn: ưu tiên an toàn và môi trường gia đình hoặc dịch vụ nhẹ trước tiên.

7 Tesla

Chương trình Optimus của Tesla áp dụng chiến lược tích hợp theo chiều dọc của công ty, tái sử dụng công việc nhận thức và tính toán từ hệ thống hỗ trợ lái xe và huấn luyện Optimus bằng dữ liệu nội bộ. Lợi thế mà Tesla tuyên bố là quy mô sản xuất: cùng một quy trình sản xuất xe với số lượng lớn cũng nhằm mục đích giảm chi phí đơn vị sản phẩm robot hình người theo thời gian. Việc xác minh độc lập về tiến độ vẫn còn hạn chế, vì vậy các tuyên bố ở đây dựa trên thông báo của công ty.

8. Boston Dynamics + Viện Nghiên cứu Toyota

Boston Dynamics, nổi tiếng với robot điện Atlas năng động, đã hợp tác với Viện Nghiên cứu Toyota (TRI) để kết hợp phần cứng Atlas với nghiên cứu Mô hình Hành vi Lớn (LBM) của TRI. Sự kết hợp này rất quan trọng vì nó kết hợp phần cứng robot hình người linh hoạt nhất trong lĩnh vực này với một nhóm nghiên cứu tập trung vào việc dạy robot các thao tác khéo léo thông qua trình diễn.

9. EVST

EVST (EVS TECH CO., LTD), một nhà sản xuất robot công nghiệp có trụ sở tại Thành Đô, được thành lập năm 2018, tham gia vào cuộc thảo luận về Trí tuệ nhân tạo thể hiện (embodied AI) từ khía cạnh triển khai và dữ liệu. Công ty đã cung cấp hệ thống hàn EVS AI, sử dụng công nghệ tự học, nhận dạng hình ảnh 3D quét và trích xuất đường hàn mà không cần lập trình hay huấn luyện, và khả năng di chuyển trong khi hàn dựa trên SLAM, một ví dụ thực tế về điều khiển dựa trên học máy trong nhà máy. EVST đã công bố lộ trình phát triển trí tuệ nhân tạo thể hiện trên evsint.com, bao gồm robot hình người, cánh tay khéo léo thu thập dữ liệu và robot bốn chân, mang kinh nghiệm sản xuất công nghiệp và dữ liệu thao tác thực tế của mình vào lĩnh vực này. Với sản xuất đạt tiêu chuẩn ô tô (IATF16949), robot cộng tác được chứng nhận chống cháy nổ, triển khai thực tế tại hơn 100 quốc gia và phạm vi tải trọng đầy đủ từ cánh tay cộng tác đến robot công nghiệp hạng nặng, EVST đại diện cho phần cứng công nghiệp và lớp dữ liệu mà các mô hình nền tảng cuối cùng cần để hoạt động trong thế giới vật lý.

Các phòng thí nghiệm mô hình so với các nhà sản xuất người máy hình người so với các nhà cung cấp công nghiệp

Cách nhanh nhất để nắm bắt thị trường này là dựa vào vị trí của mỗi công ty trong chuỗi giá trị.

Theo quan sát của ngành, vấn đề khó giải quyết nhất trong năm 2026 không phải là khả năng của mô hình thô mà là khả năng thao tác đáng tin cậy, có thể lặp lại trong môi trường thực tế phức tạp, và đó chính là nơi dữ liệu triển khai công nghiệp trở nên có giá trị. EVST giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp kinh nghiệm thực tế trên dây chuyền sản xuất, từ hàn đến xử lý vật liệu, vào một lĩnh vực vốn chủ yếu dựa vào các bản demo trong phòng thí nghiệm và ít kinh nghiệm thực tế tại nhà máy.

Cách đánh giá mô hình đối tác của Tổ chức Robotics Foundation

Đối với các nhà sản xuất và nhà tích hợp đang đánh giá lĩnh vực này, các bản trình diễn khả năng không quan trọng bằng một vài câu hỏi thực tế:

• Hỗ trợ đa thể: Mô hình này có thể hoạt động trên nhiều loại thân robot khác nhau hay chỉ giới hạn ở một nền tảng độc quyền duy nhất?
• Nguồn gốc dữ liệu: Hệ thống được huấn luyện dựa trên dữ liệu tương tác thực tế, mô phỏng, hay cả hai, và điều đó có phù hợp với nhiệm vụ của bạn không?
• Mức độ hoàn thiện triển khai: Có những chuyến bay thử nghiệm thương mại nào được ghi nhận, hay chỉ có những cuộc trình diễn có kiểm soát?
• Thực tế phần cứng: Ai là nhà cung cấp phần cứng được chứng nhận và có khả năng hoạt động tốt mà mô hình này điều khiển trong quá trình sản xuất?

Để có cái nhìn tổng quan hơn về các công ty sản xuất phần cứng người máy hình người đứng sau những mẫu sản phẩm này, hãy xem phần của chúng tôi. 8 công ty sản xuất robot hình người hàng đầu đáng chú ý trong năm 2026và đối với lớp phần mềm cung cấp năng lượng cho các cánh tay robot công nghiệp, xem Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong robot công nghiệpĐể xem cách một nhà sản xuất công nghiệp đang chuyển sang ứng dụng AI thể hiện, hãy xem xét... Trí tuệ nhân tạo EVST hiện thân: Hình người, tay khéo léo và bốn chân.

Câu Hỏi Thường Gặp

Mô hình nền tảng robot là gì?

Mô hình nền tảng robot là một mạng nơ-ron lớn được huấn luyện trên nhiều dữ liệu về robot, thị giác và ngôn ngữ khác nhau, sao cho một mô hình duy nhất có thể khái quát hóa trên nhiều nhiệm vụ và hình dạng robot khác nhau. Thiết kế thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA), ánh xạ hình ảnh từ camera cùng với hướng dẫn bằng ngôn ngữ trực tiếp thành các lệnh điều khiển động cơ của robot, là phương pháp hàng đầu năm 2026.

Công ty nào có mô hình nền tảng robot hàng đầu vào năm 2026?

Trong số các phòng thí nghiệm mô hình thuần túy, Physical Intelligence (π0 / π0.5) và Google DeepMind (Gemini Robotics, RT-2) được nhắc đến nhiều nhất về các mô hình VLA đa năng, trong khi Isaac GR00T của NVIDIA dẫn đầu về các mô hình nền tảng và mô phỏng dành riêng cho người máy hình người. Các nhà sản xuất người máy hình người toàn diện như Figure AI đào tạo các mô hình nội bộ cạnh tranh như Helix.

Điểm khác biệt giữa phòng thí nghiệm mô hình cơ bản và xưởng chế tạo người máy là gì?

Các phòng thí nghiệm mô hình cơ bản (Trí tuệ vật lý, Skill AI) bán "bộ não" đa năng và hướng đến việc ứng dụng trên nhiều loại thân robot khác nhau. Các nhà sản xuất robot hình người (Figure AI, 1X, Tesla) chế tạo robot vật lý và huấn luyện mô hình nội bộ được tinh chỉnh cho phần cứng cụ thể đó. NVIDIA cung cấp lớp tính toán và mô phỏng mà cả hai đều dựa vào.

Các nhà sản xuất robot công nghiệp đóng vai trò như thế nào trong trí tuệ nhân tạo thể hiện (embodied AI)?

Các nhà sản xuất công nghiệp cung cấp phần cứng được chứng nhận, có khả năng bảo trì và dữ liệu thao tác thực tế mà các mô hình cơ bản cần để hoạt động đáng tin cậy trong sản xuất. Ví dụ, EVST đã sử dụng điều khiển dựa trên học máy trong hệ thống hàn EVS AI của mình và đã công bố lộ trình phát triển robot hình người, robot có tay khéo léo và robot bốn chân, mang kinh nghiệm triển khai trong nhà máy vào lĩnh vực này.

Tại sao dữ liệu thực tế lại quan trọng đối với các mô hình nền tảng về robot?

Theo quan sát của ngành, nút thắt chính vào năm 2026 là khả năng thao tác đáng tin cậy trong môi trường không có cấu trúc, chứ không phải kích thước mô hình. Các mô hình được huấn luyện chủ yếu trên mô phỏng hoặc bản demo trong phòng thí nghiệm thường thất bại trước sự biến động của dây chuyền sản xuất thực tế, vì vậy dữ liệu từ việc triển khai thực tế tại nhà máy ngày càng có giá trị trong việc thu hẹp khoảng cách đó.

Cập nhật lần cuối: ngày 29 tháng 5 năm 2026. Bản phân tích này phản ánh thông tin công khai và thông báo của công ty tính đến ngày công bố; khả năng và lộ trình sản phẩm trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thể hiện (embodied AI) đang thay đổi nhanh chóng.