Industrial Next: Robot nhà máy chuyển đổi nhiệm vụ trong vài phút thay vì vài tuần

Trong hầu hết các nhà máy hiện nay, tự động hóa mang tính cố định: robot và máy móc được lập trình cho một nhiệm vụ và một sản phẩm cụ thể. Khi muốn thay đổi dây chuyền, nhà sản xuất phải lập trình lại, thay thế công cụ hoặc hoán đổi thiết bị — quá trình này có thể mất hàng tuần, thậm chí hàng tháng. Industrial Next, startup có trụ sở tại San Francisco, tuyên bố đang thay đổi điều đó.

Công ty vừa trình diễn trên sân khấu Startup Battlefield tại sự kiện TechCrunch Disrupt 2026. Giải pháp của họ là các trạm robot khép kín, điều khiển bằng AI, vận hành nhờ các mô hình nền tảng độc quyền kết nối thị giác, ngữ cảnh nhiệm vụ và chuyển động. Theo Industrial Next, cách tiếp cận này cho phép tái cấu hình dây chuyền sản xuất trong vài phút thay vì vài tuần mà không cần lập trình truyền thống. Mục tiêu cuối cùng là giúp nhà sản xuất tự động hóa những công đoạn phức tạp và tinh xảo vốn đòi hỏi lao động thủ công.

Ngay trên sân khấu, công ty công bố hợp tác với BMW Group Technology Office để đánh giá khả năng thao tác khéo léo bằng AI của Industrial Next trong môi trường sản xuất thực tế.

Robot công nghiệp ứng dụng AI của Industrial Next

Từ Tesla đến nhà máy thế hệ mới

Industrial Next được thành lập năm 2021 bởi Lukas Pankau và Allen Pan, cả hai đều từng làm việc tại Tesla. Pankau từng là kiến trúc sư điện chủ chốt tại Tesla trước khi chuyển sang Waymo. Pan dẫn dắt các nỗ lực xây dựng nhà máy tự động của Tesla và sau đó trở thành kiến trúc sư trưởng tại Neolix — công ty phát triển xe tự hành.

Hai nhà sáng lập nảy ra ý tưởng về Industrial Next khi còn làm việc cùng nhau tại Tesla. Lần đầu gặp gỡ của Pankau với Pan diễn ra khá trớ trêu: ông vấp phải Pan khi người này đang ngủ trên lối đi trong nhà máy sau một đêm thức trắng. Dù ban đầu không hợp nhau, cả hai nhanh chóng nhận ra họ có chung niềm đam mê hoàn thành công việc và những kỹ năng bổ trợ cho nhau.

Sau nhiều năm chứng kiến công nghệ xe hơi và xe tự hành tiên tiến bị kìm hãm bởi thiết bị nhà máy đã lỗi thời hàng chục năm, hai nhà sáng lập nhận ra rằng ngành sản xuất cần được xây dựng lại từ đầu.

"Chúng tôi có đủ thứ công nghệ xịn để áp dụng lên ô tô. Tôi có thể chạy thuật toán học máy để thiết kế xe cho mình. Nhưng tôi lại không thể tìm ra cách lập trình một con robot, và điều này khá phổ biến với các kỹ sư ở Tesla," Pankau chia sẻ. "Có một khoảng cách khổng lồ. Bạn có những người thực sự giỏi trong việc thiết kế ô tô và hệ thống tự hành, nhưng rồi họ đứng bó tay trong nhà máy trước đống thiết bị từ thập niên 1980. Vì vậy chúng tôi bắt đầu suy nghĩ lại xem mọi thứ nên trông như thế nào bằng công nghệ và kiến thức chúng tôi có ngày nay."

Cả hai vẫn tiếp tục trăn trở về sự bất tiện của thiết bị công nghiệp ngay cả sau khi chuyển sang công việc mới. Họ giữ liên lạc, thường nhắc lại những cỗ máy không bao giờ hoạt động như mong muốn, và cuối cùng quyết định rằng họ có thể làm tốt hơn.

Bài toán dữ liệu của robot linh hoạt

Theo Pankau, robot công nghiệp truyền thống thường được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ lặp lại, có tính đặc thù cao. Do đó, chỉ cần một thay đổi nhỏ trong quy trình hoặc sản phẩm cũng có thể khiến robot thất bại hoặc gây ra thời gian ngừng máy tốn kém, buộc nhà sản xuất phải đơn giản hóa sản phẩm để đảm bảo tính lặp lại.

Làm cho robot thực sự linh hoạt lại là một thách thức khác. Chúng cần lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ, và khác với các mô hình AI được huấn luyện trên internet, ngành robot không có sẵn những bộ dữ liệu lớn để dạy máy móc thực hiện các nhiệm vụ vật lý phức tạp.

"Chúng ta có thể khiến robot nhảy múa vì có dữ liệu cho việc đó, nhưng chúng ta không thể khiến chúng lắp ráp những thứ có độ chính xác cao," Pankau giải thích. "Đây là lúc chúng tôi đạt được nhiều tiến bộ nhờ sử dụng môi trường mô phỏng để thực hiện các nhiệm vụ chính xác và khéo léo cao. Bí quyết của những con robot chúng tôi làm ra là đã cho chúng hiểu quy trình nói chung, nhưng xây dựng sự hiểu biết đó bằng một công cụ mô phỏng có độ trung thực cực cao, gần với động lực học thực tế đến mức chúng tôi có thể để robot làm những nhiệm vụ chính xác cao gần như mà không cần nhìn thấy linh kiện."

Nói cách khác, robot luyện tập trong một thế giới ảo chi tiết, mô phỏng sát vật lý thực tế. Các trạm robot của Industrial Next có thể được cấu hình lại, kết hợp và triển khai lại trên nhiều dây chuyền sản phẩm. Nhiệm vụ mới được dạy thông qua mô phỏng và trình diễn, thay vì các đoạn mã cứng.

Kỹ thuật mô phỏng độ trung thực cao cho robot công nghiệp

Những nhiệm vụ mà con người vẫn phải làm

Pankau cho biết một số trạm làm việc của startup đã được sử dụng để sản xuất một trong những mẫu smartphone phổ biến nhất thế giới. Chúng đảm nhiệm những công đoạn mà nhà sản xuất đã cố gắng tự động hóa nhưng thất bại suốt nhiều năm, chẳng hạn như luồn một dây cáp mềm mỏng manh hoặc gắn chặt một nắp đầu nối nhỏ xíu. Ông không được phép tiết lộ tên khách hàng.

Ông cũng mô tả một trạm "bóc màng", nơi robot ứng dụng AI của công ty bóc lớp màng bảo vệ khỏi mô-đun camera và các nút bấm với tốc độ bằng hoặc nhanh hơn con người, đạt độ chính xác 100%, ngay cả khi được chuyển sang một mẫu điện thoại và dây chuyền sản xuất hoàn toàn mới mà chúng chưa từng thấy.

"Chúng tôi thành lập công ty này vì đó chính là hiệu suất mà chúng tôi từng mong có ở Tesla, nơi chúng tôi phải bỏ qua các trạm robot vì không thể lập trình chúng đủ hiệu quả bằng công nghệ truyền thống," Pankau nói. "Giờ chúng tôi muốn đưa điều này tới những nhiệm vụ phức tạp hơn cả việc lắp ráp điện thoại. Cuối cùng, chúng tôi muốn sản xuất trọn vẹn một chiếc ô tô từ đầu đến cuối mà không cần con người chạm tay vào."

Ý nghĩa với ngành sản xuất

Câu chuyện của Industrial Next phản ánh một xu hướng lớn hơn trong ngành robot công nghiệp: chuyển từ tự động hóa cứng nhắc sang hệ thống linh hoạt dựa trên AI và mô phỏng. Đây là hướng đi đặc biệt quan trọng với các nhà máy cần thích ứng nhanh với nhiều mẫu sản phẩm và vòng đời sản phẩm ngày càng ngắn.

Với các quốc gia đang đẩy mạnh sản xuất như Việt Nam, những giải pháp cho phép tái cấu hình dây chuyền nhanh chóng có thể là chìa khóa giúp các nhà máy trong chuỗi cung ứng toàn cầu cạnh tranh tốt hơn, đặc biệt trong các ngành lắp ráp điện tử, thiết bị và linh kiện chính xác cao. Việc ứng dụng mô phỏng thay vì phụ thuộc vào dữ liệu thực tế khổng lồ cũng giúp việc triển khai trở nên khả thi hơn về chi phí và thời gian.