Robot hình người sẽ không thay thế lao động con người trong tương lai gần

Trong hai năm qua, những đoạn video robot hình người nhảy múa điêu luyện, chạy nhanh hơn kỷ lục gia Usain Bolt hay phục vụ đồ uống tại sự kiện đã khiến nhiều người lo ngại về viễn cảnh mất việc làm hàng loạt. Tuy nhiên, theo phân tích từ các chuyên gia robot hàng đầu, khoảng cách giữa trình diễn ấn tượng và công việc thực tế vẫn còn rất lớn. Bài viết này sẽ đi sâu vào những rào cản kỹ thuật, kinh tế và an toàn khiến robot hình người chưa thể cạnh tranh với lao động con người trong tương lai gần.

Robot hình người Unitree đang di chuyển đồng bộ trong buổi biểu diễn tại Gala mùa xuân 2026

Màn trình diễn ấn tượng nhưng thiếu tính ứng dụng

Tháng 10/2024, Elon Musk giới thiệu robot Optimus của Tesla phục vụ đồ uống tại sự kiện ra mắt Cybercab. Tháng 2/2026, công ty Trung Quốc Unitree gây sốc với màn võ thuật đồng bộ hoàn hảo tại Gala mùa xuân Bắc Kinh, robot thực hiện các cú nhảy, xoay người và cả lộn ngược. Mới tuần trước, tại Thế vận hội Robot hình người Thế giới 2026, một robot chạy 100m trong 8,86 giây — phá kỷ lục thế giới của con người.

Dù vậy, các chuyên gia robot học không đánh giá cao những màn trình diễn này. Karol Hausman, đồng sáng lập Physical Intelligence, thẳng thắn: con người "không giỏi đánh giá tiến bộ trong robot học hay phân biệt điều gì ấn tượng và điều gì không". Robot có thể thực hiện các động tác nhào lộn "rất khó cho con người", nhưng "việc đơn giản như nhặt một lon Coke lại hóa ra cực kỳ khó khăn".

Thao tác vật lý: Bài toán khó nhất

Nhiều màn trình diễn robot ấn tượng nhất thực chất được điều khiển từ xa (teleoperation) — như trường hợp robot Optimus của Tesla năm 2024. Phần cứng đủ tốt nhưng phần mềm chưa theo kịp, nên Tesla đã thuê người điều khiển từ xa.

Điệu nhảy của robot Unitree không phải teleoperation, nhưng không cho thấy nhiều về khả năng làm việc hữu ích. Theophile Gervet, chủ tịch startup robot Genesis AI, nhấn mạnh: "Vấn đề cốt lõi chưa được giải quyết trong robot học, mở ra hơn 90% giá trị, chính là thao tác vật lý".

Khác với nhảy múa — nơi "sàn nhà không phản ứng gì" như CEO Bracket Bot Brian Machado giải thích — hầu hết công việc chân tay liên quan đến tương tác với vật thể di chuyển và biến đổi theo hành động của robot. Một chiếc gối, túi khoai tây chiên hay ly nước sẽ phản ứng hoàn toàn khác nhau khi được nhặt lên.

Thách thức từ những nhiệm vụ "đơn giản"

Tháng 9/2025, kỹ sư robot Benjie Holson (cựu Google X, nay thuộc OpenAI) công bố "Humanoid Olympics" — danh sách 15 nhiệm vụ thao tác mà ông tin rằng sẽ buộc các nhà nghiên cứu phải "đẩy giới hạn công nghệ". Hầu hết đều quá dễ với trẻ 8 tuổi: mở cửa, làm bánh kẹp bơ đậu phộng, hay khó nhất là gọt vỏ cam.

Startup Physical Intelligence đạt thành tích ấn tượng khi hoàn thành 10/15 nhiệm vụ sau 3,5 tháng — nhưng kèm nhiều hạn chế. Robot mất thời gian gấp 4-10 lần con người và chỉ thành công 52% số lần thử! Họ phải huấn luyện trên 176 mẫu thành công (khoảng 8 giờ dữ liệu) chỉ để lộn ngược chiếc tất.

Hình ảnh robot Physical Intelligence thực hiện nhiệm vụ trong phòng thí nghiệm

Khả năng khái quát hóa — Rào cản lớn

Robot hiện tại có thể được huấn luyện cho một nhiệm vụ cụ thể với nỗ lực khổng lồ, nhưng không thể tự thích nghi với môi trường mới mà không có dữ liệu đào tạo đáng kể. Khi tác giả bài viết đến thăm Trung Quốc, robot Galbot trong kho dược phẩm mất 40 giây để đặt mỗi hộp vào máng trượt — và phải được huấn luyện lại khi có sản phẩm mới.

Tuy nhiên, tiến bộ đang diễn ra nhanh. Công ty Generalist gây ấn tượng tại Nvidia GTC khi chứng minh robot hoạt động tốt trong môi trường mới mà không cần huấn luyện đặc biệt. Ngày 20/8, Generalist công bố mô hình mới có thể hoàn thành nhiệm vụ mới chỉ từ một lần quan sát con người. Skild AI cũng tuyên bố mô hình S1 của họ làm được điều tương tự với nhiệm vụ kéo dài đến 10 phút.

Robot hình người nguy hiểm hiện tại

Một thách thức kỹ thuật lớn nữa là an toàn. Hầu hết robot hình người hiện nay phải chủ động giữ thăng bằng — nếu động cơ ở chân ngừng hoạt động, robot sẽ ngã và có thể gây thương tích cho con người. Nghiên cứu từ Stanford và Đại học Simon Fraser phát hiện động cơ "có xu hướng quá nhiệt sau 5-10 phút hoạt động liên tục", khiến robot tắt máy và sụp đổ.

Robot Unitree ngã do quá nhiệt trong thử nghiệm TWIST

Ngoài ra còn có những lỗi thiết kế tinh vi chỉ xuất hiện sau hàng nghìn bước đi. CTO của Agility Robotics, Pras Velagapudi, kể về trường hợp robot Digit đột nhiên ngã khi ngồi xổm — hóa ra do bảng mạch in trong chân bị uốn cong theo thời gian, làm đứt cáp khi robot thực hiện động tác này.

Agility hiện giữ robot trong khu vực an toàn cách ly khỏi công nhân. Các công ty khác chọn giải pháp khác: 1X thiết kế robot nhẹ và linh hoạt để giảm nguy cơ chấn thương nếu ngã, hay sử dụng bánh xe thay vì chân (kém linh hoạt nhưng ổn định thụ động).

Con đường dài đến triển khai quy mô lớn

Nhà robot học huyền thoại Rodney Brooks từng viết năm 2024: "Tôi hiếm khi thấy công nghệ mới nào dưới 10 năm từ demo phòng thí nghiệm đến được robot triển khai thực tế". Câu chuyện xe tự lái là bài học điển hình — năm 2015, nhiều người dự đoán xe tự lái hoàn toàn sẽ phổ biến trong vài năm, nhưng đến nay Waymo mới chỉ hoạt động ở 11 thành phố.

Hiện chỉ có một số công ty công bố kế hoạch đưa robot hình người vào nhà ở (môi trường đa dạng nhất) từ cuối 2026, nhưng các chuyên gia dự đoán việc triển khai sẽ rất hạn chế và có thể phụ thuộc nhiều vào teleoperation. Chi phí triển khai thực tế — bao gồm bảo trì, sửa chữa, xử lý lỗi mạng nơ-ron — cũng là rào cản lớn chưa được giải quyết.

Dù vậy, các nhà nghiên cứu vẫn lạc quan. Như Stefanie Tellex và David Watkins viết: "Có một bước đột phá thực sự" — nhiều vấn đề tưởng như bất khả thi 5 năm trước như robot gấp áo sơ mi giờ đã trở nên bình thường. Nhưng từ video ấn tượng đến robot hữu ích phổ biến vẫn là một con đường dài — có thể mất nhiều thập kỷ — đòi hỏi vượt qua không chỉ thách thức AI mà còn vô số vấn đề kỹ thuật, kinh tế và an toàn khi vận hành ngoài thế giới thực.