Robot hình người này đã giặt quần áo, giờ hãy xem nó rửa bát

Robot hình người giờ đây… rửa chén đĩa — bước tiến trong tự động hóa gia đình 

1. Robot đã rửa chén? Không còn chỉ trong phim! 

Figure — công ty robotics tại California — mới chia sẻ video cho thấy robot hình người Figure 02 có khả năng tự động xếp đĩa, chén và ly vào máy rửa chén (dishwasher). 
Trước đó, robot này cũng đã thể hiện kỹ năng giặt đồ, xếp khăn và phân loại gói hàng.  

Theo Figure, việc “xếp chén vào máy rửa chén” tưởng chừng đơn giản nhưng thực ra là một bài toán khó về robotics: 

• Phải nhận dạng và lấy từng vật thể từ đống hỗn độn 
• Xoay hướng, điều chỉnh tay robot sao cho vừa khít với khung rổ trong máy 
• Cầm nắm khéo léo với các món dễ vỡ 
• Thích nghi với nhiều loại vật thể khác nhau trong mỗi lần xếp  

Robot này sử dụng hệ thống AI “Helix” — một mô hình Vision-Language-Action (VLA) của Figure — để nhìn, hiểu và hành động trong môi trường hỗn độn.  

2. Thách thức kỹ thuật: nhiều hơn bạn nghĩ 

Mặc dù video trình diễn khá ấn tượng, việc robot “rửa chén” ẩn chứa rất nhiều khó khăn: 

• Độ chính xác trong không gian hẹp: khung rổ máy rửa chén có dung sai chỉ vài cm — robot phải tính toán cực kỳ chính xác 
• Độ mỏng yếu & vật liệu đa dạng: chén, ly có nhiều hình dạng, vật liệu — robot phải điều chỉnh lực và tốc độ cầm tay phù hợp 
• Xử lý lỗi & khôi phục trạng thái: khi robot làm sai—chén rơi, va chạm—cần chiến lược phục hồi (recover) mà không bị “treo” 
• Đa nhiệm & học mở rộng: robot cần dùng cùng hệ thống AI cho nhiều tác vụ — từ gấp khăn, phân loại gói tới rửa chén — để tránh phải viết mã riêng cho mỗi nhiệm vụ  

Figure nói rằng hệ thống Helix cho phép robot học kỹ năng mới không cần “engineering riêng biệt” cho từng nhiệm vụ, giúp robot mở rộng khả năng dần dần.  

3. Ý nghĩa & tiềm năng ứng dụng 

• Robot gia đình thực thụ: nếu robot có thể làm các việc như rửa chén, giặt đồ, dọn dẹp… tương lai “robot giúp việc” không còn là khái niệm viễn vông 
• Giảm gánh nặng lao động cho con người — đặc biệt trong những công việc nhà nhàm chán, lặp đi lặp lại 
• Mở đường cho “butler bot” (robot quản gia) đa nhiệm: nếu robot chỉ học một vài kỹ năng thì hiệu quả thấp; nhưng nếu nó học nhiều kỹ năng trong cùng môi trường thì rất khác 
• Thúc đẩy nghiên cứu AI, thị giác máy, cơ khí chính xác và robot hợp tác môi trường thực 

4. Hạn chế & điều cần theo dõi 

• Video trình diễn thường là “môi trường chuẩn” — thực tế trong nhà có nhiều biến số hơn (chén bát lộn xộn, ánh sáng khác nhau, chướng ngại vật bất thường) 
• Hiện tại chúng ta chưa biết mức độ ổn định khi robot “rửa chén” liên tục trong dài hạn 
• Chi phí phát triển & sản xuất rất cao — việc thương mại robot “rửa chén” cho hộ gia đình có thể mất nhiều năm 
• Vấn đề an toàn: nếu robot làm việc với vật kính/vỡ, dễ gây hư hỏng hoặc tai nạn nếu không kiểm soát tốt