AI không chỉ ở trên ứng dụng: Trung Quốc đang tự động hóa giao hàng, kho vận và robotaxi

Các tập đoàn Internet hàng đầu Trung Quốc đang đưa AI ra khỏi màn hình điện thoại để đi vào kho hàng, đường phố và mạng lưới giao nhận. Mục tiêu không chỉ là tạo ra một drone, robot hay taxi không người lái, mà là vận hành trọn một hệ thống: nhu cầu đơn hàng, dữ liệu, mô hình AI, phần cứng, điều phối, hạ tầng sạc và nạp hàng, cùng quy trình an toàn.

Bằng chứng rõ nhất hiện nằm ở logistics và di chuyển tự hành — những nơi có lượng tác vụ lớn, lặp lại và dễ đo hiệu quả. Đây cũng là hướng đi thực tế hơn nhiều so với viễn cảnh robot hình người đa năng có thể làm mọi công việc ở mọi nơi.

Sản phẩm thật sự là “hệ điều hành” cho công việc vật lý

Một robot hoặc xe tự hành, tự nó, chưa tạo thành dịch vụ thương mại. Để vận hành được, nó phải gắn với phần mềm điều phối, bản đồ và tuyến đường, trạm sạc, điểm giao nhận, trung tâm điều khiển từ xa, quy trình an toàn, kho hàng hoặc người bán — và con người xử lý các tình huống ngoại lệ.

Đó là lợi thế riêng của các nền tảng thương mại và dịch vụ tiêu dùng lớn. Họ vốn đã vận hành mạng lưới giao dịch tần suất cao, nên có thể đưa tự động hóa vào các quy trình mình kiểm soát. Mỗi chuyến giao chậm, lỗi định tuyến hay tình huống bất thường lại trở thành dữ liệu để cải thiện vòng vận hành tiếp theo.

Vì vậy, mô hình kinh doanh có thể gần với dịch vụ được quản lý hơn là bán phần cứng một lần. Khách hàng cuối cùng có thể mua năng lực giao hàng, công suất xử lý kho hoặc thời gian hoạt động ổn định của đội xe, thay vì chỉ mua một con robot.

Meituan: tự động hóa từng chặng của giao hàng theo nhu cầu

Điểm xuất phát của Meituan là giao hàng địa phương theo yêu cầu. Hệ thống drone của công ty không chỉ là máy bay không người lái, mà kết hợp drone với điểm trung chuyển và hệ thống kiểm soát vận hành. Tháng 5/2026, Meituan cho biết hạ tầng này đã bước vào vận hành thương mại, đồng thời mở các giải pháp logistics tầm thấp cho đối tác được cấp phép. 54

Với loại hình này, tiến triển về pháp lý quan trọng không kém phần cứng. Tháng 4/2025, Meituan cho biết drone thế hệ thứ tư của họ đã vượt qua đợt rà soát của Cục Hàng không Dân dụng Trung Quốc và nhận chứng chỉ vận hành trên toàn quốc cho logistics tầm thấp. 61 Đến tháng 3/2025, công ty cũng đã bắt đầu giao hàng thương mại bằng drone tại Hong Kong; đây là tuyến thương mại thứ 54 mà Meituan công bố. 62

Tuy nhiên, mô hình triển khai vẫn có chọn lọc. Hệ thống tự hành có thể đảm nhiệm những đoạn đường dễ dự đoán, còn con người giải quyết khâu bàn giao và “chặng cuối” phức tạp. Tại quận Shunyi, Bắc Kinh, Meituan dùng xe tự hành đưa bưu kiện tới trạm trung chuyển, sau đó nhân viên giao nhận hoàn tất quãng đường cuối đến tay khách. 55

Cách phân công này cho thấy giới hạn thực tế của AI vật lý: nhu cầu giao hàng dày đặc có thể làm tự động hóa đáng giá, nhưng việc vào tòa nhà, thời tiết, môi trường đông người đi bộ và bàn giao cho khách vẫn là các bài toán khó.

JD.com: biến chuỗi cung ứng thành mạng lưới triển khai robot

JD.com đi từ một lợi thế khác: hạ tầng logistics. Cơ hội của hãng nằm ở việc liên kết hàng tồn, vận hành kho, lấy hàng, phân loại, vận chuyển và giao nhận trong một hệ thống thống nhất.

JD Logistics cho biết tính đến ngày 31/12/2025, hơn 20 kho tự động LangzuTech theo mô hình hàng đến người lấy (goods-to-person) do công ty tự phát triển đã đi vào hoạt động tại gần 20 thành phố Trung Quốc. Theo JD Logistics, các hệ thống này hỗ trợ lưu trữ mật độ cao và lấy hàng nhanh trong danh mục hàng triệu SKU, kể cả trong các đợt khuyến mại lớn. 17

Vì thế, chiến lược robot của JD không chỉ là cắt giảm chi phí nội bộ. Một hệ thống kho tiêu chuẩn hóa có thể nhân bản sang nhiều địa điểm, rồi được cung cấp cùng dịch vụ hoàn tất đơn hàng và quản trị chuỗi cung ứng. JD cũng từng nêu rõ logistics thông minh và công nghệ không người lái là các hướng nghiên cứu, phát triển và ứng dụng nội bộ. 25

Bài học cho nhà bán lẻ và thương hiệu là robot kho chỉ phát huy hết giá trị khi được tích hợp với phân bổ tồn kho, quản lý đơn hàng và vận hành hoàn tất đơn — chứ không phải là một thiết bị đứng riêng lẻ trên sàn kho.

ByteDance: xây lớp AI hiện thân cho robot

Vai trò của ByteDance trong AI vật lý thiên về mô hình hơn là vận hành logistics. Nhóm nghiên cứu Seed của công ty đã giới thiệu GR-3, một mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động (vision-language-action, VLA) mang định hướng tổng quát, nhằm xử lý khả năng khái quát hóa và tác vụ có chuỗi hành động dài hơn. Nhóm này cũng giới thiệu ByteMini, nền tảng robot di động với hai tay máy phục vụ các tác vụ thao tác vật thể. 3

Điểm then chốt là AI hiện thân không chỉ cần “nhìn” và “hiểu”. Nó còn phải biến nhận thức thành hành động an toàn, ổn định khi cầm nắm và tương tác với đồ vật. Hướng đi của ByteDance vì vậy nhắm tới lớp nền tảng cho robot: chính sách điều khiển robot, nghiên cứu thao tác, huấn luyện mô hình và hạ tầng AI cho nhà phát triển.

Tham vọng này còn thể hiện qua tuyển dụng. Một báo cáo năm 2025 cho biết ByteDance đẩy mạnh tìm kiếm chuyên gia cấp cao về trí tuệ hiện thân, trong đó có các vị trí tập trung riêng vào phát triển robot hình người. 6

ByteDance không nhất thiết phải trở thành nhà sản xuất số một ở mọi loại robot. Công ty vẫn có thể tạo giá trị nếu cung cấp một phần “bộ não” cho các đối tác robot công nghiệp, robot cộng tác hoặc robot dịch vụ.

Baidu: robotaxi, phần mềm tự hành và năng lực tính toán AI

Chiến lược AI vật lý của Baidu thể hiện rõ nhất ở lái xe tự hành. Apollo kết hợp phần mềm và hệ thống dữ liệu cần cho xe không người lái, còn chương trình chip Kunlun giúp Baidu kiểm soát thêm một lớp năng lực tính toán cho khối lượng công việc AI.

Tại Apollo Day, Baidu cho biết chip AI Kunlun thế hệ thứ hai đã hoàn tất việc thích nghi hiệu năng đầu-cuối cho lái xe tự hành. Công ty cũng nhấn mạnh mô hình AI cho nhận thức khi lái xe, bản đồ độ phân giải cao và hệ thống dữ liệu lái xe khép kín. 44

Baidu tiếp tục công bố lộ trình phần cứng AI: Kunlun M100 dự kiến phục vụ suy luận quy mô lớn trong năm 2026, còn M300 dự kiến phục vụ huấn luyện và suy luận mô hình đa phương thức vào năm 2027. 40

Ý nghĩa chiến lược nằm ở sự phối hợp theo chiều dọc: mô hình và năng lực tính toán được ghép với phần mềm tự hành lẫn vận hành đội xe. Nhưng robotaxi vẫn là phép thử khắt khe: mở rộng thương mại phụ thuộc vào an toàn, đối tác sản xuất xe, giấy phép tại từng địa phương và hiệu quả kinh tế bền vững — không chỉ vào một mô hình hay chip mạnh.

Alibaba, Tencent và cơ hội cho các đối tác công nghiệp

Alibaba và Tencent vẫn có ý nghĩa trong xu hướng rộng hơn này, bởi các nền tảng lớn có thể đóng góp nhiều lớp khác nhau cho hệ sinh thái AI vật lý: hạ tầng đám mây, phần mềm doanh nghiệp, mạng lưới thương mại, mô phỏng, vốn và quan hệ đối tác. Tuy vậy, các nguồn hiện có đưa ra bằng chứng triển khai cụ thể hơn cho Meituan, JD.com, ByteDance và Baidu so với các sáng kiến hiện thời của Alibaba hoặc Tencent.

Với các ngành truyền thống, sự chuyển dịch này thay đổi cách nhìn về hợp tác:

• Nhà bán lẻ và đơn vị logistics cần tự động hóa có thể kết nối với điều phối đơn, tồn kho, khu vực bốc dỡ, kiểm soát ra vào và quy trình con người xử lý ngoại lệ.
• Nhà sản xuất vẫn giữ vai trò cốt lõi về linh kiện, độ bền, tích hợp và dịch vụ kỹ thuật tại hiện trường; nhưng các nền tảng có thể trở thành nhà cung cấp quan trọng về phần mềm AI và chuẩn vận hành.
• Hãng xe ngày càng cần đối tác về tự hành, bản đồ, năng lực tính toán và quản lý đội xe, bên cạnh năng lực kỹ thuật xe truyền thống.
• Nhà cung cấp robot có thể cần môi trường triển khai thực tế và dữ liệu vận hành không kém gì phần cứng tốt hơn.

Lợi thế của Trung Quốc — và những giới hạn cần nhìn thẳng

Lợi thế tiềm năng của Trung Quốc không đơn thuần là một công ty nào đó sở hữu mô hình tốt nhất. Đó là khả năng kết hợp mạng lưới thương mại và giao hàng khối lượng lớn, năng lực sản xuất đáng kể và tốc độ học hỏi trong vận hành ngay trong cùng một thị trường.

Các tuyến drone được cấp phép của Meituan, kho tự động có thể nhân rộng của JD, nghiên cứu AI hiện thân của ByteDance và tổ hợp tự hành-công nghệ tính toán của Baidu là bốn cách khác nhau để tạo vòng lặp này. Mỗi cách đều gắn phát triển AI với môi trường vận hành thực tế để kiểm tra và cải thiện hiệu năng. 5417344

Dù vậy, AI vật lý khắc nghiệt hơn phần mềm số. Một lần giao hàng thất bại, lỗi xe tự hành hay gián đoạn kho có thể kéo theo hệ quả về an toàn, trách nhiệm pháp lý và chất lượng dịch vụ. Các chương trình thử nghiệm lớn chưa đủ để chứng minh lợi nhuận bền vững, tự hành trên diện rộng hay việc thay thế lao động phổ quát.

Kịch bản đáng tin cậy nhất trong ngắn hạn là tự động hóa có mục tiêu ở các môi trường bị giới hạn: kho hàng, hành lang giao hàng cố định, tác vụ công nghiệp xác định rõ và đội xe được quản lý. Cuộc cạnh tranh dài hạn sẽ thuộc về bên ghép tốt nhất mô hình, chip, máy móc, vận hành và quyền tiếp cận đáng tin cậy với môi trường triển khai ngoài đời thực.