Bên trong ca làm việc kho hàng tự động 24 giờ của robot Figure AI

Cách tiếp cận này khác với robot công nghiệp truyền thống — vốn thường dựa vào các chuỗi chuyển động được lập trình sẵn hoặc các cánh tay robot chuyên dụng.

Nhờ Helix‑02, robot có thể liên tục quan sát môi trường và tự quyết định hành động tiếp theo. Điều này giúp nó thực hiện các nhiệm vụ mà giới nghiên cứu gọi là “loco‑manipulation” dài hạn — tức là vừa di chuyển trong không gian vừa thao tác vật thể.

Trong bài thử nghiệm kho hàng, robot:

• Dùng thị giác máy tính để nhận diện gói hàng và mã vạch
• Dùng bàn tay linh hoạt để nhặt từng gói
• Đặt chúng lên băng chuyền đúng hướng để hệ thống phân loại xử lý tiếp

Ban đầu mục tiêu chỉ là ca làm việc tự động 8 giờ. Nhưng sau khi hoàn thành mốc này mà không gặp lỗi, công ty tiếp tục duy trì livestream và robot làm việc vượt qua mốc 24 giờ liên tục.

Các cột mốc hiệu suất đáng chú ý

Figure nhấn mạnh một số con số để cho thấy robot đang tiến gần tới khả năng làm việc thực tế trong kho vận:

• Hơn 28.000 kiện hàng được phân loại trong khoảng 24 giờ bởi ba robot.
• Tốc độ trung bình khoảng 2,6 giây mỗi kiện, gần bằng tốc độ xử lý của con người trong cùng nhiệm vụ.
• Hệ thống hoạt động vượt xa mục tiêu ban đầu là ca tự động 8 giờ, mà không báo cáo lỗi vận hành.

Các số liệu này cho thấy mỗi robot có thể xử lý hàng nghìn gói hàng mỗi ngày trong một môi trường logistics được kiểm soát.

Tuy vậy, vì dữ liệu chủ yếu đến từ các thử nghiệm do công ty tự thực hiện, những con số này vẫn nên được xem là tuyên bố hiệu suất ban đầu, chưa phải chuẩn đánh giá công nghiệp độc lập.

Cơ chế “failover” khi nhiều robot làm việc cùng nhau

Một điểm đáng chú ý của thử nghiệm là không chỉ có một robot duy nhất làm việc.

Hệ thống được thiết kế để nhiều robot cùng tham gia một quy trình, giống như một đội lao động.

Nếu một robot gặp sự cố, nó có thể tự rời khỏi quy trình, trong khi các robot còn lại tiếp tục phân loại hàng để dây chuyền không bị dừng.

Cách làm này tương tự các hệ thống điện toán phân tán: thay vì phụ thuộc vào một máy hoàn hảo, hệ thống duy trì hiệu suất bằng cách chia tải công việc cho nhiều đơn vị.

Các chi tiết kỹ thuật như phần mềm điều phối, cách phát hiện lỗi hay cơ chế phục hồi chưa được công bố đầy đủ. Nhưng nguyên tắc chung là:

• Một robot gặp vấn đề → rút khỏi dây chuyền
• Robot khác tiếp tục xử lý
• Dòng hàng vẫn chạy liên tục

Tín hiệu về kế hoạch mở rộng quy mô

Ý nghĩa dài hạn của thử nghiệm có thể không nằm ở con số 24 giờ, mà ở khả năng triển khai hàng loạt robot.

Figure cho biết họ đang tăng sản lượng tại nhà máy robot BotQ. Công ty nói rằng cơ sở này đã:

• Giao hơn 350 robot
• Tăng tốc sản xuất từ 1 robot mỗi ngày lên khoảng 1 robot mỗi giờ trong quá trình mở rộng.

Điều này cho thấy mục tiêu của Figure không phải chỉ tạo ra vài nguyên mẫu, mà là triển khai đội robot quy mô lớn — một bước mà nhiều công ty robot trước đây gặp khó khăn.

Kho vận là mục tiêu ban đầu hợp lý vì:

• Công việc lặp lại
• Môi trường tương đối kiểm soát
• Áp lực thiếu lao động trong ngành logistics

Những yếu tố này khiến kho hàng trở thành bãi thử thực tế cho robot hình người đa năng.

Một bước tiến nhưng vẫn còn câu hỏi

Thử nghiệm của Figure đáng chú ý vì kết hợp ba yếu tố hiếm khi đạt được cùng lúc trong robot hình người:

• thao tác vật thể ở tốc độ gần bằng con người
• tự động liên tục trong thời gian dài
• nhiều robot phối hợp trong cùng quy trình

Tuy vậy, vẫn còn nhiều câu hỏi trước khi robot kiểu này trở nên phổ biến trong kho hàng thực tế — như độ tin cậy dài hạn, chứng nhận an toàn, và chi phí so với lao động con người.

Dù vậy, tốc độ tiến bộ của lĩnh vực này đang rất nhanh. Chỉ vài năm trước, robot hình người còn chật vật với các thao tác đơn giản. Giờ đây, các công ty như Figure đang thử nghiệm xem cả một đội robot có thể vận hành kho hàng liên tục hay không.

Nếu những khả năng này được chứng minh trong môi trường công nghiệp thực sự, phân loại hàng trong kho có thể trở thành ứng dụng quy mô lớn đầu tiên của robot hình người đa năng.