Thách thức từ làn sóng công nghệ AI vật lý: Kinh nghiệm từ thực tiễn cho Việt Nam

Khi robot và các hệ thống AI ngày càng có khả năng tương tác trực tiếp với thế giới thực, sản xuất, logistics và kho vận đang trở thành những lĩnh vực có tốc độ ứng dụng nhanh nhất. Xu hướng này đặt ra yêu cầu Việt Nam chuẩn bị đồng thời hạ tầng công nghệ và nguồn nhân lực để đón làn sóng tự động hóa mới.

Chú thích ảnh
Robot hỗ trợ công tác nghiên cứu khoa học. Ảnh: Công Tuyên - PV TTXVN tại Trung Quốc

Sản xuất, logistics và kho vận dẫn đầu làn sóng ứng dụng

Trí tuệ nhân tạo đang bước sang một giai đoạn mới khi không chỉ tồn tại trong môi trường số mà bắt đầu “hiện thân” trong thế giới vật lý. Theo trang Nikkei Asia, một báo cáo công bố ngày 18/3 cho biết chỉ khoảng 3% doanh nghiệp toàn cầu đã tích hợp sâu AI vật lý vào hoạt động, nhưng có tới 41% tin rằng công nghệ này sẽ làm thay đổi ngành của họ trong vòng ba năm tới.

Khái niệm “AI vật lý” được dùng để chỉ các ứng dụng trí tuệ nhân tạo có khả năng tương tác trực tiếp với môi trường thực, như xe tự lái, hệ thống tự động hóa nhà máy hay robot hình người thực hiện công việc trong đời sống. Đây được xem là bước tiến tiếp theo sau làn sóng AI tạo sinh vốn chủ yếu hoạt động trong không gian số.

Tại hội nghị công nghệ GTC thường niên của Nvidia diễn ra tuần này ở San Jose, Tổng giám đốc Jensen Huang tiếp tục nhấn mạnh tiềm năng của AI vật lý. Ông thậm chí kết thúc bài phát biểu bằng màn đối thoại trực tiếp với một robot mô phỏng nhân vật Olaf trong loạt phim “Frozen”, cho thấy sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ tương tác giữa con người và máy móc.

Khoảng cách lớn giữa kỳ vọng và thực tế triển khai

Theo khảo sát của Deloitte với 3.235 lãnh đạo doanh nghiệp toàn cầu vào cuối năm 2025, hiện chỉ 5% cho biết AI vật lý đang thực sự làm thay đổi ngành của họ. Tuy nhiên, tỷ lệ này được dự báo sẽ tăng mạnh trong thời gian ngắn, khi gần một nửa số người được hỏi kỳ vọng công nghệ này sẽ tạo ra tác động rõ rệt trong ba năm tới. Đồng thời, 18% doanh nghiệp dự kiến sẽ tích hợp sâu AI vật lý vào hoạt động trong vòng hai năm.

Báo cáo nhận định đà tăng tốc này chủ yếu đến từ ba yếu tố: chi phí phần cứng giảm, khả năng huấn luyện AI trong các môi trường mô phỏng có độ chính xác cao, và sự phát triển của hệ sinh thái phần mềm mã nguồn mở. Những yếu tố này giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận và triển khai các hệ thống AI có khả năng vận hành trong môi trường thực.

Theo ông Chris Lewin, lãnh đạo AI khu vực châu Á Thái Bình Dương của Deloitte, các ngành sẽ tiên phong ứng dụng AI vật lý là những lĩnh vực đã quen với robot và tự động hóa. “Những ngành mà chỉ cần cải thiện nhỏ cũng tạo ra tác động kinh tế đáng kể sẽ là nơi AI vật lý được áp dụng sớm nhất, tiêu biểu là sản xuất, logistics và kho vận”, ông nhận định.

Thay đổi cấu trúc việc làm, không phải xóa bỏ hoàn toàn

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của AI vật lý, những lo ngại về tác động đến thị trường lao động cũng gia tăng. Khi máy móc có thể thực hiện các công việc trong thế giới thực, nhiều ý kiến cho rằng nguy cơ mất việc sẽ trở nên rõ rệt hơn.

Tuy nhiên, ông Lewin cho rằng tác động của AI vật lý không đơn thuần là thay thế con người mà chủ yếu dẫn đến sự dịch chuyển vai trò. Khi máy móc đảm nhận các công việc lặp lại, nguy hiểm hoặc đòi hỏi độ chính xác cao, con người sẽ chuyển sang các nhiệm vụ như giám sát, xử lý tình huống, cải tiến quy trình và thiết kế hệ thống.

Thách thức lớn hơn nằm ở sự lệch pha kỹ năng. Những doanh nghiệp chủ động đào tạo lại lực lượng lao động và xây dựng đội ngũ nhân sự kết hợp giữa kỹ năng công nghệ và vận hành sẽ tận dụng được lợi ích nhanh hơn. Ngược lại, các tổ chức chậm thích ứng có thể gặp khó khăn khi các hệ thống AI vật lý ngày càng trở nên phổ biến.

Trong bối cảnh đó, AI vật lý được xem không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là phép thử đối với năng lực chuyển đổi của doanh nghiệp, khi ranh giới giữa thế giới số và thế giới thực ngày càng bị xóa nhòa.

Với Việt Nam, đây là hướng có thể tận dụng để nâng năng suất trong các ngành sản xuất, logistics và nông nghiệp, đồng thời tạo thêm nhu cầu đối với nhân lực có kỹ năng vận hành, dữ liệu và công nghệ. Định hướng phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo trong Nghị quyết 57 cũng đặt ra yêu cầu phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao và thúc đẩy ứng dụng công nghệ vào sản xuất. Vì vậy, đào tạo lại người lao động nên được xem là một phần song hành với đầu tư robot và AI, thay vì là giải pháp xử lý sau khi công nghệ đã được triển khai.

Bảo Hân/Báo Tin tức và Dân tộc

Dành cho bạn

Người lao động trí óc đang dùng AI để hỗ trợ công việc. Ảnh minh họa

Người dùng cần khai thác AI như một đối tác tư duy

Người lao động trí óc đang dùng AI để tóm tắt tài liệu, soạn email và chuẩn bị bài thuyết trình. Khi công nghệ tham gia sâu hơn vào công việc, yêu cầu đặt ra người dùng là biết khai thác AI để phát triển ý tưởng, nhưng giữ khả năng đánh giá và chịu trách nhiệm với kết quả.

Việc ứng dụng AI trong giáo dục đặt ra yêu cầu rèn luyện năng lực đọc hiểu và tư duy độc lập cho người học. Ảnh: Wikimedia Commons

Đọc hiểu thời AI: Bài học từ Singapore cho Việt Nam

Việc ứng dụng AI trong giáo dục cần đi cùng rèn năng lực đọc hiểu và kiểm chứng thông tin. Câu chuyện ở Singapore gợi ra bài học cho Việt Nam về cách tổ chức việc học và đánh giá hiệu quả công nghệ.

Ứng dụng Bach Mai Care đã vượt mốc một triệu người dùng và được tích hợp xác thực qua VNeID. Ảnh: Minh Phương/Báo Tin tức và Dân tộc

Nghị quyết 57 và bài toán nhân rộng chuyển đổi số y tế tại Việt Nam

Việc Bệnh viện Bạch Mai ứng dụng công nghệ để rút ngắn thời gian chờ khám đặt ra câu hỏi lớn: Làm sao để người bệnh trên cả nước được hưởng những tiện ích tương tự? Thực hiện Nghị quyết 57 đòi hỏi chuẩn hóa dịch vụ, liên thông dữ liệu và đánh giá chuyển đổi số bằng hiệu quả thực tế, thay vì số lượng phần mềm được triển khai.