Điểm nổi bật của Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026: Sự chuyển dịch ngành công nghiệp Trí tuệ Thể chất của Trung Quốc

Năm 2026, Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới sẽ khai mạc vào tháng Bảy tại Thượng Hải, với diện tích triển lãm lần đầu tiên vượt quá 100.000 mét vuông và hơn 1.100 doanh nghiệp tham gia. Hội nghị năm nay chứng kiến sự phân hóa rõ rệt trong ngành công nghiệp trí tuệ thể chất của Trung Quốc: thị trường B2B phân hóa mạnh mẽ, nhóm nhà máy tập trung vào các dây chuyền sản xuất công nghiệp để đảm nhận những công việc nặng nhọc, bẩn thỉu, trong khi nhóm dịch vụ thương mại đổ dồn vào các bối cảnh như siêu thị, nhà hàng; phía người dùng cuối (C端) chia thành hai phe: phe đồng hành giải trí và phe làm việc nhà. Các nhà triển lãm chuyển từ “khoe công nghệ” sang “làm việc thực tế”, tập trung vào việc triển khai trong các bối cảnh thực tế và ROI. Thu thập dữ liệu trở thành nền tảng hỗ trợ ngành công nghiệp, quy mô dữ liệu thể chất chênh lệch hơn 10.000 lần so với dữ liệu tiền huấn luyện của mô hình ngôn ngữ; trí tuệ vật lý vẫn phải đối mặt với ba rào cản lớn để chuyển từ “có thể trình diễn” sang “có thể làm việc thực tế”: rào cản dữ liệu, rào cản biểu diễn và rào cản vòng lặp khép kín.

Tác giả bài viết, nguồn: 36氪

Hành động thực tế thay thế màn trình diễn hoa mỹ, dữ liệu định nghĩa tương lai.

Vừa kiếm tiền từ doanh nghiệp, vừa ấp ủ giấc mơ về những sản phẩm tiêu dùng đình đám.

Ngày 17 tháng 7, Đại hội Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026 (WAIC) đã khai mạc tại Trung tâm Triển lãm Thượng Hải. Diện tích triển lãm của kỳ đại hội này lần đầu tiên vượt quá 100.000 mét vuông, với hơn 1.100 doanh nghiệp tham gia và 349 sản phẩm ra mắt lần đầu, đều đạt mức cao nhất mọi thời đại.

Nhưng điều trực quan hơn con số là không khí “nóng” tại hiện trường—hàng người xếp thành hình chữ Hồi trước lối vào gian hàng H3 Trí tuệ Thể chất, bên trong đông nghẹt người, đứng ở giữa lối đi gần như không thể dừng lại quá ba giây.

Sau khi tham quan gian hàng H3, cảm nhận rõ ràng là: triển lãm robot đã thay đổi.

Năm ngoái, những màn biểu diễn của robot hình người nhào lộn, nhảy múa đã lùi vào góc — sôi động, nhưng không còn là món chính. Nơi chiếm vị trí trung tâm giờ đây là các mô phỏng dây chuyền nhà máy, kệ thuốc, quầy bar nhà hàng và phòng khách gia đình. Các nhà triển lãm không còn hỏi “Bạn thấy tôi có ngầu không?”, mà nói: “Hãy xem tôi có thể làm công việc này, giúp bạn tiết kiệm bao nhiêu tiền.”

Gian hàng robot tại WAIC 2026 đã chứng kiến sự phân hóa lớn trong lĩnh vực trí tuệ thể chất của Trung Quốc, đưa ra những minh chứng trực quan nhất cho ngành công nghiệp: làm việc, phân hóa, xây nền tảng—ba từ khóa tương ứng với ba thay đổi sâu sắc đang diễn ra trong ngành. Dưới đây là những quan sát trực tiếp mà chúng tôi thu thập được từ gian triển lãm.

“Làm việc” là chủ旋律, sự phân hóa là đặc điểm chính; khi xem kỹ hơn, ngay cả trong cùng nhóm B, con đường lại hoàn toàn khác nhau. Một phe lao vào nhà máy, làm những công việc nhàm chán, bẩn thỉu và vất vả nhất; phe kia tràn vào siêu thị, hiệu thuốc, nhà hàng, tìm vị trí ở những nơi gần con người nhất.

Cách tiếp cận của đội ngũ nhà máy rất trực tiếp: sao chép chính xác 1:1 dây chuyền sản xuất thực tế lên gian hàng, để robot “đảm nhiệm” ngay tại chỗ những nhiệm vụ lặp đi lặp lại và nhàm chán.

Công ty hàng đầu về robot kho vận và logistics, Geek+, đã ra mắt robot hình người phổ thông đầu tiên Gino1, trang bị khả năng điều khiển song song toàn thân với sự phối hợp tay chân, có thể phối hợp với robot di động và trạm chọn hàng để hoàn thành toàn bộ quy trình chọn hàng. Theo thông tin, thời gian thực hiện một nhiệm vụ đã giảm khoảng 30%.

Zhiyuan đồng thời ra mắt năm sản phẩm mới: Expedition A3 Ultra, Spirit G2 Max, Lingxi X2 EDU, Critical Point OmniHand 3 Ultra-M và CoolTuo cycling robot. Spirit G2 Max được trưng bày cùng JD Logistics trong các cảnh ứng dụng kho bãi, vận chuyển và xếp chồng, tái hiện trạng thái triển khai dây chuyền cung cấp và lấy nguyên vật liệu trên khay. Tại sự kiện, Zhiyuan còn hợp tác với Junpu Intelligent để xây dựng toàn bộ dây chuyền gia công chip, liên tục thực hiện các quy trình dài gồm cung cấp nguyên liệu, đóng hộp và vận chuyển, xác minh hiệu suất ổn định không cần can thiệp của con người.

Thạch Trí Hành đã mang dây chuyền sản xuất vòng tròn cho dây điện ô tô vào gian hàng, giải pháp robot thông minh A1 dành riêng cho tự động hóa toàn bộ quy trình dây điện, được trang bị mô hình lớn tự phát triển, có thể mô phỏng thao tác linh hoạt của con người và tích hợp liền mạch vào dây chuyền hiện có. Theo thông tin, giải pháp này đã được triển khai quy mô lớn tại Tianhai Electronics vào tháng 6 năm nay.

Robot Leju đã tái hiện khả năng vận hành linh hoạt, tự động hóa hoàn toàn tại nhiều vị trí, bao gồm các cảnh như tháo xếp, vận chuyển và cấp nguyên liệu, hoàn toàn không cần sự can thiệp của con người, hoạt động liên tục tại hiện trường triển lãm với hiệu suất giống hệt dây chuyền sản xuất công nghiệp thực tế.

Các tình huống công nghiệp có mức độ cấu trúc hóa cao, ranh giới nhiệm vụ rõ ràng và ROI có thể định lượng, đây là nhận định chung của các nhà sản xuất. Robot không cần phải “toàn năng”, chỉ cần làm tốt một việc duy nhất tại vị trí công việc cụ thể là đủ.

Các đội dịch vụ thương mại phải đối mặt với một bộ câu hỏi hoàn toàn khác, môi trường mở hơn, sự nhiễu loạn ngẫu nhiên hơn và không gian chấp nhận sai sót ít hơn.

Hành Tinh Ngân Hà lần này đã giới thiệu hai mẫu robot với định vị rõ ràng: robot tổng hợp Galbot G1 tập trung vào dịch vụ tương tác và robot tải nặng Galbot S1 hướng đến các bối cảnh công nghiệp, tất cả các hành động của hai sản phẩm này đều được mô hình lớn thân thể tự phát triển “AstraBrain” điều khiển thời gian thực.

G1 thể hiện tính phổ quát trong các cảnh ứng dụng dịch vụ dành cho người dùng cá nhân và doanh nghiệp, bao gồm nhiều cảnh như chuẩn bị bữa sáng, bán lẻ thông minh, đón tiếp khách; trong khi S1 tập trung vào các cảnh công nghiệp “nặng” hơn, hoàn toàn thể hiện chuỗi hoạt động logistics từ dỡ chồng, vận chuyển đến xếp chồng.

AlphaBot 2 (Ai Bao) của Zhi Square đã thay đổi cách tiếp cận. Nó hóa thân thành chủ cửa hàng, tự tay pha chế cà phê, cocktail và kem lạnh, mang đến giá trị cảm xúc và trải nghiệm tiêu dùng không thể bỏ qua trong các dịch vụ thương mại B2B, ngoài việc thực hiện công việc.

Mặc dù con đường của hai doanh nghiệp này có sự khác biệt, nhưng chúng chia sẻ cùng một logic kinh doanh: càng mở rộng bối cảnh ứng dụng, độ khó kỹ thuật càng cao, nhưng nhu cầu thị trường càng cấp thiết và ý thức chi trả cũng càng mạnh mẽ. Chỉ cần chứng minh được độ tin cậy trong các bối cảnh cụ thể, vòng lặp kinh doanh sẽ được vận hành thông suốt. Đây cũng là lý do tại sao đa số doanh nghiệp lựa chọn đồng thời triển khai cả bối cảnh dịch vụ công nghiệp và thương mại khi hướng đến khách hàng doanh nghiệp.

Đáng chú ý, Fourier đã ra mắt robot hai tay bánh xe tải trọng cao GRW, với khả năng chịu tải ổn định lên đến 16 kg, không gian làm việc siêu rộng lên đến 2 mét và khả năng di chuyển linh hoạt, tập trung vào các kịch bản tương tác người-máy tải trọng cao như kho vận, sản xuất công nghiệp và chăm sóc sức khỏe. Theo thông tin, robot này được trang bị nền tảng phát triển không mã của Fourier, giúp giảm đáng kể rào cản thao tác.

Ngoài ra, dịch vụ hướng dẫn giải trí đã trở thành một phân khúc tương đối chín muồi. Trong suốt WAIC, Zhiyuan đã hợp tác với Qingtian Zuu để triển khai sáu mươi robot trí tuệ thể chất các loại tại hội trường chính và hai hội trường phụ, đảm nhiệm các nhiệm vụ như hướng dẫn đường đi. Các mẫu robot như A3 và Lingxi X2 ngoài việc cung cấp dịch vụ hướng dẫn, còn trình diễn trực tiếp các động tác phức tạp và múa nhóm điều khiển, thu hút sự chú ý và tiếng vỗ tay của khán giả.

Peng Zhihui, đồng sáng lập Zhiyuan, cho biết trong một cuộc phỏng vấn rằng sự thay đổi rõ ràng nhất trong ngành là từ việc trưng bày kỹ thuật sang triển khai và năng suất, “mọi người quan tâm hơn đến việc nó có thể thực sự đi vào nhà máy và môi trường dịch vụ thương mại hay không”.

Nhà máy hay cửa hàng, con đường khác nhau, nhưng đề bài đều giống nhau—làm thế nào để率先拿到生存的船票 trong quá trình thương mại hóa. Mỗi doanh nghiệp đều đang trả lời theo cách riêng của mình, chờ đợi sự kiểm nghiệm của thị trường.

Sự phân hóa ở phía người dùng cuối không rõ ràng bằng phía doanh nghiệp. Các nhà máy mua robot dựa trên ROI, thời gian hoàn vốn và số lượng lao động được thay thế. Quyết định của người tiêu dùng cá nhân thì phức tạp hơn nhiều: có người đặt hàng vì “thú vị”, có người so sánh giá dựa trên “khả năng làm việc”, và còn có người kỳ vọng cả cảm giác đồng hành lẫn tính thực dụng, thường là kết hợp cả ba yếu tố này.

Từ thực tế, cùng hướng đến người tiêu dùng gia đình và cá nhân, một số công ty định vị robot là “người bạn chơi” hoặc “người bạn học”,陪你下棋、陪人聊天，卖的是情绪价值；有的则定位“保姆“专攻家务，卖的是“干活“的价值；还有的试图在陪伴与干活之间找到平衡。

Gia đình robot "Mao Mao Tou" của Fu Liye đã đẩy "giá trị cảm xúc" lên một bước mới: GR Nano dành cho mức độ bàn làm việc, tập trung vào sự đồng hành cảm xúc cá nhân, khi chạm vào sẽ tạo ra những thay đổi cảm xúc tinh tế, người dùng còn có thể tạo dựng tính cách riêng cho nó. GR Mini thì nhờ ngoại hình dễ thương và điệu nhảy nhân hóa, mang lại năng lực cho các bối cảnh như hướng dẫn triển lãm, chăm sóc người cao tuổi. Mặc dù GR Nano vẫn chưa ra mắt, nhưng định hướng của Fu Liye khi đầu tư vào phía người dùng cuối với "kết nối cảm xúc" đã trở nên rõ ràng.

Qiyuan T1 và Q1 tập trung vào trải nghiệm đồng hành gia đình và giáo dục khoa học. T1 là robot cá nhân có thể thay đổi hình dạng đầu tiên trên thế giới, có thể tự do chuyển đổi giữa hình dạng bánh xe - chân người và hình dạng bốn chân; Q1 được thiết kế nhẹ, tập trung vào trải nghiệm đồng hành gia đình và giáo dục khoa học. Gian hàng do robot điều phối nhịp độ tương tác, theo thông tin đã mở cửa hàng trực tuyến tại các trung tâm thương mại.

JAKA ra mắt robot hình người nhỏ gọn JAKA π ("Pi Zai"), cao chỉ 1,22 mét, là một trong những robot hình người nhỏ nhất cùng phân khúc, được trang bị kiến trúc tích hợp "bộ não + tiểu não", biểu diễn và tương tác với khán giả tại gian hàng. Mặc dù thị trường chính của JAKA nằm trong lĩnh vực công nghiệp, sự xuất hiện của "Pi Zai" cho thấy ngay cả những nhà phát triển công nghiệp cũng không thể bỏ qua sức hút của chiến lược "dễ thương".

Robot người nữ Luna của ZhiJi Power gây ấn tượng mạnh với thiết kế vải mềm mại và khả năng biểu diễn múa trôi chảy, thu hút đông đảo khán giả; chuyển động linh hoạt, tự nhiên, dáng đi thanh lịch, đi kèm thiết bị điều khiển iPad hỗ trợ học múa một chạm qua video và sắp xếp động tác bằng cách kéo thả.

Vita Power mang đến một chú chó robot tự chủ có thể chơi và trò chuyện cùng bạn mà không cần điều khiển tại gian hàng của JD.

Xem kỹ những người chơi “đồng hành” này, ranh giới nhiệm vụ rõ ràng, tương tác kiểm soát được, công nghệ tương đối chín muồi, không cần hiểu thế giới vật lý phức tạp, chỉ cần phản ứng đúng trong các quy tắc hạn chế. Những kịch bản này về bản chất là “câu hỏi đóng”, không yêu cầu làm việc nặng nhọc, chỉ cần đủ thú vị và mang tính đồng hành là sẽ có người sẵn sàng chi trả.

Cách tiếp cận của những người làm việc chăm chỉ thì hoàn toàn khác biệt. Họ phải vào nhà để thực hiện các công việc nhà như gấp quần áo, dọn đồ chơi, dọn dẹp phòng ốc. Đối với robot, đây là mức độ “khó như địa ngục”, vì vải là vật mềm, nếp nhăn là ngẫu nhiên, và mỗi lần xếp cùng một chiếc áo thun đều có hình dạng khác nhau.

Phú Lợi Diệp's “Nhà thân thể” là một trong những dự án đi xa nhất trên con đường công nghệ trong nhóm Làm việc. Gian hàng đã xây dựng không gian mô phỏng đầy đủ tại gia “Một ngày của người giúp việc robot”. Khi người dùng đưa ra lệnh mơ hồ như “Tôi khát nước”, GR-3 không cần xác định rõ vị trí mục tiêu, mà có thể tự chủ hiểu nhu cầu, định vị đối tượng và hoàn thành việc lấy và giao đồ. Màn hình lớn tại chỗ trực quan hóa toàn bộ quá trình ra quyết định của robot.

Tương lai không xa, F2 định vị là “người quản lý gia đình riêng”, thiết kế dễ thương, đáng yêu, có thể cùng chơi cờ, giám sát học tập, đồng thời gập quần áo và bổ sung thức ăn cho mèo. Sản phẩm đã được bán ra và đã được hàng trăm gia đình trả phí sử dụng, theo đuổi con đường thực tế “trước tiên làm những gì có thể làm, sau đó từng bước mở rộng”.

Uliqi đã trình diễn các nhiệm vụ dài hạn như làm pizza, vẽ tranh đường và dọn dẹp phòng, nhưng khi xem kỹ, những cảnh này chủ yếu là “xác minh khả năng” và vẫn còn khoảng cách lớn so với việc thực sự giải quyết các vấn đề thường ngày trong gia đình.

Một buổi trình diễn trơn tru trên gian hàng không thể thay đổi thực tế rằng: bối cảnh gia đình là một thế giới mở, trong khi năng lực công nghệ hiện tại vẫn còn dừng lại ở môi trường đóng hoặc bán đóng. Việc hoàn thành các nhiệm vụ được định sẵn trong bối cảnh cố định đã là một thách thức lớn, và để thực sự bước vào “mỗi gia đình một vẻ khác nhau”, còn một chặng đường dài phía trước.

Sự phân hóa giữa nhóm陪你玩 và nhóm帮你干, bề ngoài là sự khác biệt về con đường công nghệ, thực chất là cách hiểu khác nhau về “mối quan hệ người-máy”. Nhóm đầu tiên coi robot là người đồng hành, bán kết nối cảm xúc; nhóm sau coi robot là người hỗ trợ, bán sự giải phóng lao động.

Trong môi trường đóng, “câu hỏi đơn giản” và trong thế giới mở, “độ khó địa ngục” tương ứng với hai nhịp độ thương mại hóa khác nhau: một bên dựa vào hiệu ứng quy mô để tăng trưởng nhanh chóng, một bên dựa vào đột phá công nghệ để tiến bộ chậm rãi.

Hiện nay, nhiều nền tảng陪玩 đã率先 thiết lập được chu trình sản xuất hàng loạt, trong khi các nền tảng干活 vẫn đang chờ điểm đảo chiều về công nghệ. Ở phía người dùng cuối, thị trường sẵn sàng chi trả cho những sản phẩm “có thể sử dụng ngay bây giờ” hơn là những tầm nhìn “tương lai đầy hứa hẹn”.

Ngoài sự phân hóa giữa các bối cảnh B2B và B2C, trong triển lãm còn có một loại gian hàng không có khiêu vũ, không có việc bắt giữ, chỉ có máy ảnh đeo đầu, găng tay dữ liệu và trạm điều khiển từ xa, cùng những người đeo chúng lặp đi lặp lại một động tác duy nhất. Những gì họ làm rất đơn giản: trước khi robot học được cách làm việc, hãy dạy nó cách học.

Trên gian hàng của Mifeng Technology, có các thiết bị thu thập đeo đầu MEgo View và thiết bị cầm tay hình kẹp MEgo Gripper. Người dùng đeo thiết bị và dùng kẹp để nhấc các vật thể trước mặt; ống kính góc rộng 200°, cảm biến xúc giác 3D và IMU 9 trục trên kẹp đồng thời thu thập dữ liệu, trong khi màn hình lớn bên cạnh tái tạo quỹ đạo thao tác theo thời gian thực với độ chính xác đến milimét. Mifeng xác định vị trí rất rõ ràng: không sản xuất robot, mà chỉ làm “giáo viên của robot”. Bằng cách thu thập video thao tác của con người thông qua mô hình crowdsourcing, chi phí dữ liệu có thể giảm xuống còn một phần ba hoặc thấp hơn so với phương pháp điều khiển từ xa bằng robot thật.

Robotics SiLing theo hướng điều khiển từ xa phản hồi lực độ chính xác cao, độ chính xác cực cao nhưng chi phí đắt đỏ. Trong hệ thống thu thập dữ liệu Diana3 + Diana7G2, nhân viên vận hành cầm tay cánh tay chủ, cánh tay bị động ở đầu xa sao chép tức thì toàn bộ chuyển động, có thể đạt phản hồi lực hai chiều ở mức miligiây, lưu trữ dữ liệu đa mô-đun bao gồm cảm giác lực, chuyển động, thị giác, v.v.

Thạch Trí Hành đã trình bày hệ thống thu thập dữ liệu được xây dựng xung quanh mô hình “Human-Centric”, tự nghiên cứu và phát triển hệ thống thu thập dữ liệu SenseHub độ chính xác cao, sử dụng găng tay năm ngón để bắt đầy đủ tư thế không gian của bàn tay, tư thế các ngón tay và lực thao tác. Logic cốt lõi là: chủ thể thu thập dữ liệu là con người, không phải robot; mô hình lớn tiếp thu dữ liệu thao tác của con người rồi chuyển giao sang robot.

Trong gian hàng, các thiết bị thu thập dữ liệu tương tự không chỉ giới hạn ở ba công ty này. RoboPocket của Qiongche Intelligence, giải pháp HumanData của Jianzhi Robotics, kẹp thu thập dữ liệu thị giác - xúc giác của Qianjue Robotics, và hệ thống Looper của Chenjing Technology — từ thị giác đến xúc giác, từ bắt chuyển động toàn thân đến góc nhìn thứ nhất — các thiết bị thu thập dữ liệu đang mở rộng sang ngày càng nhiều chiều cạnh cụ thể hơn.

Những robot trên gian hàng đâm sâu vào nhà máy, siêu thị, bề ngoài trông như đang làm việc, nhưng thực chất cũng đang thu thập dữ liệu hiệu quả từ các bối cảnh thực tế. Công việc và thu thập dữ liệu đã bị gắn liền với nhau.

Zeroth Power là một ví dụ điển hình thể hiện logic này, tập trung vào bốn trục chính: “tiện ích mua sắm tức thì, nền tảng dữ liệu, mở rộng bối cảnh và thâm nhập vào gia đình”, đồng thời xây dựng không gian tương tác tại gian hàng. Robot hình người ZERITH-H1 với hệ thống cảm biến đa mô态 3D liên tục vận hành trước kệ hàng mô phỏng của cửa hàng tiện lợi, nhận diện sản phẩm, gắp, phân loại và bổ sung hàng hóa, hoàn thành toàn bộ quy trình một cách tự chủ. Mọi dữ liệu về thành công hay thất bại của mỗi hành động gắp, lực tác động có phù hợp hay không, điểm gắp có chính xác hay không đều được truyền ngược về máy chủ để cải tiến mô hình.

Chìa khóa của logic này nằm ở việc “chuyển hóa việc thu thập vật lý thành API”. Zeroth chuyển các khả năng vật lý như thu thập, nhận diện và phân loại thành các giao diện chuẩn hóa có thể tái sử dụng, các giao diện đã được tối ưu có thể được gọi trực tiếp bởi nhiều kịch bản hơn.

Tuy nhiên, khả năng “được huấn luyện bằng dữ liệu” này có thực sự đạt được tính khái quát hóa hay không vẫn là điều chưa biết lớn nhất trong ngành.

Đồng sáng lập Zhiyuan, Yao Maoqing, tại Diễn đàn Trí tuệ Vật lý WAIC, chỉ ra rằng để đạt được quy mô trong AI vật lý, cần vượt qua ba rào cản: thứ nhất, rào cản dữ liệu – dữ liệu tương tác thực tế khan hiếm và chi phí thu thập cao; thứ hai, rào cản biểu diễn – chưa hình thành biểu diễn vật lý thống nhất cho các nhiệm vụ và bối cảnh khác nhau; thứ ba, rào cản vòng kín – chi phí thử nghiệm thực tế cao và phản hồi chậm.

Anh ấy tiết lộ, quy mô dữ liệu nhúng cơ thể chênh lệch hơn mười nghìn lần so với dữ liệu huấn luyện trước của mô hình ngôn ngữ, để đạt được sự hiểu biết về các quy luật vật lý tổng quát, ít nhất cần tích lũy dữ liệu ở mức hàng trăm triệu giờ.

Ở khâu đầu chuỗi cung ứng dữ liệu, RoboSense giải quyết các vấn đề về nguồn gốc dữ liệu và cách đảm bảo chất lượng dữ liệu. Nền tảng cảm biến toàn rắn thế hệ thứ hai E2 do công ty phát hành có độ chính xác cao hơn 3 lần so với thế hệ trước, tần suất điểm đạt mức triệu, hỗ trợ robot đồng thời tạo ra các tài sản dữ liệu có thể tính toán và học máy trong quá trình di chuyển và thao tác, hình thành vòng lặp khép kín “cảm biến—dữ liệu—huấn luyện—lặp lại”.

Sự xuất hiện tràn lan của các thiết bị thu thập dữ liệu, về một mặt nào đó, đang dùng “sự chăm chỉ” để bù đắp cho sự thiếu hụt về “trí tuệ”. Như Yao Maoqing đã nói, AI vật lý từ giai đoạn “có thể trình diễn” tiến đến giai đoạn “có thể làm việc thực tế”, điều then chốt là liệu có thể tạo ra một hệ thống chung có thể khái quát hóa, tối ưu hóa và tiến hóa được hay không.

Những máy ảnh đeo đầu, găng tay dữ liệu và bảng điều khiển điều khiển từ xa trong gian triển lãm đều đang làm một việc giống nhau: “phiên dịch” thế giới vật lý thành ngôn ngữ mà các mô hình có thể hiểu. Phiên dịch càng nhanh và chính xác bao nhiêu, thì ngày robot học được cách làm việc sẽ đến sớm bấy nhiêu. Nhưng trước khi điều đó xảy ra, toàn bộ ngành công nghiệp vẫn phải tiếp tục miệt mài thu thập dữ liệu, bằng cách đơn giản nhất, để chờ đợi một kết quả thông minh nhất.