Sáu robot hình người AgiBot hoàn thành 1.730 nhiệm vụ trong đợt thử nghiệm 24 giờ tại cửa hàng ở Thượng Hải

Một ngày trọn vẹn tại quầy, bốn robot vượt qua đánh giá

Sáu robot hình người AgiBot G2 đã hoàn thành 1.730 nhiệm vụ trong đợt thử nghiệm kéo dài 24 giờ tại một cửa hàng tiện lợi đang hoạt động ở quận Từ Hối, Thượng Hải, phục vụ khách vào các khung giờ ăn trưa, buổi tối, đêm khuya và bữa sáng. Bốn trong số sáu robot vượt qua đợt đánh giá thử việc, dựa trên mức độ hoàn thành nhiệm vụ, tốc độ phản hồi, khả năng xử lý tình huống bất ngờ và phản hồi của khách hàng.

Thử thách diễn ra từ 10:00 ngày 2 tháng 11 đến 10:00 ngày 3 tháng 11. Mỗi robot được giao nhiệm vụ cố định, từ chào đón khách và lấy hàng đến pha cà phê, lau bàn. AgiBot cho biết buổi phát trực tiếp thu hút hơn 2 triệu lượt xem trực tuyến.

Theo số liệu cuối cùng của công ty, nhiệm vụ có khối lượng lớn nhất là đón tiếp khách, với 683 lượt tương tác. Các robot còn lấy và giao 369 món hàng, pha 147 ly cà phê, phục vụ 126 đơn bữa sáng, bổ sung hàng và kiểm tra kệ 277 lần, đồng thời lau bàn 128 lần.

Đợt thử nghiệm tập hợp nhiều bài toán khó vào cùng một nơi: hiểu khách muốn gì, tìm đúng sản phẩm, xử lý đồ vật nhẹ nhàng và di chuyển giữa mọi người. Những người thử nghiệm được mời đã chủ động sắp xếp lại hàng hóa và chặn lối đi, trong khi cửa hàng vẫn hoạt động bình thường xung quanh các robot.

AgiBot mô tả đợt vận hành là không có con người tham gia vào vòng điều khiển, tức không có người trực tiếp hướng dẫn robot hay điều chỉnh thủ công tại cửa hàng. Tuy nhiên, kết quả được công bố vẫn chưa cung cấp đầy đủ bức tranh về hiệu suất: công ty đã công bố số nhiệm vụ hoàn thành và tỷ lệ thành công trong giai đoạn triển khai trước buổi phát trực tiếp, nhưng chưa công bố tỷ lệ thành công của đợt thử nghiệm 24 giờ hay số lần con người phải tiếp quản.

Sáu robot phân chia công việc ra sao

Một robot chào đón khách ở lối vào. Hai robot phụ trách lấy hàng, bổ sung hàng và tuần tra kệ. Robot thứ tư pha cà phê, robot thứ năm làm việc tại quầy thanh toán và phục vụ đồ ăn nóng, còn robot thứ sáu lau bàn.

Việc phân công cố định khiến khối lượng công việc của mỗi robot khác nhau. Chào khách đòi hỏi một chuỗi thao tác khác với pha đồ uống hoặc đóng gói thức ăn. Ngay cả trong cùng một nhiệm vụ, robot vẫn có thể gặp yêu cầu thay đổi, hàng hóa bị đặt sai chỗ hoặc lối đi có khách đứng chắn.

Đón tiếp khách và lấy hàng chiếm tổng cộng 1.052 trong số 1.730 nhiệm vụ hoàn thành, tương đương khoảng 61%. Con số này cho thấy phần lớn hoạt động tập trung ở đâu, dù cách tính coi các nhiệm vụ có thể khác nhau đáng kể về thời gian và công sức là như nhau.

Tổng số nhiệm vụ cụ thể như sau:

• Đón tiếp khách: 683 lượt.
• Lấy và giao hàng: 369 lượt.
• Pha cà phê: 147 lượt.
• Phục vụ bữa sáng: 126 lượt.
• Bổ sung hàng và kiểm tra kệ: 277 lượt.
• Lau bàn: 128 lượt.

Tính trên cả sáu robot, nhóm hoàn thành trung bình khoảng 72 nhiệm vụ mỗi giờ. Nhu cầu thực tế thay đổi theo các khung giờ cao điểm và những giờ đêm khuya vắng khách hơn.

Khách hàng và người thử nghiệm làm thay đổi điều kiện

Những người thử nghiệm được mời đã đặt ra các tình huống đòi hỏi robot không chỉ ghi nhớ vị trí quen thuộc của sản phẩm. Họ xáo trộn nước cola thường với loại không đường, sau đó yêu cầu cụ thể loại không đường. Họ cũng đảo lộn toàn bộ một kệ kẹo cao su.

Theo ghi nhận, robot kết hợp yêu cầu bằng lời về đồ uống với kiểm tra bằng hình ảnh để xác định đúng loại cola. Với kẹo cao su, chúng đếm sản phẩm bằng mắt trong lúc sắp xếp lại kệ, thay vì dựa vào vị trí ghi trên nhãn giá.

Cả hai thử nghiệm đều nhắm vào một vấn đề phổ biến trong bán lẻ: cửa hàng trước mắt nhân viên có thể không giống với cách bố trí dự kiến. Khách hàng có thể đặt sản phẩm nhầm chỗ, còn bao bì tương tự nhau khiến hai mặt hàng khác biệt trông gần như giống hệt.

Người thử nghiệm cũng đứng chắn lối đi và thả các thùng hàng trên đường di chuyển của robot. Theo ghi nhận, các máy đã dừng lại rồi chọn lộ trình mới để đi vòng qua chướng ngại vật. Trong cửa hàng đang hoạt động, việc di chuyển và phục vụ gắn liền với nhau: đến được kệ hàng một cách an toàn cũng là một phần để hoàn thành yêu cầu của khách.

Vì sao một chiếc bánh bao hay cửa tủ đông lại khó xử lý

Ren Guanghui, phó chủ tịch Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ hiện thân của AgiBot, cho biết cửa hàng tiện lợi là môi trường đòi hỏi cao vì có nhiều loại hàng hóa, yêu cầu đa dạng của khách hàng và các dụng cụ robot phải sử dụng. Nhiệm vụ trong nhà máy có thể diễn ra ở môi trường cố định hơn, với phạm vi đồ vật và chuyển động hẹp hơn.

Đóng gói một chiếc bánh bao cho thấy mức độ phức tạp. Robot phải dùng kẹp gắp thức ăn và mở túi giấy. Mỗi bước làm thay đổi vị trí đồ vật cũng như khoảng trống dành cho thao tác tiếp theo. Gắp thành công mới chỉ là một phần của việc hoàn tất đơn hàng.

Trong quá trình phát triển, việc mở cửa tủ đông cũng tạo ra một loạt vấn đề. Robot cần xác định cửa mở theo hướng nào và cần dùng lực bao nhiêu. Sau đó, nó phải phối hợp cả hai tay, dùng một tay giữ cửa trong khi tay kia lấy món hàng.

Ren giải thích rằng các cảm biến trên đầu và cổ tay, cùng cảm biến lực ở cánh tay, giúp robot đánh giá chuyển động của mình. Cảm biến lực giúp máy nhận biết mức độ đẩy hoặc kéo, từ đó tránh va chạm mạnh hoặc làm hỏng cửa.

Một số nhiệm vụ khó nhất liên quan đến những món hàng dễ uốn cong, xê dịch hoặc vỡ. Việc treo các túi kẹo lên móc và nhấc bánh mềm mà không làm nát vẫn còn khó, đôi lúc robot thất bại. Những ví dụ này cho thấy thử nghiệm tại cửa hàng cần đánh giá chất lượng thao tác, chứ không chỉ đếm số việc hoàn thành.

Phần mềm kết nối quyết định với chuyển động

Cả sáu robot được điều phối bằng Genie Master, nền tảng tác tử trí tuệ hiện thân của AgiBot. Công ty cho biết Giao thức Thực thi Hiện thân của mình kết nối các quyết định về nhiệm vụ, chuyển động vật lý và phản hồi từ kết quả.

Nói đơn giản, trí tuệ hiện thân là trí tuệ nhân tạo hành động thông qua một cỗ máy vật lý. Robot trong cửa hàng phải chuyển yêu cầu thành chuyển động, rồi dùng cảm biến để kiểm tra kết quả. Yêu cầu đồ uống đặt ra mục tiêu; tìm, gắp và giao đúng món đòi hỏi một chuỗi thao tác vật lý.

AgiBot cho biết hệ thống xem xét các lượt vận hành thành công và thất bại mỗi ngày, lưu kinh nghiệm hữu ích vào bộ nhớ dài hạn và chuyển các lần thử đã được chỉnh sửa thành dữ liệu huấn luyện. Dữ liệu huấn luyện gồm những ví dụ mà hệ thống có thể dùng để cải thiện hành vi về sau.

Ren cho biết ban đầu hệ thống đặt hàng gặp tình trạng đơn hàng thất bại, cập nhật trạng thái không được ghi nhận và robot xung đột vị trí. Các vấn đề phối hợp quy trình được xem xét ngay trong ngày, với thay đổi có hiệu lực vào ngày hôm sau mà không cần chỉnh sửa mô hình.

Robot cũng luyện tập vào giờ vắng. Ren cho biết vào những khoảng thời gian rảnh ban đêm, chúng sẽ đến các kệ hàng để luyện những nhiệm vụ khó hơn. Như vậy, cửa hàng vừa là nơi làm việc vừa là môi trường để tiếp tục luyện tập, với các nhiệm vụ vẫn diễn ra ngoài giờ cao điểm đông khách.

Mô tả của công ty kết nối một số khâu trong quá trình phát triển robot vốn thường được trình bày riêng: chọn hành động, thực hiện hành động và học từ kết quả. Cửa hàng tiện lợi đặt các khâu đó trong cùng một đợt triển khai, nơi sai sót ở một bước có thể ảnh hưởng đến phần còn lại của đơn hàng.

Đợt đánh giá đo lường điều gì và còn thiếu gì

Bốn robot vượt qua đợt đánh giá thử việc sau khi được đánh giá về mức độ hoàn thành nhiệm vụ, tốc độ phản hồi, khả năng xử lý tình huống ngoại lệ và phản hồi của khách hàng. Hai robot không vượt qua. Kết quả được công bố không nêu rõ thành tích riêng hay lý do trượt của từng robot, đồng thời cũng thiếu số liệu về tỷ lệ thành công trong đợt thử nghiệm 24 giờ và số lần con người tiếp quản.

Trong đợt triển khai tại cửa hàng tiện lợi trước buổi phát trực tiếp, tỷ lệ hoàn thành toàn bộ quy trình của robot G2 chạy GO-3 Preview tăng từ 28,6% vào ngày đầu tiên lên mức ổn định 85,7% vào ngày thứ năm. Tỷ lệ thành công của nhiệm vụ đơn lẻ cao hơn 17,7 điểm phần trăm so với phương pháp tinh chỉnh có giám sát thông thường, hay SFT. Những số liệu này mô tả giai đoạn triển khai trước buổi phát trực tiếp, không phải bản thân đợt thử nghiệm 24 giờ.

Ren cho biết công ty sẽ theo dõi một bộ chỉ số rộng hơn: tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ, tỷ lệ thành công ngay lần đầu, thời gian phản hồi, tổng thời gian từ lúc nhận yêu cầu đến khi hoàn tất, số lượt giao hàng đạt yêu cầu trên mỗi đơn vị thời gian, tần suất con người tiếp quản, thời gian khôi phục và mức độ sẵn sàng của hệ thống.

Các chỉ số này giải đáp những câu hỏi thực tế khác nhau. Tỷ lệ thành công ngay lần đầu cho biết robot có hoàn thành đúng việc ngay lập tức hay không. Thời gian khôi phục đo khoảng thời gian cần thiết để tiếp tục làm việc sau sự cố. Mức độ sẵn sàng của hệ thống cho biết thiết bị sẵn sàng hoạt động trong bao nhiêu phần của khoảng thời gian dự kiến.

Nhà vận hành cửa hàng cần những chi tiết đó vì một đơn hàng được giao có thể hoàn thành nhờ thao tác nhanh gọn, hoặc sau vài lần thử lại. Tương tự, trải nghiệm của khách hàng sẽ khác nhau giữa robot phản hồi nhanh nhưng mất nhiều thời gian hoàn tất đơn hàng và robot hoàn thành cả chuỗi thao tác nhanh chóng.

Số liệu tổng kết nhiệm vụ của AgiBot ghi nhận khối lượng hoạt động đã hoàn thành. Các chỉ số hiệu suất đầy đủ hơn sẽ giúp cửa hàng đánh giá mức độ ổn định khi phục vụ khách, lượng hỗ trợ cần thiết và khả năng khắc phục sự cố của robot.

Từ ra mắt sản phẩm đến ca làm qua đêm

Thử thách tại cửa hàng tiện lợi khép lại chuỗi ra mắt AI WAVE của AgiBot, bắt đầu từ ngày 22 tháng 10. Chuỗi sự kiện kết hợp bộ dữ liệu, nền tảng mô phỏng, mô hình và phần cứng robot của công ty trong một đợt triển khai thực tế.

Các mốc chính gồm:

• Ngày 22 tháng 10: AgiBot bắt đầu chuỗi ra mắt AI WAVE.
• 10:00 ngày 2 tháng 11: Sáu robot bắt đầu thử thách tại cửa hàng tiện lợi ở quận Từ Hối, Thượng Hải.
• Từ ngày 2 đến ngày 3 tháng 11: Nhóm robot làm việc qua giờ cao điểm ăn trưa, buổi tối, ca đêm và giờ cao điểm buổi sáng.
• 10:00 ngày 3 tháng 11: Đợt thử nghiệm kết thúc; AgiBot báo cáo 1.730 nhiệm vụ đã hoàn thành và bốn robot vượt qua đợt đánh giá.

Ren cho biết làm việc ca đêm là một lĩnh vực thực tế mà công ty đang nghiên cứu. Những cửa hàng mở cửa suốt ngày đêm cần nhân viên làm việc vào các khung giờ ảnh hưởng đến nhịp ngủ thông thường, trong khi một số nhiệm vụ lặp đi lặp lại đòi hỏi sự tập trung trong thời gian dài.

AgiBot cũng đang nghiên cứu việc tự động đổi pin để hỗ trợ hoạt động kéo dài. Robot có thể thay pin đã cạn rồi quay lại làm việc. Đây là một phần trong kế hoạch mà công ty công bố nhằm duy trì thời gian phục vụ dài.

Đợt thử nghiệm có ý nghĩa gì với công việc tại cửa hàng

Đợt triển khai ở Thượng Hải đưa robot vào nhiều vai trò phục vụ có liên kết với nhau, trong khi khách hàng vẫn tiếp tục mua sắm. Điểm thực tế nổi bật nhất là phạm vi công việc được thử nghiệm: trò chuyện với khách, phân biệt sản phẩm, xử lý thực phẩm, sử dụng thiết bị, di chuyển trong lối đi và lau các bề mặt dùng chung.

Những tình huống khó cũng rất cụ thể. Bánh mềm cần được cầm nhẹ nhàng. Cửa tủ đông cần lực được kiểm soát và sự phối hợp của hai tay. Sản phẩm đặt nhầm chỗ cần được kiểm tra lại bằng hình ảnh. Với nhân viên giàu kinh nghiệm, mỗi việc chỉ là một thao tác nhỏ, nhưng với robot, mỗi việc đòi hỏi nhiều năng lực phối hợp với nhau.

Với nhà bán lẻ đang cân nhắc thiết bị tương tự, những câu hỏi trọng tâm là độ tin cậy trong suốt ca làm, chất lượng phục vụ vào giờ cao điểm và mức hỗ trợ của con người cần thiết. AgiBot đã công bố số lượng hoạt động đáng kể cùng kết quả đánh giá thử việc không đồng nhất. Các chỉ số hiệu suất mà công ty đề xuất sẽ cung cấp mức độ chi tiết tiếp theo cần có để đánh giá khả năng sử dụng thường nhật tại cửa hàng.

Điểm chính

• Sáu robot hình người AgiBot G2 làm việc từ ngày 2 đến ngày 3 tháng 11 tại một cửa hàng tiện lợi đang hoạt động ở quận Từ Hối, Thượng Hải.
• AgiBot báo cáo 1.730 nhiệm vụ đã hoàn thành, gồm 683 lượt đón tiếp khách, 369 lượt lấy và giao hàng, cùng 147 ly cà phê.
• Bốn robot vượt qua đợt đánh giá thử việc; hai robot không vượt qua.
• Người thử nghiệm sắp xếp lại sản phẩm và chặn lối đi, kiểm tra khả năng nhận diện, xử lý hàng trên kệ và di chuyển.
• Những thao tác cần sự khéo léo, gồm nhấc bánh mềm và treo túi kẹo, vẫn còn khó.
• AgiBot mô tả đợt vận hành là không có người hướng dẫn hay điều chỉnh thủ công tại cửa hàng. Trước buổi phát trực tiếp, tỷ lệ hoàn thành toàn bộ quy trình tăng từ 28,6% vào ngày đầu tiên lên 85,7% vào ngày thứ năm; tỷ lệ thành công của nhiệm vụ đơn lẻ cao hơn 17,7 điểm phần trăm so với phương pháp tinh chỉnh có giám sát thông thường. Tỷ lệ thành công trong đợt thử nghiệm 24 giờ và số liệu về việc con người tiếp quản vẫn chưa được công bố.
• Công ty đang nghiên cứu công việc qua đêm và tự động đổi pin để kéo dài thời gian vận hành.