Hàn Quốc biến nhà máy thành robot khổng lồ: Physical AI tới đâu?

Nhắc tới Physical AI, hình ảnh dễ gây chú ý nhất là robot hình người đi lại và bê hàng. Nhưng nếu chỉ nhìn humanoid để đánh giá Hàn Quốc, người ta sẽ bỏ qua phần đáng chú ý nhất: phần trưởng thành nhất của Physical AI Hàn Quốc đang nằm trong nhà máy.

AI đã bắt đầu điều khiển cần cẩu hàng chục tấn trong nhà máy thép, kiểm tra sản phẩm, quản lý hàng trăm robot di động trong cùng một tòa nhà và dùng digital twin để tập luyện trước khi tác động vào thế giới thật.

Tháng 9/2026, Hàn Quốc tiến thêm một bước: thay vì phát triển từng robot riêng lẻ, họ bắt đầu nghiên cứu mô hình coi toàn bộ nhà máy như một "robot khổng lồ", để AI thiết kế, quan sát, dự đoán và điều phối robot, máy móc, logistics và con người trong cùng một hệ thống.

Physical AI không phải là "robot cộng ChatGPT"

Generative AI nhận dữ liệu số rồi trả về văn bản, hình ảnh hoặc mã nguồn. Physical AI phải làm thêm một việc khó hơn nhiều: hiểu thế giới vật lý và hành động trong thế giới đó.

Một hệ thống Physical AI hoàn chỉnh phải nối được nhiều lớp: camera, LiDAR và cảm biến để nhìn môi trường; mô hình AI hoặc world model để hiểu tình huống; khả năng lập kế hoạch và ra quyết định; chip hoặc edge AI để xử lý đủ nhanh; cuối cùng là robot, actuator, PLC hay máy móc thực hiện hành động. Sau khi hành động, kết quả lại trở thành dữ liệu để AI học tiếp.

Nếu bạn mới nghe khái niệm này, KVBiz đã có một bài giải thích riêng: Physical AI là gì và khác Generative AI ra sao →.

Nền móng: 1.220 robot trên 10.000 lao động sản xuất

Hàn Quốc không bắt đầu cuộc đua này từ con số 0.

Theo báo cáo World Robotics 2025 của International Federation of Robotics, Hàn Quốc có 1.220 robot công nghiệp trên mỗi 10.000 lao động ngành sản xuất, cao nhất thế giới và tăng trung bình khoảng 7% mỗi năm kể từ 2019.

Điều này quan trọng vì Physical AI cần máy móc, robot, nhà máy, cảm biến và dữ liệu vật lý thật để học. Hàn Quốc đã tích lũy những thứ đó suốt nhiều thập kỷ qua Samsung, Hyundai, LG, POSCO, SK, ngành đóng tàu, bán dẫn, pin và ô tô.

Nhưng cần phân biệt mật độ với quy mô. Riêng Trung Quốc chiếm 54% số robot công nghiệp lắp mới trên thế giới năm 2024, khoảng 295.000 máy. Nghĩa là Hàn Quốc cực kỳ tự động hóa nếu tính trên mỗi lao động, chứ không phải thị trường robot lớn nhất.

Khác biệt đó giải thích chiến lược của Hàn Quốc: khó thắng bằng số lượng, nên họ cố biến chất lượng dữ liệu công nghiệp, độ tinh vi của quy trình và khả năng tích hợp hệ thống thành lợi thế.

Đã chạy thật: khoảng 170 nhà máy được hỗ trợ đưa AI vào sản xuất

Đây là chỗ nhìn rõ nhất khoảng cách giữa trình diễn công nghệ và ứng dụng công nghiệp.

Tính đến tháng 8/2026, chương trình chuyển đổi AI ngành sản xuất của Hàn Quốc (M.AX) đã hỗ trợ khoảng 170 địa điểm sản xuất. Trong 42 nơi đã có số liệu đánh giá, năng suất tăng trung bình 30,1% và tỷ lệ lỗi giảm trung bình 15,5%.

Một số trường hợp cụ thể còn đáng chú ý hơn. Tại SurplusGLOBAL, AI trong quy trình tái sử dụng thiết bị bán dẫn giúp năng suất tăng 66,7%. Tại Asan Seongwoo Hitech, hệ thống sản xuất pin xe điện tự động giúp thời gian kiểm tra chất lượng giảm 90%. HD Hyundai Samho ứng dụng hàn và kiểm tra tự động bằng AI cho kết cấu tàu, ghi nhận năng suất tăng 50%.

Những hệ thống này chưa phải Physical AI hoàn chỉnh theo nghĩa robot tự học đa nhiệm. Nhưng chúng cho thấy AI tại Hàn Quốc đã được nối trực tiếp với quá trình sản xuất vật lý và tạo ra hiệu quả đo được.

Mục tiêu tiếp theo lớn hơn nhiều: tới năm 2030, Hàn Quốc muốn có 500 AI Factory và phát triển mô hình nhà máy AI trọn gói có thể xuất khẩu. Đây là mục tiêu chính sách, chưa phải quy mô đã đạt.

Nhà máy vận hành theo dữ liệu: hướng đi Hàn Quốc đang đặt cược cho Physical AI. Ảnh minh họa tạm của KVBiz.Phóng to

Bước ngoặt 16/9: không điều khiển từng robot nữa, mà điều phối cả nhà máy

Ngày 16/9/2026, Bộ Khoa học và Công nghệ Thông tin Hàn Quốc tổ chức báo cáo khởi động một trong những dự án Physical AI lớn nhất từ trước tới nay.

Từ 2026 đến 2030, khoảng 1.413,1 tỷ won được đầu tư cho chương trình Physical AI tại hai địa phương Jeonbuk và Gyeongnam, với sự tham gia của khoảng 150 doanh nghiệp, trường đại học và viện nghiên cứu.

Điểm đặc biệt nằm ở kiến trúc. Jeonbuk tập trung vào nhà máy tự vận hành: AI không điều khiển riêng robot A hay máy B mà nhìn toàn bộ nhà máy như một hệ thống duy nhất, thiết kế layout, tính đường đi cho robot logistics, kiểm thử trong digital twin rồi điều phối thiết bị. Gyeongnam tập trung vào điều khiển chính xác trong từng công đoạn sản xuất, hướng tới những ngành như đóng tàu, cơ khí, quốc phòng và bán dẫn.

Chính phủ Hàn Quốc nói thẳng mục tiêu cuối: gói công nghệ này sẽ thành "nhà máy AI kiểu Hàn" để xuất khẩu ra thị trường sản xuất toàn cầu.

Đây là thay đổi lớn về tư duy. Nhà máy không còn là nơi đặt robot. Nhà máy tự nó trở thành một hệ thống Physical AI.

POSCO: Physical AI không cần có hai chân

POSCO DX là ví dụ dễ hiểu về Physical AI công nghiệp.

Thay vì bắt đầu bằng humanoid, công ty đưa AI vào thiết bị sẵn có trong ngành thép: cần cẩu vận chuyển thép, thiết bị xử lý và bốc dỡ nguyên liệu, nhiều thiết bị nặng hàng chục tấn. Kinh nghiệm của công nhân lành nghề được chuyển thành dữ liệu để AI học.

Trong hệ thống cẩu cuộn thép, cảm biến LiDAR gắn trên cần cẩu xác định vị trí cuộn, AI thị giác nhận đường kính, lòng trong và bề rộng để tính tâm cuộn, từ đó tự tính vị trí và độ sâu móc cẩu. Kiểm chứng tại hiện trường đạt độ chính xác trong phạm vi ±20 mm và tỷ lệ nhận diện 99,5%. Hệ thống còn dự đoán độ đung đưa của cáp để tự triệt tiêu dao động.

Đây có lẽ là cách hiểu thực tế nhất về Physical AI: không nhất thiết phải chế tạo một robot giống người, nếu có thể biến chính chiếc cần cẩu hàng chục tấn thành một robot biết nhìn.

NAVER: khoảng 100 robot đã đi lại giữa người thật

Nếu POSCO cho thấy Physical AI trong công nghiệp nặng, tòa nhà NAVER 1784 cho thấy một dạng triển khai khác.

Khoảng 100 robot Rookie di chuyển trong tòa nhà, nhận đơn rồi giao cà phê, đồ tiện lợi và bưu kiện tới nhân viên. Điều đáng nói không phải số robot, mà là ARC — hệ thống điều phối robot trên cloud, tối ưu tuyến đường và giao tiếp với thang máy, cửa và hạ tầng tòa nhà theo thời gian thực.

Đến giữa năm 2026, NAVER tạm dừng dịch vụ giao hàng bằng robot tại 1784 để bảo trì và chuẩn bị chuyển sang thế hệ thương mại Rooky 2. Dù vậy, đây vẫn là minh chứng hiếm về việc điều phối nhiều robot cùng lúc trong môi trường có con người thật, chứ không phải trong phòng thí nghiệm.

LG xây "nhà máy dữ liệu" để robot đi làm rồi tự học

Trong Physical AI, phần khó nhất không hẳn là chế tạo thân robot, mà là thu đủ dữ liệu hành động chất lượng cao.

LG Electronics đang giải bài toán đó bằng một Data Factory tại khu R&D Yangjae ở Seoul, rộng khoảng 10.000 m², dự kiến chứa vài trăm robot. Robot LG CLOiD được đưa vào không gian mô phỏng căn hộ và không gian dựng theo nhà máy máy giặt của LG tại Tennessee, rồi lặp đi lặp lại các việc như dọn dẹp, di chuyển, xếp và lắp ráp linh kiện.

Dữ liệu thật sau đó được kết hợp với nền tảng robot của NVIDIA — Omniverse, world model Cosmos và Isaac — để sinh thêm dữ liệu mô phỏng. Mục tiêu tới cuối năm 2026 là khoảng 100.000 giờ dữ liệu, tương đương hơn một thập kỷ thao tác, dùng để huấn luyện mô hình nền cho robot.

Cuộc cạnh tranh Physical AI vì thế bắt đầu giống cuộc đua mô hình ngôn ngữ: ai tạo được vòng lặp dữ liệu lớn và sạch hơn thì cải thiện nhanh hơn.

Hyundai xây cả chuỗi sản xuất robot, nhưng Atlas chưa đại trà

Hyundai Motor Group có lẽ là tập đoàn Hàn Quốc tham vọng nhất ở mảng humanoid.

Thông qua Boston Dynamics, Hyundai dự kiến đưa robot Atlas vào nhà máy Metaplant tại bang Georgia, Mỹ từ năm 2028, ban đầu làm nhiệm vụ sắp xếp linh kiện theo thứ tự lắp ráp, sau đó mở rộng sang công đoạn phức tạp hơn. Tập đoàn đặt mục tiêu tới 2028 có năng lực sản xuất khoảng 30.000 robot mỗi năm và triển khai hơn 25.000 máy trong mạng lưới nhà máy của mình.

Hyundai không chỉ mua robot rồi đặt vào nhà máy: họ xây trung tâm huấn luyện và kiểm chứng robot gắn với nhà máy, để dữ liệu vận hành thật quay lại quá trình huấn luyện.

Nhưng cần giữ ranh giới rõ giữa lộ trình và triển khai. Tính đến giữa tháng 9/2026, đây vẫn là kế hoạch: Atlas chưa được đưa vào dây chuyền ở quy mô lớn. Hàn Quốc đang chuẩn bị rất nghiêm túc cho humanoid, nhưng chưa thể nói humanoid đã phổ biến trong nhà máy Hàn Quốc.

Samsung: Physical AI đặt trên một hạ tầng tính toán rất lớn

Samsung tiếp cận từ phía năng lực tính toán và hạ tầng sản xuất.

Samsung và NVIDIA công bố kế hoạch xây AI Megafactory dùng khoảng 50.000 GPU, nối AI với thiết kế bán dẫn, quy trình sản xuất, thiết bị, vận hành và kiểm soát chất lượng. Digital twin dựng trên NVIDIA Omniverse được dùng để mô phỏng nhà máy trước khi thay đổi ngoài đời thật; riêng khâu hiệu chỉnh quang khắc, Samsung cho biết đạt tốc độ tính toán nhanh gấp khoảng 20 lần nhờ thư viện cuLitho.

Đầu tháng 3/2026, Samsung công bố mục tiêu chuyển toàn bộ nhà máy trong và ngoài nước sang mô hình nhà máy tự vận hành bằng AI vào năm 2030, đưa mô phỏng digital twin vào toàn chuỗi từ nhập vật tư tới xuất hàng, đồng thời từng bước đưa robot hình người vào các công đoạn sản xuất.

Đây là hướng đầu tư dài hạn, không có nghĩa hàng chục nghìn humanoid Samsung đã làm việc.

Vậy mức độ ứng dụng thực tế hiện nay tới đâu?

Hai khảo sát gần đây cho bức tranh khá cân bằng.

Khảo sát do Strand Partners thực hiện cho AWS với 1.000 lãnh đạo doanh nghiệp Hàn Quốc cho thấy chỉ 6% doanh nghiệp đã triển khai Physical AI toàn diện, 22% đang thử nghiệm và 39% có kế hoạch triển khai.

Nhưng khi chỉ nhìn vào 100 doanh nghiệp sản xuất có từ 500 lao động trở lên, khảo sát của Tổng liên đoàn giới chủ Hàn Quốc cho kết quả khác hẳn: 47% cho biết đã dùng Physical AI ở dạng thương mại hoặc thử nghiệm, thêm 37% có kế hoạch. Trong nhóm đã triển khai, xe tự hành trong nhà máy (AGV/AMR) phổ biến nhất với 63,8%; còn trong nhóm chuẩn bị đầu tư, robot hình người được nhắc tới nhiều nhất với 64,9%.

Hai con số không mâu thuẫn. Chúng cho thấy Physical AI của Hàn Quốc đang tập trung rất mạnh ở doanh nghiệp sản xuất lớn, chứ chưa lan đều toàn nền kinh tế.

Hàn Quốc đang chi tiền ở quy mô nào?

Chiến lược "Manufacturing AI 2030" công bố cuối tháng 6/2026 dự kiến huy động tổng cộng 20.000 tỷ won vốn nhà nước và tư nhân tới năm 2030, hướng tới tạo hơn 100.000 tỷ won giá trị gia tăng. Trọng tâm gồm thư viện dữ liệu sản xuất quốc gia, mô hình AI chuyên cho sản xuất và mở rộng ra các vùng công nghiệp.

Riêng với robot hình người, kế hoạch công bố cuối tháng 8/2026 dự kiến đầu tư 2.300 tỷ won tới năm 2030 để dựng hệ sinh thái humanoid, cộng vốn đối ứng tư nhân thì khoảng 2.700 tỷ won. Mục tiêu là nâng tỷ lệ nội địa hóa linh kiện chủ chốt từ khoảng 45% lên 80% và sản xuất humanoid chuyên dụng cho 10 ngành. Chính phủ dự kiến mua 250 robot hình người trong năm 2027 và tổng cộng 1.080 máy tới năm 2030 để tạo thị trường ban đầu.

Ngoài ra còn khoảng 2.800 tỷ won dành cho thử nghiệm Physical AI ở các lĩnh vực như sản xuất, nông nghiệp, xây dựng, logistics, cảng biển, chăm sóc và quốc phòng.

Hàn Quốc đang ở đâu trên đường trưởng thành?

Robot công nghiệp và tự động hóa đã ở quy mô rất cao, Hàn Quốc đứng đầu thế giới về mật độ robot. Physical AI trong công nghiệp đã bước vào giai đoạn thương mại hóa ở một số ngành như thép, ô tô, bán dẫn, đóng tàu và logistics, có triển khai thật và chỉ số sản xuất thật. Điều phối toàn nhà máy, digital twin và vòng lặp dữ liệu đang phát triển nhanh, nhưng mô hình nhà máy tự vận hành toàn diện vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và thử nghiệm quy mô lớn. Robot hình người đa dụng vẫn chủ yếu là thử nghiệm, mốc triển khai lớn được đặt vào giai đoạn 2028–2030.

Có một điểm yếu mà chính kế hoạch của chính phủ Hàn Quốc thừa nhận: chuỗi công nghệ vẫn chưa thực sự của Hàn Quốc. Tỷ lệ nội địa hóa linh kiện humanoid chủ chốt mới khoảng 45%, doanh nghiệp vẫn dùng nhiều nền tảng mô phỏng, GPU và phần mềm robot của nước ngoài. Vì vậy Hàn Quốc mới đầu tư vào world model, mô hình nền cho robot, NPU, actuator, bàn tay robot, cảm biến và hệ điều hành robot của riêng mình.

Vấn đề thứ hai là hiệu quả đầu tư. Khảo sát của AWS cho thấy nhiều doanh nghiệp chưa có cách đáng tin cậy để đo lợi ích thu được từ AI; thiếu nhân lực và dữ liệu vẫn là rào cản.

Điều này nói gì với doanh nghiệp Việt Nam

Với doanh nghiệp Việt, phần đáng quan tâm không phải con robot hình người trên sân khấu triển lãm.

Thứ nhất, nhà máy Hàn Quốc tại Việt Nam là nơi các gói công nghệ này dễ được nhân bản sớm, nên nhu cầu tích hợp hệ thống, cảm biến, thị giác máy, bảo trì và vận hành dữ liệu sẽ tăng theo.

Thứ hai, khi Hàn Quốc muốn xuất khẩu cả nhà máy AI trọn gói, đối tác triển khai tại chỗ là mắt xích bắt buộc: khảo sát hiện trường, lắp đặt, huấn luyện người vận hành, chuẩn hóa dữ liệu sản xuất.

Thứ ba, phần khó nhất của Physical AI là dữ liệu vận hành thật. Doanh nghiệp Việt đang sản xuất chính là nơi có dữ liệu đó, và đây là thứ có giá trị khi đàm phán hợp tác.

Nếu bạn muốn xem những công nghệ Hàn Quốc đang tìm đối tác triển khai tại Việt Nam, KVBiz có danh mục riêng: Solution Hàn Quốc cho doanh nghiệp Việt →.

Nguồn: Cổng chính sách Hàn Quốc — chuyển đổi AI ngành sản xuất; kế hoạch humanoid tới 2030; chiến lược Manufacturing AI 2030; International Federation of Robotics; LG Newsroom; NVIDIA Newsroom. Ảnh trong bài là ảnh minh họa tạm của KVBiz.