Một thử nghiệm robot hình người tại nhà máy sản xuất linh kiện ô tô ở tỉnh Chiết Giang, Trung Quốc, cho thấy khoảng cách đáng kể giữa máy móc và con người trong môi trường công nghiệp thực tế. Theo dữ liệu được công bố, 15 robot Leju Kuavo có thể thực hiện các thao tác nhận diện, gắp, vận chuyển và đặt linh kiện kim loại vào trạm sản xuất, nhưng thời gian hoàn thành mỗi chu kỳ vẫn chậm hơn khoảng 2,7 lần so với công nhân.

Cụ thể, mỗi chu kỳ thao tác của robot mất khoảng 40 giây, trong khi công nhân chỉ cần trung bình 15 giây để hoàn thành công việc tương tự. Hệ thống đạt tỷ lệ thành công 98%, đồng nghĩa khoảng 2% thao tác chưa đạt yêu cầu. Với tổng cộng 60.000 linh kiện được xử lý, tỷ lệ này cho thấy vẫn có những sai sót cần được kiểm soát, đặc biệt khi áp dụng công nghệ trên dây chuyền sản xuất quy mô lớn. Điều đó đồng nghĩa robot chưa thể thay thế hoàn toàn con người ở những công đoạn đòi hỏi tốc độ và độ ổn định cao.

Tuy nhiên, mục tiêu của thử nghiệm không chỉ nằm ở hiệu suất tức thời. Theo thông tin được cung cấp, Leju đưa robot vào vận hành thực tế khoảng 1.000 giờ nhằm thu thập dữ liệu và huấn luyện AI thể hiện, công nghệ cho phép hệ thống AI điều khiển hành động thông qua tương tác với môi trường vật lý. Các robot có khả năng tự điều chỉnh chuyển động khi vị trí linh kiện thay đổi, hạn chế nhu cầu can thiệp thủ công. Đây là yếu tố quan trọng để robot thích ứng với những tình huống khó dự đoán hơn so với môi trường mô phỏng.

Dữ liệu vận hành thực tế có thể giúp nhóm phát triển nhận diện lỗi, cải thiện khả năng cầm nắm và tối ưu quỹ đạo chuyển động. Khi được thử nghiệm lặp lại trên dây chuyền thật, robot có thêm cơ hội tiếp xúc với những biến số như vị trí vật thể, sai lệch thao tác và điều kiện sản xuất. Dù vậy, chưa có đủ căn cứ để khẳng định tốc độ của Leju Kuavo sẽ sớm ngang hoặc vượt con người. Khả năng cải thiện còn phụ thuộc vào thuật toán, phần cứng, chi phí triển khai và độ tin cậy sau thời gian dài vận hành.

Thử nghiệm cũng cho thấy tiềm năng lẫn giới hạn của robot hình người trong ngành công nghiệp ô tô. Nếu hiệu suất được nâng cao và chi phí giảm, công nghệ này có thể đảm nhận thêm các công việc lặp lại, hỗ trợ doanh nghiệp giải quyết một số bài toán về nhân lực. Ngược lại, tỷ lệ lỗi, thời gian xử lý và yêu cầu giám sát vẫn là những rào cản cần giải quyết. Vì vậy, thay vì xem đây là dấu hiệu cho thấy lao động truyền thống sắp biến mất, kết quả hiện tại phản ánh một giai đoạn thử nghiệm quan trọng trong quá trình đưa AI và robot vào sản xuất thông minh.