Robot nhân hình Unitree G1 làm chủ kỹ năng chơi tennis chuyên nghiệp nhờ hệ thống dữ liệu hạn chế

Vào năm 2026, lĩnh vực công nghệ robot đã ghi nhận một bước tiến vượt bậc trong việc huấn luyện các hệ thống nhân hình thực hiện những nhiệm vụ động lực học phức tạp. Các nhà nghiên cứu hàng đầu từ Đại học Thanh Hoa, Đại học Bắc Kinh kết hợp cùng công ty Galbot đã giới thiệu dự án LATENT đầy triển vọng. Dự án này cho phép mẫu robot Unitree G1 làm chủ các kỹ năng tennis chuyên sâu chỉ bằng cách sử dụng vỏn vẹn năm giờ dữ liệu chuyển động không đầy đủ từ những người chơi nghiệp dư.

Trong các buổi thử nghiệm thực tế, robot đã thể hiện độ chính xác đáng kinh ngạc khi đạt tỷ lệ đánh trả bóng thành công khoảng 90,9% với các cú thuận tay (forehand) trước đối thủ là con người đang giao bóng ở tốc độ trên 54 km/h. Thành tựu này có được nhờ ứng dụng cấu trúc "Không gian hành động tiềm ẩn có thể hiệu chỉnh" (Correctable Latent Action Space), giúp duy trì sự ổn định tối đa cho robot trong quá trình vung vợt và thực hiện cú đánh. Điểm mấu chốt của công nghệ này là khả năng loại bỏ sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu ghi hình chuyển động khổng lồ và đắt đỏ, từ đó mở đường cho việc triển khai robot nhân hình vào các tình huống thực tế nhanh chóng hơn.

Đội ngũ phát triển đã tối ưu hóa quy trình huấn luyện bằng cách giảm diện tích cần thiết để ghi nhận chuyển động xuống hơn 17 lần so với kích thước của một sân tennis tiêu chuẩn. Họ tập trung vào các kỹ năng nền tảng bao gồm cú thuận tay, cú trái tay, cùng các bước di chuyển ngang và bước chéo linh hoạt. Kết quả thử nghiệm trong môi trường mô phỏng cho thấy robot đạt tỷ lệ thành công 96% ở các cú thuận tay, trong khi ở điều kiện thực, nó có thể xử lý các đường bóng có vận tốc cực đại vượt quá 15 m/s. Khung công tác LATENT tận dụng những mảnh dữ liệu chuyển động "không hoàn hảo" làm cơ sở cấu trúc để tinh chỉnh và tạo ra những cử động tự nhiên, linh hoạt, khác biệt hoàn toàn với các phương pháp truyền thống vốn đòi hỏi dữ liệu ghi hình hoàn hảo.

Dù đạt được nhiều thành công, các chuyên gia cũng chỉ ra một số hạn chế kỹ thuật hiện hữu trong giai đoạn này. Robot Unitree G1 chạy trên nền tảng LATENT hiện chỉ mới dừng lại ở việc phản xạ trả bóng một cách thụ động mà chưa thể áp dụng các chiến thuật điều phối bóng hiểm hóc nhằm vào điểm yếu của đối thủ. Ngoài ra, việc theo dõi quỹ đạo bóng vẫn đang dựa vào hệ thống ghi hình chuyển động quang học lắp đặt bên ngoài thay vì sử dụng hệ thống thị giác tích hợp sẵn của robot. Các nhà khoa học dự kiến sẽ mở rộng khung công tác này cho nhiều hoạt động đòi hỏi tính năng động cao khác như bóng đá hay parkour, cho thấy việc ra quyết định chiến lược tự hành vẫn là một bài toán cần giải quyết trong tương lai.

Xét trong bối cảnh thị trường năm 2026, công ty Unitree có trụ sở tại Hàng Châu đang đặt mục tiêu xuất xưởng tới 20.000 robot nhân hình, một bước nhảy vọt so với con số 5.500 đơn vị của năm 2025. Phương pháp huấn luyện mới này cung cấp một lộ trình có tính mở rộng cao để dạy robot các kỹ năng vật lý phức tạp với nguồn dữ liệu hạn chế. Mẫu robot Unitree G1 tham gia thử nghiệm có từ 23 đến 43 bậc tự do (DoF) với mức giá dao động từ 13.500 đến 43.000 USD tùy theo từng cấu hình cụ thể. Sự phát triển này nằm trong chiến lược lớn của Unitree nhằm đưa robot từ phòng thí nghiệm ra môi trường thực tế, bao gồm cả việc trình diễn các kỹ năng nhảy múa và võ thuật. Hiện tại, Galbot cũng đã bắt đầu áp dụng những tiến bộ này vào lĩnh vực bán lẻ với mạng lưới hơn 40 cửa hàng tự vận hành trên khắp Trung Quốc.