6 cách AI có thể đẩy nhanh chu kỳ phát triển phần cứng cho các công ty khởi nghiệp

Giữa một ý tưởng và lần thử nghiệm thực tế là một chuỗi công việc mà các nhóm phát triển phần cứng liên tục lặp lại. Có người phác thảo thay đổi, có người chuyển bản phác thảo thành CAD, cả nhóm kiểm tra hình học, chọn vật liệu, đánh giá khả năng sản xuất, gửi đi sản xuất, chờ đợi, nhận linh kiện, thử nghiệm rồi bắt đầu lại. Sản phẩm có thể mới, nhưng chu kỳ này đã quen thuộc, và AI đang bắt đầu đẩy nhanh một số khâu trong đó.

Việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp hiện đã trở nên phổ biến. Stanford AI Index năm 2026 cho thấy 88% tổ chức được khảo sát đã sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh vào năm 2025, còn 70% đã sử dụng AI tạo sinh ở một lĩnh vực nào đó trong tổ chức.

Với các nhóm phát triển phần cứng, câu hỏi cụ thể hơn. Điều cần xác định là AI có thể rút ngắn bao nhiêu thời gian từ lúc quyết định thay đổi một linh kiện đến khi thử nghiệm phiên bản mới. Qua quá trình làm việc với khách hàng trong lĩnh vực robot và phần cứng, tôi hiểu vì sao điều đó quan trọng. Trong số 30.000 linh kiện được in 3D, hơn 30% được đưa vào lịch sản xuất gấp. Với tốc độ đó, tiết kiệm vài giờ trước khi sản xuất cũng quan trọng không kém việc rút ngắn thời gian in.

Dưới đây là sáu khâu mà AI đã có thể hỗ trợ.

1. Biến ý tưởng sơ bộ thành thứ bạn có thể chỉnh sửa

Với khách hàng chưa có kinh nghiệm về CAD, rào cản đầu tiên thường không phải bản thân việc sản xuất. Đó là tạo ra một mô hình có thể được xem xét, chỉnh sửa và cuối cùng đưa vào chế tạo. Không phải thay đổi nào về phần cứng cũng dẫn đến việc in 3D, nhưng với nhiều nguyên mẫu ban đầu, vỏ, giá đỡ, đồ gá, nắp và linh kiện thay thế, in 3D thường là cách nhanh nhất để có một linh kiện thử nghiệm thực tế.

Một nhà sáng lập có ý tưởng hay nhưng không được đào tạo về CAD từng phải thuê người khác trước khi biết ý tưởng đó có đáng theo đuổi hay không. Điều đó đang thay đổi. Giờ đây, chúng tôi nhận được các mô hình có AI hỗ trợ từ những người không có nền tảng CAD chính quy. Những mô hình thành công hiếm khi bắt đầu chỉ bằng một câu lệnh. Người dùng cung cấp kích thước, ảnh, số đo, vật thể tham khảo và bản phác thảo bằng tay; AI giúp chuyển những dữ liệu đó thành mô hình đầu tiên để họ chỉnh sửa.

Nghiên cứu cũng đang đi theo hướng đó. Tại ICML 2025, CADFusion kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn với phản hồi trực quan để tạo ra các chuỗi CAD tham số từ văn bản. Đây là nghiên cứu, không phải công cụ thay thế CAD chuyên nghiệp, nhưng cho thấy các công cụ chuyển ngôn ngữ tự nhiên thành CAD đang được cải tiến nhanh đến mức nào.

Với một công ty khởi nghiệp, lợi ích thiết thực là có được bản nháp mô hình 3D đầu tiên có thể chỉnh sửa sớm hơn. Nhà sáng lập có thể viết câu lệnh: “Tôi cần một chiếc nắp cho vỏ thiết bị này. Đây là các số đo; phải giữ cho bốn con vít này có thể tiếp cận được, và bề mặt này không được cao quá mức này.” Kết quả có thể chưa phải là linh kiện hoàn chỉnh, nhưng hữu ích hơn nhiều so với một màn hình CAD trống.

2. Khảo sát thêm nhiều phiên bản trước khi làm nguyên mẫu

Mỗi phiên bản thực tế đều tốn chi phí vật liệu, thời gian máy chạy và vận chuyển. Sau khi sản xuất, nhóm có thể phát hiện giá đỡ không khớp với cụm lắp ráp xung quanh hoặc cần di chuyển điểm gá. Càng xem xét những câu hỏi này sớm trong môi trường số, nhóm càng có thể giảm số lần chế tạo thực tế không cần thiết.

AI có thể chuyển thêm hoạt động thử nghiệm sang giai đoạn số. Nhóm có thể yêu cầu tạo các hình dạng khác nhau, điều chỉnh kích thước và so sánh các phương án trước khi quyết định phiên bản nào đáng làm nguyên mẫu. Điều đó không có nghĩa mục tiêu lúc nào cũng là chỉ làm một phiên bản thực tế. Nhóm vẫn có thể đặt làm vài phiên bản thực tế với thiết kế hoặc vật liệu khác nhau. Chúng tôi đã thấy khách hàng gửi nhiều phiên bản được đánh số của cùng một linh kiện, thường không phải vì có sự cố, mà vì họ muốn khảo sát thêm các phương án trước khi chi tiền cho sản xuất.

McKinsey ước tính các công cụ thiết kế tạo sinh có thể cải thiện một số khâu trong hoạt động nghiên cứu và phát triển ô tô từ 10% đến 20%; một nhà cung cấp cũng báo cáo năng suất tăng tới 30% khi các kỹ sư sử dụng AI tạo sinh để xây dựng yêu cầu.

Những con số này không phải là lời hứa áp dụng cho mọi hoạt động phát triển phần cứng. Điểm mấu chốt đơn giản hơn: thử nghiệm trong môi trường số ngày càng ít tốn kém, và chi phí càng thấp thì nhóm càng có thể lựa chọn kỹ những gì đưa vào sản xuất.

3. Đặt câu hỏi về sản xuất sớm hơn

Mô hình 3D mới chỉ giải quyết một nửa công việc. Tiếp theo là những câu hỏi thực tế hơn. Hình dạng này có thực sự sản xuất được không? Quy trình nào phù hợp? Vật liệu nào phù hợp? Thành vách có quá mỏng không? Đặc điểm nào có thể gây ra vấn đề khi in?

Cung cấp cho công cụ AI chức năng dự kiến của linh kiện cùng với hình ảnh kết xuất hoặc mô hình 3D cơ bản, công cụ thường có thể đề xuất công nghệ, vật liệu và những vấn đề tiềm ẩn về hình dạng trước khi tệp được chuyển sang sản xuất. Công cụ cũng có thể giúp kỹ sư cân nhắc sớm hơn những đánh đổi khi chọn vật liệu, chẳng hạn như liệu vật liệu tiêu chuẩn, vật liệu gia cường sợi carbon hay vật liệu gia cường sợi thủy tinh phù hợp hơn với một mô hình và mục đích sử dụng cụ thể.

Điều này có thể giúp đưa một số vấn đề có thể phòng tránh lên xem xét sớm hơn trong quy trình thiết kế, trước khi nhóm bỏ thời gian và tiền bạc vào một lần chế tạo thực tế. Đây là bước đánh giá sơ bộ, một công cụ sàng lọc, chứ không phải sự phê duyệt của kỹ sư. Sự khác biệt đó càng quan trọng khi linh kiện chuyển từ nguyên mẫu sang các cụm lắp ráp chức năng.

4. Cung cấp cho AI những thông tin mà tệp CAD không có

Chỉ riêng hình học mới cho biết một phần câu chuyện. Hãy yêu cầu AI tạo thêm bốn lỗ trên chi tiết của bạn, nó sẽ làm đúng như vậy. Nhưng AI không biết những lỗ đó dùng để làm gì, nên chỉ có thể đoán kích thước, loại và vị trí của chúng. Nếu bạn không nêu những chi tiết đó trong câu lệnh, chúng sẽ trở thành những giả định.

Gần đây, chúng tôi thấy một thiết kế gồm nhiều bộ phận có thể lắp ráp với nhau, nhưng các lỗ được cho là phải thẳng hàng giữa các bộ phận lại không khớp chính xác như cách một kỹ sư giàu kinh nghiệm sẽ bố trí. Các đặc điểm hình học đã có, nhưng logic lắp ráp chưa được truyền đạt hiệu quả.

Nguyên tắc dành cho các nhóm phát triển phần cứng rất đơn giản: hãy mô tả chi tiết cần thực hiện chức năng gì, chứ không chỉ trông như thế nào. Giải thích cách chi tiết đó hoạt động trong sản phẩm thực tế: nó kết nối với bộ phận nào, lực tác động theo hướng nào và những kích thước nào không được thay đổi. Bối cảnh càng đầy đủ, hình học càng chính xác.

5. Tự động hóa các bước thường lệ trước khi sản xuất

Khi một nhóm gửi tệp CAD để in 3D hoặc đưa đi sản xuất bên ngoài, một quy trình khác bắt đầu. Tùy vào công việc, quy trình này có thể bao gồm một loạt bước kiểm tra và điều phối thường lệ trước khi bắt đầu sản xuất. Từng bước tuy nhỏ, nhưng cộng lại có thể khiến mọi việc chậm thêm hàng giờ hoặc hàng ngày trước khi có bất cứ tiến triển nào.

Các công việc cơ bản như định giá, tiếp nhận đơn hàng và sàng lọc ban đầu về khả năng sản xuất đã có thể được tự động hóa với độ tin cậy khá cao; những chi tiết đơn giản làm từ vật liệu tiêu chuẩn cũng có thể đi sâu hơn trong quy trình mà không cần con người can thiệp thường xuyên. Khảo sát Sản xuất thông minh năm 2025 của Deloitte, thực hiện với 600 lãnh đạo tại các nhà sản xuất lớn có hoạt động ở Hoa Kỳ, cho thấy 24% đã triển khai AI tạo sinh ở cấp cơ sở hoặc mạng lưới, và 38% khác đang thí điểm công nghệ này.

Tại Upside Parts, chúng tôi đang phát triển một hệ thống nội bộ sử dụng nhiều tác nhân AI để đánh giá các đơn hàng mới dựa trên những yếu tố như hình học, vật liệu, đặc điểm sản xuất và mức độ sẵn sàng của máy móc. Với những đơn hàng đủ điều kiện, mục tiêu là đưa đơn hàng đã được phê duyệt đến gần giai đoạn sản xuất trong vài phút thay vì phải chờ các bước điều phối thường lệ; đồng thời, những trường hợp có hình học bất thường, vật liệu chuyên dụng, yêu cầu chưa rõ ràng hoặc rủi ro cao hơn vẫn được chuyển cho con người xem xét. . Bản thân máy in không thể hoạt động tức thì. Một chi tiết vẫn có thể mất hàng giờ để in, nhưng rút ngắn thời gian chờ trước khi bắt đầu sản xuất sẽ giúp toàn bộ chu trình nhanh hơn.

6. Biết khi nào vẫn cần con người xem xét

AI hoạt động hiệu quả nhất với các chi tiết đơn giản, yêu cầu rõ ràng và vật liệu tiêu chuẩn, bởi những vấn đề phát sinh dễ được phát hiện và khắc phục hơn. Các chi tiết phức tạp thì ngược lại; trong những trường hợp đó, sai sót gây tốn kém hơn nhiều so với vài phút xem xét.

Đó là lúc phán đoán của con người trở nên có giá trị hơn. Lộ trình năm 2026 của NIST về AI và học máy trong sản xuất thông minh cũng chỉ ra ranh giới tương tự: xác định sản xuất bồi đắp, hệ thống tự hành, robot và bản sao số là những lĩnh vực AI đang phát triển, đồng thời nhấn mạnh nhu cầu về khả năng vận hành đáng tin cậy, có thể giải thích và tạo được niềm tin trong môi trường công nghiệp.

Chúng tôi chứng kiến điều này mỗi ngày. Một hệ thống AI có thể đánh giá một chi tiết thông thường và giải quyết vấn đề được giao. Nhưng khi xem xét một chi tiết khó, kỹ sư sản xuất giàu kinh nghiệm có thể nhận ra rằng đó không phải là vấn đề cần giải quyết.

Rút ngắn hành trình đến lần thử nghiệm tiếp theo

Phần cứng luôn phải tuân theo các quy luật vật lý, vì vậy thử nghiệm thực tế vẫn rất quan trọng. AI không loại bỏ bước đó. Công nghệ này hỗ trợ phần việc kỹ thuật số diễn ra trước đó. Việc chỉnh sửa thiết kế và kiểm tra khả năng sản xuất được thực hiện trước khi bất kỳ vật liệu nào trở thành một chi tiết, và mỗi bước trong số đó đang ngày càng nhanh hơn.

Với một công ty khởi nghiệp hoặc nhóm kỹ thuật nhỏ, điều đó đồng nghĩa với việc có thể thực hiện nhiều chu kỳ thử nghiệm hữu ích hơn mà không cần tăng nhân sự. Quy trình hoàn chỉnh từ câu lệnh đến chi tiết thành phẩm hiện vẫn chưa đáng tin cậy trong mọi tình huống sản xuất. Quá nhiều loại vật liệu và trường hợp ngoại lệ gây trở ngại. Tuy vậy, một số khâu đã hoạt động hiệu quả; khi thời gian chờ giữa các khâu được rút ngắn, các nhóm phần cứng sẽ sớm bắt đầu vòng cải tiến tiếp theo hơn.