ASUS đặt mục tiêu robot hình người Gallop đóng gói với tốc độ của con người

Ngày 13 tháng 11 năm 2026, ASUS giới thiệu chi tiết Gallop, robot hình người đầu tiên của hãng. Robot đang học cách đóng gói 15 phụ kiện bo mạch chủ tại một nhà máy điện tử của tập đoàn, với mục tiêu đạt tỷ lệ thành công 99,5% trong vòng 20 giây cho mỗi bo mạch.

Nhiều linh kiện được đựng trong những chiếc túi mỏng, trong suốt, khiến công việc tại trạm này trở thành thử thách khó khăn đối với các bộ gắp đơn giản. ASUS chọn công việc này để kiểm tra xem robot có thể đảm nhiệm phần lớn công việc mà không cần người liên tục đứng bên cạnh hay không. Công ty áp dụng cùng tiêu chuẩn về tốc độ và tỷ lệ thành công cho con người; các con số của Gallop là mục tiêu, không phải kết quả đã đạt được được công bố.

Toàn bộ quy trình trình diễn, huấn luyện và thử nghiệm trên dây chuyền hiện đã vận hành: một người hướng dẫn công việc, robot học cách thực hiện, rồi ASUS thử nghiệm robot trên dây chuyền. Robot do đơn vị kinh doanh Humanoid Robotics thuộc Physical AI Solutions Business Group phát triển trong khuôn khổ chương trình bắt đầu vào đầu năm 2026.

Lập luận rộng hơn của ASUS về thiết kế robot hình người là cánh tay và bàn tay khéo léo có thể sử dụng các trạm làm việc, dụng cụ và khay hiện có vốn được thiết kế cho con người, nhờ đó không cần cải tạo nhà máy để phù hợp với robot. Tuy nhiên, ASUS cũng thừa nhận không phải công việc nào cũng cần robot hình người.

Huấn luyện dựa trên người lao động lành nghề

ASUS bắt đầu với các mô hình AI mở thay vì tự xây dựng một mô hình khổng lồ. Những người lao động giàu kinh nghiệm, với sự đồng ý của họ, đeo camera gắn trên đầu để các thao tác mẫu ghi lại cách công việc thực sự được thực hiện. Mô phỏng tạo ra các biến thể từ những ví dụ đó, sau đó một người vận hành đeo kính thực tế ảo và găng tay hướng dẫn Gallop thực hành với cùng các linh kiện và camera được sử dụng tại trạm làm việc thực tế.

Các bản ghi được thực hiện sau khi robot được triển khai sẽ được đưa trở lại quy trình huấn luyện. ASUS cho biết lợi thế của mình nằm ở dữ liệu phù hợp từ các trạm làm việc, linh kiện và quy tắc chất lượng thực tế; các nhà máy dịch vụ sản xuất điện tử của chính công ty cung cấp môi trường thử nghiệm mà hầu hết các công ty robot phải thuê.

Bốn lớp phần mềm và phần cứng tự phát triển

Phần mềm của Gallop được chia thành bốn lớp. Bộ lập kế hoạch diễn giải khung cảnh và chia công việc thành các bước; lớp giám sát AI thứ hai kiểm tra từng bước và lập kế hoạch lại khi xảy ra sự cố; lớp kỹ năng xử lý các thao tác với tới, nắm và đặt; còn lớp điều khiển di chuyển cánh tay và bàn tay một cách chính xác, đồng thời dừng chúng nếu có vấn đề.

Các giao diện cố định giữa những lớp này được thiết kế để ASUS có thể thay thế các mô hình AI mà không phải chế tạo lại robot. Hệ thống chạy trên một máy tính NVIDIA Jetson AGX Thor bên trong Gallop, sử dụng phần mềm robot học tiêu chuẩn.

ASUS tự thiết kế thân robot và bàn tay khéo léo có cảm biến xúc giác, còn động cơ cùng các linh kiện tiêu chuẩn khác do những đối tác lâu năm cung cấp. Robot hiện tại có đế cố định và hai cánh tay, phục vụ các công việc gắp và đặt tại chỗ; bàn tay do ASUS tự phát triển vẫn chưa được tích hợp.

Kế hoạch thí điểm và thương mại hóa

ASUS dự định tích hợp bàn tay đó, bổ sung bánh xe và giới thiệu Gallop với khách hàng tại Computex 2027; các chương trình thí điểm với khách hàng cũng được lên kế hoạch trong năm đó. Sản phẩm dự kiến có mặt trên thị trường vào nửa cuối năm 2028.

Sản xuất điện tử là thị trường đầu tiên mà ASUS hướng đến. Công ty kỳ vọng các kỹ năng gắp và đặt học được trong một công việc có thể chuyển sang những công việc khác, mở ra khả năng ứng dụng về sau tại bệnh viện và các cơ sở dịch vụ.

ASUS định vị robot này cho những công việc lặp đi lặp lại, đòi hỏi nhiều sức lực và khó tuyển người, chứ không phải để thay thế người lao động. Những nhân viên hướng dẫn robot sẽ chuyển sang các công việc thiết lập, giám sát và cải tiến robot.

Các chương trình thí điểm dự kiến sẽ kiểm tra xem việc học hỏi từ người lao động lành nghề và dữ liệu riêng của từng trạm làm việc có thể duy trì chất lượng và nhịp độ sản xuất của nhà máy trong hoạt động hằng ngày hay không. ASUS xem tính ổn định đó là điều kiện để mở rộng việc sử dụng robot: quy trình huấn luyện đang vận hành của Gallop là điểm khởi đầu, còn các chương trình thí điểm phải chứng minh robot có thể tạo ra kết quả nhất quán trong điều kiện nhà máy thường nhật.