NEURA Robotics ra mắt mô hình nền tảng Neuron AI cho AI vật lý

NEURA Robotics giới thiệu Neuron AI, mô hình nền tảng đa phương thức dành cho AI vật lý, vào ngày 14 tháng 10 năm 2026, trong một thông báo từ Metzingen, Đức. Theo công ty, kiến trúc Nhận thức-Ngôn ngữ-Hành động (PLA) của mô hình kết nối thị giác, thính giác và xúc giác của robot với những gì robot đã thực hiện, chuyển đổi thông tin đa giác quan thành hành động vật lý.

Nhà sáng lập kiêm CEO David Reger cho biết robot thông minh cần một bộ não hợp nhất các giác quan và ghi nhớ những sự kiện đã qua. “Với Neuron AI, chúng tôi đang xây dựng bộ não cho thế giới vật lý”, ông nói, đồng thời mô tả mô hình này là AI vật lý được phát triển tại Đức và tạo ra cho toàn thế giới.

Trang sản phẩm chia mô hình thành ba phần: lớp nhận thức giúp robot nhìn, chạm và nghe, nhận biết cơ thể mình cũng như tiếp nhận mệnh lệnh của người dùng; mô hình ngôn ngữ đưa mọi đầu vào vào một không gian ngôn ngữ chung và suy luận về yêu cầu; và mô hình hành động chuyển các quyết định thành chuyển động robot chính xác, an toàn. Trong quy trình này, mọi phương thức đều được mã hóa thành một biểu diễn chung, đồng bộ theo thời gian, trước khi được kết hợp thành một luồng hành động.

Nhận thức đa giác quan và trí nhớ

NEURA bắt đầu lập luận về mô hình từ những hạn chế của camera: camera ghi lại hình dạng, màu sắc và vị trí, nhưng không cung cấp thông tin về tiếp xúc, lực hay âm thanh. Theo thông báo, con người không chỉ dựa vào thị giác: họ cảm nhận được khi vít bị kẹt và nghe thấy tiếng khớp nối khớp vào đúng vị trí; Neuron AI áp dụng nguyên tắc tương tự cho robot.

Công ty cho biết các giác quan bổ sung này đặc biệt quan trọng với những tác vụ mà camera không thể tự mình giải quyết. Khi robot mở khóa, chỉ âm thanh và xúc giác mới xác nhận được khóa đã thực sự mở; xúc giác cũng giúp robot nắm được những vật khuất khỏi tầm nhìn. Các giác quan này còn cải thiện những tác vụ mà thị giác vốn đã xử lý được: trong công đoạn hàn, âm thanh của quá trình có thể cho biết chất lượng mối hàn.

Mô hình còn có chức năng ghi nhớ. NEURA cho rằng hành động trong thế giới vật lý đòi hỏi khả năng nhận biết quan hệ nhân quả và tính thường tồn của vật thể — tức khả năng ghi nhớ các vật thể ngay cả khi chúng khuất khỏi tầm nhìn; con người phát triển khả năng này trong hai năm đầu đời. Công ty cho biết, khác với AI thuần kỹ thuật số, robot hoạt động trong một thế giới vật lý liên tục và phải theo dõi các vật thể cũng như hậu quả từ chính hành động của mình theo thời gian, thường là khi không nhìn thấy chúng. NEURA cho biết công ty đã thiết kế lại kiến trúc riêng để bổ sung trí nhớ và huấn luyện mô hình trên các bộ dữ liệu chuyên biệt được xây dựng nhằm khai thác chức năng này.

Trên trang sản phẩm, công ty so sánh các mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA) lấy thị giác làm trọng tâm — vốn được tối ưu hóa cho chuyển động và chủ yếu suy luận dựa trên khung hình hiện tại mà camera ghi nhận — với Neuron AI. Theo công ty, Neuron AI bao quát những khả năng tương tự VLA, đồng thời bổ sung xúc giác, âm thanh và trí nhớ để xử lý những gì camera bỏ sót.

Ba trụ cột dữ liệu và năm cấu hình robot

Neuron AI được huấn luyện bằng ba nguồn trải nghiệm vật lý bổ trợ cho nhau. Các robot với nhiều cấu hình khác nhau thực hiện tác vụ tại NEURA Gyms — cơ sở hạ tầng huấn luyện robot nhận thức và AI vật lý của công ty — cũng như trong môi trường thực tế, tạo ra các luồng dữ liệu đồng bộ về thị giác, xúc giác, lực, âm thanh và chuyển động. Data Amplifier và hệ thống mô phỏng của NEURA mở rộng dữ liệu này bằng các biến thể mô phỏng của tác vụ và môi trường. Dữ liệu trình diễn của con người được thu thập từ những người mặc bộ đồ dữ liệu trang bị cảm biến; các chuyển động và phần trình diễn tác vụ được ghi lại sẽ đưa kinh nghiệm thực tiễn vào quá trình huấn luyện.

Công ty cho biết ba trụ cột cung cấp tương tác vật lý thực tế, các biến thể mô phỏng và kinh nghiệm của con người, qua đó huấn luyện một mô hình nền tảng dùng chung cho năm cấu hình robot NEURA với các bộ kẹp và bàn tay khác nhau. Trang sản phẩm nêu năm cấu hình gồm 4NE-1 Gen 3, 4NE-1 Gen 4, một phiên bản 4NE-1 có bánh xe và hai nền tảng hai tay khác; trang này cũng liệt kê MAiRA, MiPA, MAV+ và 4NE1 là các dòng robot được huấn luyện và triển khai cùng một mô hình.

Triển khai trực tiếp trên robot và nền tảng Neuraverse

Theo trang sản phẩm, Neuron AI chạy trực tiếp trên robot: các quyết định được đưa ra trên robot theo thời gian thực, không cần kết nối vòng qua máy chủ; robot vẫn tiếp tục hoạt động ngay cả khi không kết nối với đám mây; và dữ liệu sản xuất luôn nằm dưới quyền kiểm soát của khách hàng. Trang này gọi đây là điểm then chốt đối với các nhà sản xuất ở châu Âu.

Tại NEURA Gyms, hoạt động thu thập dữ liệu, huấn luyện kỹ năng và đánh giá chuẩn được kết nối với nhau trước khi triển khai; dữ liệu và kỹ năng tạo ra tại đây được đưa vào các phiên bản mô hình sau này. Sau đó, nền tảng Neuraverse triển khai và cập nhật những năng lực này trên các đội robot, đồng thời cung cấp cho khách hàng công cụ tinh chỉnh mô hình cho tác vụ của riêng họ, nhờ đó biến kiến thức chuyên môn về quy trình của khách hàng thành kỹ năng cho robot. Khách hàng có thể giữ kín các kỹ năng; NEURA cho biết nếu khách hàng chia sẻ kỹ năng hoặc dữ liệu triển khai, những đóng góp đó có thể hỗ trợ hệ sinh thái rộng lớn hơn và việc phát triển mô hình trong tương lai.

Công ty xem Thời gian thành thạo kỹ năng — tốc độ robot học một tác vụ mới và thực hiện tác vụ đó một cách đáng tin cậy — là thước đo tiến độ trọng tâm. NEURA cho biết việc rút ngắn khoảng thời gian này là điều thiết yếu để mở rộng AI vật lý sang nhiều quy trình hơn và điều chỉnh công nghệ khi các yêu cầu thay đổi.

Phát triển tại Đức và trình diễn tại GTC Berlin

Việc phát triển và huấn luyện được tiến hành nội bộ tại cơ sở của NEURA ở Metzingen, nơi công ty tập hợp robot, bàn tay robot, công nghệ cảm biến, cơ sở hạ tầng dữ liệu và hoạt động phát triển AI cần thiết để gắn kết quá trình huấn luyện mô hình với hiệu suất thực tế. NEURA cho biết nền tảng công nghiệp của Đức, với các quy trình sản xuất phức tạp, chuyên môn chuyên sâu và môi trường vận hành khắt khe, tạo nên bối cảnh quan trọng cho công việc này; các quan hệ đối tác dữ liệu với những công ty công nghiệp, trong đó có Schaeffler và Bosch, cũng góp phần vào hoạt động huấn luyện tại NEURA Gyms.

Tại NVIDIA GTC Berlin 2026, NEURA sẽ trình diễn robot hình người 4NE1 (“Dành cho mọi người”) vận hành phiên bản hiện tại của Neuron AI trong một chuỗi thao tác xử lý đồ giặt kéo dài 11 phút. Trong chuỗi thao tác đó, 4NE1 phân loại quần áo, cho đồ vào máy giặt, đóng rồi mở lại máy, lấy đồ ra và chuyển sang máy sấy, hoàn toàn không cần con người can thiệp. Công ty cho biết thách thức không chỉ nằm ở từng động tác riêng lẻ: robot phải duy trì ngữ cảnh phù hợp trong suốt chuỗi thao tác, hoàn thành từng bước rồi chuyển sang bước tiếp theo. Buổi trình diễn dự kiến diễn ra tại Station-Berlin, Sảnh 3, Gian #3031, từ ngày 20 đến ngày 22 tháng 10 năm 2026.