OpenAI thử nghiệm Astra trong kỹ thuật chế tạo sản phẩm thực tế, từ thiết bị đến phương tiện

OpenAI công bố một loạt dự án kỹ thuật sản phẩm thực tế vào ngày 3 tháng 11 năm 2026, trong đó có một thiết bị thử nghiệm do Astra thiết kế, hoạt động hợp tác kỹ thuật mở rộng với Chip Ganassi Racing và một dự án nghiên cứu mới về thiết kế phương tiện với Mazda.

Các năng lực này bao trùm kỹ thuật cơ khí, kỹ thuật điện và thiết kế hệ thống đầu cuối, từ chuẩn bị bản vẽ, thiết lập mô phỏng đến điều phối thay đổi giữa các chuyên ngành. Mục tiêu là giúp kỹ sư có thêm thời gian nghiên cứu ý tưởng và cải tiến thiết kế, đồng thời kết nối công việc trên các công cụ chuyên dụng.

Thử nghiệm thiết bị từ đầu đến cuối

Thử nghiệm thiết bị đánh giá năng lực đa phương thức và sử dụng máy tính của GPT-6 Astra bằng cách yêu cầu mô hình tạo ra một thiết bị để giao tiếp với Codex, mà không để các thành viên trong nhóm trực tiếp chỉnh sửa đầu ra thiết kế. Astra xác định các yêu cầu chức năng, phát triển vỏ thiết bị và giá đỡ cho các linh kiện bên trong, lựa chọn linh kiện điện tử và thiết kế bo mạch in, bao gồm bố trí linh kiện và các kết nối. Mô hình còn thiết kế giao diện người dùng, đồng thời tạo phần sụn và các tích hợp phần mềm cần thiết để kết nối thiết bị với Codex.

Trong một buổi trình diễn Astra trước đó, mô hình bố trí linh kiện và đi dây đồng trong KiCad, chuyển sơ đồ điện tử thành bản thiết kế bo mạch in.

Hai thành viên trong nhóm đã cùng Astra thiết kế thiết bị thử nghiệm trong chưa đầy một tuần, như một dự án bên lề. Sau đó, một nhà sản xuất theo hợp đồng đã chế tạo một lô nhỏ nguyên mẫu trong chưa đầy một tháng.

Để sẵn sàng đưa vào sản xuất, thiết kế vẫn cần trải qua nhiều vòng đánh giá và chỉnh sửa. Astra chưa tính đến một cách nhất quán các giới hạn trong quy trình sản xuất, dung sai hoặc yêu cầu lắp ráp của nhà sản xuất. Những thiếu sót này đang được dùng để xác định các mô hình tương lai cần cải thiện điều gì, qua đó làm rõ sự khác biệt giữa việc tạo ra một thiết kế hoàn chỉnh và chuẩn bị thiết kế đó cho sản xuất.

Mức độ ứng dụng nội bộ và BenchCAD 2.0

Trong các lĩnh vực robot và hạ tầng tính toán, các nhóm phần cứng và hạ tầng của OpenAI sử dụng Codex và ChatGPT để dựng mô hình, chỉnh sửa thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính, lập bản vẽ sản xuất, thiết lập mô phỏng và đánh giá thiết kế. OpenAI cho biết mức độ sử dụng mô hình trong các nhóm phần cứng, tính theo token, đã tăng gấp 23 lần kể từ tháng Hai. Con số này phản ánh mức độ sử dụng mô hình, chứ không trực tiếp đo lường sản lượng kỹ thuật hoặc thời gian tiết kiệm được.

BenchCAD 2.0 đánh giá riêng năng lực thiết kế bằng cách yêu cầu các mô hình tái tạo chi tiết và cụm lắp ráp 3D, đồng thời xác định các kết nối trên bo mạch. OpenAI cho biết một mô hình nội bộ mới hơn đạt điểm trung bình 0.875, so với mức 0.594 của GPT-6 Astra ở thiết lập suy luận cao nhất. Công ty xem mức cải thiện này là bằng chứng ban đầu cho thấy các mô hình AI có thể đẩy nhanh quá trình chỉnh sửa thiết kế chuyên nghiệp, đồng thời lưu ý rằng thiết kế chỉ là một phần trong toàn bộ vòng đời kỹ thuật.

Điều đó cho thấy khoảng cách rõ rệt giữa kết quả trên tiêu chuẩn đánh giá và mức độ sẵn sàng cho sản xuất: bài đánh giá chỉ bao gồm các nhiệm vụ liên quan đến thiết kế, trong khi thử nghiệm thiết bị cho thấy các yêu cầu sản xuất vẫn có thể đòi hỏi phải đánh giá thêm.

Đánh giá kỹ thuật tại Chip Ganassi Racing và Mazda

OpenAI đang thử nghiệm các năng lực này với một nhóm nhỏ đối tác trong ngành; các kỹ sư của họ đánh giá độ chính xác và tính ứng dụng thực tế của đầu ra mô hình. Những đánh giá này nhằm xác định các mô hình có thể hỗ trợ những nhiệm vụ nào và cần cải thiện điều gì để được triển khai an toàn, đáng tin cậy.

Tại Chip Ganassi Racing, hoạt động hợp tác mở rộng này thử nghiệm các quy trình chuyển bản quét 3D của những chi tiết hiện có thành mô hình CAD có thể chỉnh sửa và bản vẽ sản xuất 2D, đặc biệt trong trường hợp không có tệp thiết kế gốc. Các kỹ sư CGR kiểm tra độ chính xác và khả năng sản xuất của mô hình và bản vẽ tạo ra, đồng thời cung cấp phản hồi về những khâu có thể giảm bớt công việc thủ công và những điểm mô hình cần cải thiện.

Trong năm đầu tiên, quan hệ hợp tác với Chip Ganassi Racing tập trung vào việc diễn giải dữ liệu từ cảm biến trên xe, các cuộc đua và hiệu suất của đội ngũ trong khu vực pit. Các quy trình mới mở rộng phạm vi công việc trước đây về dữ liệu, bổ sung kỹ thuật chi tiết vật lý và chế tạo nguyên mẫu.

Dự án hợp tác với Mazda kết nối các nhóm nghiên cứu và kỹ thuật triển khai thực địa của OpenAI với các kỹ sư khí động học và an toàn va chạm của Mazda. Các nhóm đang sử dụng mô phỏng luồng không khí và ứng xử kết cấu để phát triển, đánh giá thiết kế phương tiện, đồng thời tính đến kiểu dáng và chi phí. Trong nghiên cứu khí động học, GPT-6 Astra tạo ra các hình dạng đầu xe thay thế, chạy mô phỏng luồng không khí và tinh chỉnh những thiết kế triển vọng nhằm giảm lực cản.

Akihiro Nakata, kỹ sư trưởng tại Mazda, cho biết việc mô phỏng hàng chục phương án biến thể giúp kỹ sư hiểu được những đặc điểm nào ảnh hưởng đến tính khí động học và nhà thiết kế còn có thể tìm tòi trong phạm vi nào. OpenAI dự định chia sẻ thêm tiến độ và kết quả nghiên cứu.

OpenAI cũng đang mời các công ty kỹ thuật và nhà cung cấp phần mềm tham gia vào thiết kế, mô phỏng, chế tạo và sản xuất đề xuất những ứng dụng có giá trị cao cùng các công cụ phục vụ hợp tác trong tương lai. Câu hỏi cốt lõi trong các dự án này là liệu những kết quả thiết kế tốt hơn có thể đáp ứng các ràng buộc trong sản xuất và quy trình đánh giá kỹ thuật hay không — đây vẫn là những giai đoạn quyết định liệu một thiết kế được tạo ra có thể trở thành sản phẩm sản xuất được hay không.