Panasonic Holdings công bố KMC, xây dựng các mô hình tham chiếu cho AI vật lý

Ngày 11 tháng 11 năm 2026, Panasonic Holdings công bố sáng kiến Manufacturing Commons, có tên dự án là KMC, nhằm phát triển các mô hình tham chiếu về AI và robot tại Nhật Bản thông qua hợp tác giữa doanh nghiệp, chính phủ và giới học thuật, đồng thời triển khai các mô hình này tại các nơi làm việc.

KMC là một phần trong nỗ lực rộng lớn hơn nhằm thúc đẩy AI vật lý dựa trên thực tiễn, đưa AI vào môi trường làm việc thực tế bằng cách kết hợp công nghệ này với chuyên môn sản xuất. Công ty muốn cải thiện các quy trình nghiên cứu, thiết kế và sản xuất khi việc ứng dụng AI mở rộng ra ngoài môi trường số.

Vòng lặp học tập được đề xuất bắt đầu bằng việc AI học hỏi từ kinh nghiệm, kỹ năng và nhận định của người lao động. Người lao động sử dụng các phân tích và đề xuất thu được, còn kiến thức và dữ liệu mới tạo ra trong quá trình làm việc sẽ được đưa trở lại AI để tiếp tục học hỏi. Mục tiêu của Panasonic là tạo ra quá trình học hỏi liên tục, hai chiều giữa con người, nơi làm việc và AI trong các lĩnh vực nghiên cứu, thiết kế và sản xuất.

Theo KMC, các tổ chức sẽ chia sẻ công nghệ sản xuất, kiến thức và mối quan hệ giữa con người vượt qua ranh giới giữa các công ty và tổ chức. Panasonic đặt mục tiêu tập hợp năng lực sản xuất của Nhật Bản để xây dựng một mô hình sản xuất có sức cạnh tranh toàn cầu.

Thông báo cũng đề cập đến tầm nhìn công nghệ năm 2040 của Khối Công nghệ, kết hợp phát triển công nghệ với hoạt động đồng sáng tạo cùng các đối tác. Tầm nhìn xác định AI và hệ thống không gian mạng-vật lý—kết nối phân tích số với hoạt động thực tế—là những công nghệ nền tảng dùng chung trong các lĩnh vực nghiên cứu như robot, cảm biến và các phương pháp dựa trên mô hình.

Ứng dụng dữ liệu và quy trình sản xuất

Chiến lược này dựa trên hơn một thế kỷ kinh nghiệm sản xuất trong các lĩnh vực vật liệu, thiết bị, cảm biến, điều khiển và quy trình sản xuất. Chiến lược cũng tận dụng kỹ thuật của những người lao động lành nghề cùng các phương pháp chuyển đổi hiện tượng vật lý thành dữ liệu hữu ích, tạo nền tảng cho nỗ lực phát triển AI từ hoạt động nhà máy cũng như phần mềm.

Một lĩnh vực sản xuất được nêu trong thông báo là pin mặt trời perovskite dạng kính. Công nghệ vật liệu của Panasonic cùng các kỹ thuật phủ bằng máy in phun, gia công bằng laser và hàn kín trong lĩnh vực sản xuất màn hình giúp tạo ra kính phát điện dùng cho cửa sổ và tường. Công ty dự định ứng dụng tin học và AI vào phát triển vật liệu cũng như tối ưu hóa các điều kiện quy trình; hoạt động kinh doanh bắt đầu bằng việc bán các sản phẩm tiền sản xuất hàng loạt vào tháng 9 năm 2026, còn mục tiêu là triển khai sản xuất hàng loạt toàn diện vào tháng 4 năm 2029 tại cơ sở phát triển công nghệ sản xuất hàng loạt Nagahama ở tỉnh Shiga.

Hoạt động trong lĩnh vực bán dẫn tập trung vào thiết bị hậu kỳ tiên tiến phục vụ xếp chồng chip ba chiều và các ứng dụng sản xuất thế hệ tiếp theo khác. Hoạt động này kết hợp các công nghệ biến đổi bề mặt bằng plasma, liên kết chính xác, in ấn, kiểm tra và vận chuyển. Dự án Đóng gói Bán dẫn bằng AI mới được khởi động kết hợp nghiên cứu với phát triển kinh doanh; dự án dự kiến dùng AI phân tích dữ liệu quy trình và hình ảnh kiểm tra để hỗ trợ dự đoán chất lượng, tìm kiếm điều kiện quy trình và xác định thông số kỹ thuật thiết bị.

T-Rex minh họa ứng dụng trong lĩnh vực robot

Một thông cáo nghiên cứu của Panasonic đề ngày 5 tháng 11 năm 2026 cho thấy hướng nghiên cứu robot làm nền tảng cho chiến lược này. Panasonic Holdings và Panasonic R&D Company of America đã phát triển T-Rex cùng các nhà nghiên cứu từ UC Berkeley, NVIDIA, Stanford University, Sapienza University of Rome và ItalAI. Hệ thống tích hợp thông tin xúc giác ở đầu ngón tay vào mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động, mô hình chuyển hình ảnh và chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên thành hành động của robot, cho phép điều chỉnh chuyển động khi điều kiện tiếp xúc thay đổi.

T-Rex tạo ra các hành động tổng quát thông qua mô-đun thị giác và ngôn ngữ hoạt động ở tốc độ khoảng 5 Hz, tức năm lần cập nhật mỗi giây, trong khi mô-đun xúc giác điều chỉnh chuyển động ở tốc độ khoảng 20 Hz. Nhờ đó, hệ thống có thể ứng phó khi vật bị trượt hoặc bị đẩy quá mạnh mà không phải lặp lại quy trình nhận diện hình ảnh chậm hơn sau mỗi lần điều chỉnh. Bài báo về T-Rex ghi lại bộ dữ liệu giàu thông tin xúc giác kéo dài 100 giờ và kiến trúc Mixture-of-Transformers với tốc độ xử lý thay đổi, đáp ứng các tốc độ xử lý khác nhau này.

Panasonic báo cáo tỷ lệ thành công trung bình 65% trong 12 tác vụ tiếp xúc thực tế, so với 35% của phương pháp đối chứng có kết quả tốt nhất và 42% khi loại bỏ thông tin xúc giác. Phần đánh giá bao gồm lật trang, chuyển trứng, bôi kem đánh răng, mở khóa, lấy thẻ ra và vặn bóng đèn, đòi hỏi khả năng kiểm soát lực tinh tế và thao tác với các vật thể biến dạng.

Panasonic hướng đến các ứng dụng trong tương lai, bao gồm lắp, tháo và siết chặt linh kiện trong sản xuất, cũng như xử lý các vật mềm dẻo hoặc dễ vỡ trong lĩnh vực hậu cần, nhằm giảm gánh nặng cho người lao động và góp phần giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động. Phép thử cốt lõi đối với KMC là liệu kiến thức sản xuất được chia sẻ có thể giúp biến các kết quả nghiên cứu như T-Rex thành những mô hình tham chiếu có thể tái sử dụng tại các cơ sở sản xuất và hậu cần hay không.