Serve Robotics mở phần mềm đội xe và dữ liệu cho các công ty AI vật lý

Ngày 5 tháng 11 năm 2026, Serve Robotics công bố Physical AI Services, cung cấp cho các công ty khác đang phát triển AI vật lý các công cụ kết nối robot, tuyển chọn dữ liệu và tạo dữ liệu huấn luyện từ thế giới thực. Bedrock Robotics, công ty phát triển các hệ thống tự hành cho thiết bị xây dựng hạng nặng, là một trong những khách hàng đầu tiên.

Bộ sản phẩm gồm ba phần thương mại hóa hạ tầng mà Serve đã xây dựng trong quá trình mở rộng hoạt động của chính mình. Công ty cho biết đã triển khai hơn 2.000 robot tại hơn 40 thành phố và 27 bệnh viện, đồng thời Physical AI Services hiện đang vận hành hàng nghìn phương tiện trong một tá ngành công nghiệp. Các lĩnh vực này bao gồm xây dựng, khai thác mỏ, vận tải đường bộ tự hành và đội robot giao đồ ăn trên vỉa hè của Serve, tạo cho dịch vụ một nền tảng vận hành trải rộng trên nhiều loại máy móc và môi trường khác nhau.

“Xây dựng một robot mới chỉ là khởi đầu. Để duy trì kết nối, khả năng học hỏi và cải tiến cho hàng nghìn robot, cần có thêm một lớp công nghệ khác,” đồng sáng lập kiêm CEO Ali Kashani cho biết.

Kết nối và giám sát đội xe

Serve Link kết nối các máy móc ngoài thực địa với mô hình, hệ thống giám sát và hệ thống huấn luyện, trong bối cảnh ngày càng nhiều tác vụ tính toán AI vật lý được chuyển vào các trung tâm dữ liệu. Các chức năng của nền tảng gồm quản lý tác vụ, giám sát trạng thái từng thiết bị, hỗ trợ từ xa để xử lý tình huống bất thường, thu thập dữ liệu và khai thác các mẫu khó. Bedrock sử dụng Link để kết nối thiết bị qua Wi-Fi, LTE, 5G và mạng vệ tinh.

Tài liệu về Physical AI Services cho biết phần mềm có thể kết hợp các kết nối 4G, 5G, Wi-Fi, vệ tinh và mạng di động riêng; dự đoán phương thức truyền tải tối ưu để tránh tình trạng tải đệm; đồng thời được thiết kế nhằm giảm độ trễ, thời gian xử lý và chi phí tính toán khi chạy trên hầu hết mọi loại phần cứng. Những khả năng này hướng đến việc duy trì kết nối với đội xe ở nhiều địa điểm và trong các điều kiện mạng khác nhau.

Từ dữ liệu đội xe đến dữ liệu huấn luyện

Serve Data Curator xử lý khối lượng thông tin do các robot đã triển khai tạo ra. Công cụ này chuyển đổi hàng petabyte dữ liệu đầu vào từ cảm biến thành dữ liệu đội xe có thể tìm kiếm và trực quan hóa, giúp kỹ sư tìm các tình huống phù hợp, điều tra sự cố và xác định những trường hợp biên ít gặp mà không cần xem xét thủ công từng bản ghi.

Có thể tập hợp các ví dụ được chọn thành những bộ dữ liệu chuyên biệt phục vụ huấn luyện và đánh giá. Các công cụ gán nhãn tích hợp cùng khả năng kết nối với quy trình học máy liên kết việc tìm ra ví dụ hữu ích với việc sử dụng chúng để phát triển mô hình. Sau đó, hiệu suất mô hình có thể giúp định hướng những ví dụ mà các nhóm sẽ tuyển chọn, thu thập và mô phỏng tiếp theo, kết nối trải nghiệm của robot ngoài thực địa với các đợt huấn luyện sau đó.

Serve cho biết Data Catalog chứa hàng triệu giờ dữ liệu thực tế từ các robot hoạt động trên đường phố, bao gồm thông tin địa hình và cơ sở hạ tầng; việc thu thập dữ liệu trong quá trình triển khai thực tế tuân thủ luật pháp địa phương và tôn trọng quyền riêng tư của những người ở gần. Dữ liệu địa hình và cơ sở hạ tầng thu thập từ các đợt triển khai trên vỉa hè nhằm giúp các mô hình nền tảng hiểu được những môi trường phức tạp do con người tạo ra, chẳng hạn như vỉa hè trong đô thị.

Bộ sản phẩm có cấu trúc mô-đun, dễ tích hợp và sử dụng ngay; các ứng dụng đã được ghi nhận bao gồm robot hình người, nông nghiệp, lâm nghiệp, thám hiểm dưới nước và xe tải tự hành, bên cạnh lĩnh vực giao hàng và xây dựng. Điểm chung là hạ tầng: các giải pháp kết nối, truyền tải và tuyển chọn dữ liệu được cung cấp dưới dạng nền tảng sẵn có, giúp khách hàng dành thời gian kỹ thuật cho máy móc và hệ thống tự hành của riêng mình.

Đối với Serve, câu hỏi then chốt là kinh nghiệm vận hành đó có thể chuyển giao đến mức nào. Dịch vụ này mời gọi khách hàng xây dựng dựa trên hạ tầng và dữ liệu được định hình qua các đợt triển khai tại vỉa hè và bệnh viện, trong khi máy móc của họ thực hiện những nhiệm vụ khác; giá trị của dịch vụ phụ thuộc vào mức độ mà các nền tảng dùng chung này có thể giảm bớt khối lượng công việc kỹ thuật.