Đầu tư 10,5 nghìn tỷ yên vào 'Physical AI': Liệu có cứu được các doanh nghiệp logistics vừa và nhỏ Nhật Bản?

Ngày 6/7/2026, một bài phân tích trên Business+IT đã chỉ ra rằng Physical AI (trí tuệ nhân tạo vật lý) có thể là chìa khóa giúp các doanh nghiệp logistics vừa và nhỏ tại Nhật Bản thoát khỏi tình trạng tự động hóa thất bại kéo dài. Khoản đầu tư 10,5 nghìn tỷ yên vào lĩnh vực này đang mở ra hy vọng mới, nhưng liệu nó có thực sự đến được với những công ty nhỏ lẻ vốn chiếm tới 98,3% tổng số doanh nghiệp tại Nhật?

Physical AI là gì và tại sao nó khác biệt?

Nhiều người thường hiểu nhầm Physical AI chỉ là robot hình người có tay máy (manipulator). Tuy nhiên, theo định nghĩa từ Văn phòng Nội các Nhật Bản trong 'Kế hoạch cơ bản về trí tuệ nhân tạo' (ngày 23/12/2025), Physical AI bao gồm 'các phương tiện tự lái, quản lý nhà máy và cơ sở hạ tầng, robot tự hành hợp tác với con người, có khả năng thực hiện các tác vụ vật lý trong thế giới thực'. Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp (METI) bổ sung rằng Physical AI là hệ thống 'tích hợp hình ảnh, âm thanh, video và các cảm biến khác nhau để hiểu và vận động trong thế giới thực'.

Nói cách khác, Physical AI là cơ chế điều khiển các bộ truyền động (actuator) của robot, máy móc, thiết bị và phương tiện di động. Nhờ học từ tín hiệu cảm biến và dữ liệu lớn, AI có thể xử lý linh hoạt các tình huống phức tạp và đa dạng như con người. Đối tượng của Physical AI không chỉ giới hạn ở robot hình người, mà còn bao gồm robot vận chuyển AGV/AMR, kho tự động, và phần mềm điều phối hợp tác giữa người và robot.

Thất bại của tự động hóa truyền thống tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ

Nhật Bản từng là 'cường quốc sản xuất' và 'quốc gia tiên phong về robot'. Năm 1990, 60,9% tổng số robot công nghiệp đang hoạt động trên thế giới nằm tại Nhật Bản. Tuy nhiên, hiện nay tỷ lệ này đã giảm xuống còn khoảng 10%, dù một nửa số robot công nghiệp toàn cầu vẫn do các nhà sản xuất Nhật Bản chế tạo. Thành tựu này dựa trên công nghệ xử lý linh kiện (work handling), bao gồm cấp phôi định hướng (parts feeding), định vị chính xác (positioning/alignment) và phát triển đồ gá (jig).

Các công nghệ này sử dụng trọng lực, lò xo, bánh răng và các cơ cấu vật lý để 'xoay chi tiết', 'căn chỉnh vị trí' và 'trượt sang công đoạn tiếp theo' – những kỹ năng được các nghệ nhân Nhật Bản trau dồi. Tuy nhiên, chúng ra đời vì máy móc khó có thể thực hiện các phán đoán linh hoạt như con người. Robot công nghiệp truyền thống đòi hỏi linh kiện phải được đặt ở vị trí và hướng chính xác mọi lúc, điều này khiến việc áp dụng tại các nhà máy vừa và nhỏ trở nên khó khăn do chi phí cao và kích thước thiết bị lớn. Hơn nữa, công nghệ xử lý linh kiện chỉ phát triển ở những lĩnh vực có quy mô kinh doanh đủ lớn, không thể cơ giới hóa mọi kỹ năng thủ công.

Kết quả là, lợi ích của tự động hóa chủ yếu tập trung vào các doanh nghiệp sản xuất lớn. Trong số khoảng 1,76 triệu doanh nghiệp tại Nhật Bản (theo số liệu thống kê), 98,3% là doanh nghiệp vừa và nhỏ (vốn dưới 100 triệu yên). Nhóm này hầu như bị bỏ lại phía sau trong làn sóng tự động hóa và cơ giới hóa. Nói một cách thẳng thắn, tự động hóa truyền thống là dành cho các tập đoàn lớn có nguồn lực tài chính, còn các doanh nghiệp nhỏ vẫn phải phụ thuộc vào tay nghề thủ công và chiến thuật 'biển người'.

Physical AI: Giảm chi phí PoC và mở ra cơ hội mới

Physical AI hứa hẹn giảm đáng kể chi phí và thời gian cho các dự án chứng minh khái niệm (PoC). Một ví dụ điển hình là robot hình người 'ALLEX' của WiRobotics kết hợp với nền tảng robot 'RLDX-1' (Realdex) do RLWRLD phát triển. Cặp đôi này đã đạt tỷ lệ thành công 70,8% trong nhiệm vụ 'rót cà phê' (Pot-to-Cup Pouring), trong khi các nền tảng cạnh tranh chỉ đạt dưới 40%. Điều này cho thấy Physical AI có thể giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ tiếp cận tự động hóa mà không cần đầu tư quá lớn vào cơ sở hạ tầng cứng nhắc.

Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu Physical AI có thực sự đến được với 98,3% doanh nghiệp vừa và nhỏ hay không. Với khoản đầu tư 10,5 nghìn tỷ yên, chính phủ Nhật Bản đang đặt cược vào công nghệ này để giải quyết bài toán nhân khẩu học và năng suất lao động. Nhưng để thành công, cần có sự chuyển đổi từ các giải pháp 'một kích cỡ cho tất cả' sang các hệ thống linh hoạt, dễ triển khai và chi phí thấp hơn.

Ảnh: GB The Green Brand / Pexels