Destro AI giúp robot và con người phối hợp trong kho vận mà không tự chế tạo robot. Công ty xây dựng một lớp trí tuệ nhân tạo điều phối robot, xe hàng và nhân viên trong cùng quy trình, sau đó triển khai lớp này trên phần cứng hiện có. Theo bài viết gốc của TechCrunch về Destro AI, công ty vừa công khai hoạt động cùng vòng vốn hạt giống trị giá 8 triệu USD.
Nội dung chính
Khác biệt của Destro AI nằm ở phạm vi điều phối. Hệ thống không chỉ ra lệnh cho robot mà còn hướng dẫn nhân viên xử lý công việc tiếp theo. Cách tiếp cận này đặt bài toán vận hành lên trước phần cứng, tương tự xu hướng xem hạ tầng AI là một hệ thống gồm nhiều lớp phối hợp thay vì chỉ tập trung vào một mô hình riêng lẻ.
Destro AI không bắt đầu bằng việc chế tạo robot
Destro AI bắt đầu từ quy trình của khách hàng rồi xây dựng lớp điều phối phù hợp với thiết bị và nhân sự sẵn có. Robot và mô hình AI là nền tảng, còn sản phẩm của Destro AI kết nối các thành phần đó với công việc thực tế trong kho.
Nhà sáng lập Manthan Pawar nói với TechCrunch rằng nhiều công ty robot khởi đầu bằng câu hỏi của kỹ sư về những thứ thú vị họ có thể làm. Destro AI chọn hướng ngược lại: tìm hiểu kỹ vấn đề của khách hàng trước khi xây giải pháp.
Pawar có bằng thạc sĩ về robot tại Trường Kỹ thuật Tandon thuộc Đại học New York và đã làm việc khoảng 8 năm trong ngành chuỗi cung ứng và robot tại Mỹ. Theo Pawar, Destro AI đang trên lộ trình đạt dòng tiền dương vào cuối năm được TechCrunch đề cập.
Bài toán kho vận của Yusen Logistics
Yusen Logistics cần tự động hóa một quy trình trung chuyển trực tiếp gồm nhiều bước: dỡ hàng, phân loại thành các lô hỗn hợp và chuyển hàng sang xe khác. Destro AI điều chỉnh giải pháp lấy và đóng hàng ban đầu để áp dụng cho quy trình này.
Richard Brunelle, giám đốc tự động hóa của bộ phận logistics Mỹ tại Yusen Logistics, đã giúp Destro AI xác định hướng triển khai. Theo TechCrunch, Brunelle phụ trách tự động hóa tại khoảng 30 cơ sở ở Mỹ. Yusen đã sử dụng băng chuyền và máy phân loại cố định, đồng thời thử nghiệm robot dỡ hàng khỏi xe moóc và máy chà sàn tự hành.
Công ty con của Yusen tại Anh đã xây dựng một cơ sở tự động hoàn toàn. Yusen cũng đang chuẩn bị một kế hoạch tương tự tại Mỹ. Khi Brunelle gặp Pawar, Destro AI vẫn tập trung vào quy trình lấy và đóng hàng, trong đó nhiều loại hàng hóa được phân loại và gom vào từng kiện riêng.
Brunelle nhận ra hoạt động trung chuyển trực tiếp của Yusen có cùng bản chất. Hàng được dỡ khỏi một xe tải, phân loại thành các lô hỗn hợp rồi chuyển sang những xe khác để giao đến khách hàng cuối. Ông đề nghị Destro AI điều chỉnh giải pháp cho môi trường đó vì chưa thấy doanh nghiệp nào xử lý trọn vẹn quy trình.
Destro AI điều phối người, xe hàng và robot ra sao?
Destro AI dùng hai lớp phần mềm để quản lý hoạt động tại kho. Vision điều khiển chuyển động của robot dựa trên hình ảnh và chỉ dẫn, còn Mothership phối hợp nhân viên, xe đẩy, xe tải và robot trong một quy trình thống nhất.
Theo TechCrunch, Destro AI bắt đầu thử nghiệm tại một cơ sở của Yusen ở vùng Tây Bắc Thái Bình Dương với 3 robot kéo xe hàng do Miva Robotics chế tạo. Các robot chạy bằng hệ điều hành Vision của Destro AI, dựa trên mô hình thị giác, ngôn ngữ và hành động có trọng số mở. Loại mô hình này diễn giải hình ảnh từ camera cùng chỉ dẫn để điều khiển robot.
Khi nhân viên dỡ hàng từ xe tải sang các xe đẩy khác nhau, robot tìm những xe đã đầy rồi đưa chúng đến đúng điểm nhận. Hệ điều hành Mothership của Destro AI đồng thời định hướng cho nhân viên, xe đẩy và xe tải. Brunelle cho biết cách làm này giảm nhu cầu lao động thủ công và loại bỏ giấy tờ khỏi quy trình vì các bước đã được đưa vào một hệ thống.
Mothership phối hợp toàn bộ quy trình
Khả năng điều phối toàn bộ hoạt động giúp Destro AI vượt qua hai công ty robot tên tuổi khác mà Yusen từng trao đổi. Theo TechCrunch, một công ty có robot vận chuyển xe hàng giữa hai điểm nhưng không quản lý được khâu chất và dỡ hàng. Công ty còn lại cung cấp công cụ quản lý đội robot nhưng vẫn cần một người trực tiếp điều phối mọi công đoạn.
Destro AI không thay thế toàn bộ hệ thống hiện hữu bằng một cỗ máy duy nhất. Công ty kết nối thiết bị và nhân sự thành một quy trình chung. Cách tiếp cận này gần với việc các tác tử AI cần một lớp hạ tầng để phối hợp hành động thay vì hoạt động tách rời.
Destro AI mở rộng từ 3 robot lên 43 robot
Destro AI đang chuyển từ một thử nghiệm 3 robot sang hai đợt triển khai lớn hơn tại Yusen Logistics. Một hệ thống sẽ có 26 robot, còn đợt thử nghiệm tại Nam California sử dụng 17 robot.
TechCrunch cho biết Destro AI đang mở rộng chương trình thử nghiệm ban đầu thành một hệ thống đầy đủ gồm 26 robot. Công ty cũng khởi động một đợt thử nghiệm khác với 17 robot tại cơ sở của Yusen ở Nam California.
Pawar muốn sao chép quy trình trung chuyển trực tiếp này sang hàng nghìn kho hàng có cùng loại công việc. Kế hoạch mở rộng đã thuyết phục Base10 Partners và Bonfire Ventures dẫn dắt vòng vốn hạt giống 8 triệu USD, với sự tham gia của CoFound Partners.
Khả năng chuyển một quy trình đã vận hành sang nhiều cơ sở quan trọng hơn số robot riêng lẻ. Destro AI đặt cược rằng lớp điều phối có thể hoạt động với nhiều loại thân máy và mô hình, miễn là chúng thực hiện được nhiệm vụ được giao.
Giới hạn của cách tiếp cận Destro AI
Destro AI có thể gặp khó ở những quy trình cần khả năng cầm nắm và thao tác tinh vi. Theo TechCrunch, thân robot phổ thông cùng các mô hình nguồn mở hiện chưa chứng minh được năng lực ở nhóm nhiệm vụ này.
Một câu hỏi khác là liệu các công ty phát triển mô hình nền tảng, bàn tay robot có độ khéo léo cao hoặc robot hình người đa dụng có cung cấp công nghệ cho Destro AI hay không. Những công ty đó có thể tự tham gia thị trường và giữ lại phần giá trị cho mình.
Pawar cho rằng Destro AI đã chọn đúng lớp công nghệ nơi giá trị sẽ tích lũy. Công ty có thể tận dụng nguồn vốn nghiên cứu đang đổ vào mô hình AI và linh kiện robot thay vì tự tài trợ cho toàn bộ quá trình phát triển phần cứng.
Tự động hóa phải giải quyết vấn đề vận hành
Yusen đánh giá công nghệ tự động hóa theo khả năng cải thiện hiệu quả, độ ổn định và tính linh hoạt của hoạt động kho vận. Tiêu chí này giải thích vì sao Yusen chọn một hệ thống điều phối toàn bộ quy trình thay vì chỉ bổ sung một loại robot.
Brunelle nói với TechCrunch rằng ông chưa tìm thấy trường hợp sử dụng phù hợp cho robot hình người đi bằng hai chân, dù đang đánh giá khả năng thử nghiệm một mẫu hình người chạy bằng bánh xe. Với Yusen, công nghệ chỉ có ý nghĩa khi giúp hoạt động hiệu quả, ổn định và linh hoạt hơn.
Destro AI không bán sự mới lạ của phần cứng. Công ty tìm cách đưa thiết bị sẵn có, nhân viên và luồng hàng vào cùng một hệ thống chỉ dẫn.
Destro AI dự kiến trình bày cách tiếp cận này tại TechCrunch Disrupt. Độc giả quan tâm đến robot ứng dụng thực tế có thể đọc thêm về Stretch 4 trên sân khấu Disrupt 2026 để xem một hướng phát triển phần cứng khác.
Hãy tiếp tục theo dõi Sine để cập nhật những mô hình AI và robot đang chuyển từ trình diễn công nghệ sang giải quyết công việc thực tế.
