Chính phủ Hàn Quốc sẽ áp dụng cơ chế “moving target” cho chương trình nghiên cứu và phát triển (R&D) Physical AI trị giá 1.400 tỷ won, cho phép điều chỉnh hướng nghiên cứu và phương thức triển khai theo diễn biến công nghệ. Ngay từ vòng mời thầu, các đơn vị tham gia đã được yêu cầu trình bày cách nhận diện thay đổi công nghệ, cũng như phương án điều chỉnh kế hoạch, thành phần tham gia và ngân sách khi cần.

Thông tin trên được ông Lee Jun-woo, quản lý dự án Physical AI tại Cơ quan Xúc tiến Công nghiệp CNTT và Truyền thông Hàn Quốc (NIPA), công bố ngày 10/7 tại sự kiện giới thiệu chương trình R&D Physical AI Jeonbuk - Gyeongnam diễn ra ở NuriDream Square, Sangam, Seoul.

Theo ông Lee, Physical AI là lĩnh vực thay đổi rất nhanh. Từ khi khái niệm này xuất hiện đến nay mới chưa đầy hai năm, trong khi thời gian thực hiện chương trình kéo dài 4 năm 5 tháng. “Không ai có thể chắc chắn sau hai năm nữa, công nghệ hiện tại còn là xu hướng chủ đạo hay không”, ông nói.

Chương trình R&D Physical AI Jeonbuk - Gyeongnam sẽ được triển khai trong giai đoạn 2026-2030. Trong đó, dự án tại Jeonbuk có tổng quy mô 730 tỷ won, gồm khoảng 515 tỷ won từ ngân sách trung ương, khoảng 86,1 tỷ won từ ngân sách địa phương và phần vốn đối ứng từ khu vực tư nhân. Dự án tại Gyeongnam có tổng quy mô 670 tỷ won, trong đó khoảng 405,8 tỷ won đến từ ngân sách trung ương.

Mục tiêu cuối cùng của hai dự án là xây dựng mô hình tham chiếu cho nhà máy tự chủ theo chuẩn Hàn Quốc, nơi toàn bộ hoạt động vận hành được điều khiển bằng AI. Chương trình sẽ chuẩn hóa dữ liệu tại hiện trường sản xuất, đồng thời kết nối mô hình hành vi trí tuệ vật lý (PI-LAM), digital twin, nhà máy định nghĩa bằng phần mềm và hệ thống điều hành, kiểm soát vận hành SDF-OCS để quản lý đồng bộ thiết bị, quy trình, logistics và chất lượng. Theo kế hoạch, mô hình này sau đó sẽ được mở rộng thành gói “K-AI Factory” để áp dụng cho các nhà máy trong và ngoài nước.

Toàn bộ chương trình gồm 35 tiểu nhiệm vụ. Trong đó, dự án Gyeongnam gộp 23 tiểu nhiệm vụ thành 5 gói mời thầu, bao gồm thu thập và kiểm chứng dữ liệu quy trình sản xuất, data pipeline, PI-LAM, testbed và tiêu chuẩn hóa. Dự án Jeonbuk chia 12 tiểu nhiệm vụ thành 6 gói mời thầu, tập trung vào nền tảng vận hành nhà máy, digital twin, mô hình nền tảng, logistics và an ninh, testbed và phổ biến công nghệ. Với các nhiệm vụ tích hợp, đơn vị chủ trì và các tổ chức tham gia phải nộp hồ sơ theo hình thức liên danh.

Điều chỉnh R&D theo biến động công nghệ

Trong đợt mời thầu này, cơ quan quản lý yêu cầu các đơn vị tham gia không chỉ đề xuất nội dung nghiên cứu mà còn phải trình bày cách phát hiện biến động công nghệ và phương án điều chỉnh định hướng thực hiện. Ông Lee cho biết mức độ cụ thể của kế hoạch này cũng sẽ là một tiêu chí trong quá trình chấm chọn đơn vị thực hiện.

Ông lấy ví dụ xu hướng công nghệ có thể dịch chuyển từ mô hình thị giác - ngôn ngữ - hành động (VLA) sang mô hình hành động thế giới (WAM). Theo ông, khi định hướng công nghệ thay đổi, không thể tiếp tục giữ nguyên kế hoạch ban đầu. Nếu phương án “moving target” được thiết kế hợp lý, NIPA sẽ phản ánh những thay đổi đó sau khi hoàn tất tuyển chọn, đồng thời cho phép điều chỉnh linh hoạt cả thành phần tham gia lẫn ngân sách.

NIPA cũng dự kiến thiết lập một cơ chế phối hợp với sự tham gia của lãnh đạo các nhiệm vụ tổng, nhiệm vụ thành phần và chính quyền địa phương để thảo luận về biến động công nghệ, mức độ liên kết giữa các nhiệm vụ và nhu cầu điều chỉnh đơn vị tham gia hoặc ngân sách.

Tập trung vào vận hành nhà máy và dữ liệu, không đặt trọng tâm vào humanoid

Chương trình được thiết kế theo hướng hiện thực hóa công nghệ vận hành nhà máy thông minh một cách tích hợp, thay vì chỉ tập trung vào một số phần cứng hoặc mô hình đơn lẻ trong hệ sinh thái Physical AI.

Theo ông Lee, chương trình không đặt trọng tâm vào humanoid, gripper hay robot foundation model. Mục tiêu chính là phát triển SDF-OCS đủ khả năng vận hành tự chủ trong môi trường nhà máy phức tạp.

Một phần đáng kể ngân sách cũng được phân bổ cho hoạt động thu thập, truyền dẫn và quản trị dữ liệu. Chương trình sẽ kết hợp dữ liệu tại hiện trường sản xuất với dữ liệu tổng hợp, đồng thời xây dựng data pipeline để truyền dữ liệu giữa edge và cloud. Cấu phần này cũng bao gồm cơ chế phát hiện thay đổi dữ liệu phát sinh do thiết bị xuống cấp hoặc hao mòn, phục vụ việc huấn luyện lại mô hình.

Ông Lee nhấn mạnh dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất trong Physical AI. “Muốn vượt ra ngoài quy mô phòng thí nghiệm, cần có dữ liệu quy mô lớn được lưu chuyển liên tục. Vì vậy, chúng tôi dành tỷ trọng ngân sách đáng kể cho data pipeline”, ông nói.

Trong tiêu chí đánh giá, chương trình giảm trọng số dành cho thành tích R&D trước đó, đồng thời tăng yêu cầu về kiểm chứng, thương mại hóa, tính thách thức và mức độ phù hợp với chính sách địa phương. Dự án Gyeongnam yêu cầu khu vực tư nhân đối ứng tối thiểu 40% tổng kinh phí R&D, trong khi tỷ lệ tối thiểu tại Jeonbuk là 30%.

Lo ngại lợi thế nghiêng về doanh nghiệp lớn

Tại sự kiện, một số ý kiến bày tỏ lo ngại rằng quy mô nhiệm vụ lớn cùng hình thức mời thầu tích hợp có thể khiến các liên danh nghiêng về phía doanh nghiệp quy mô lớn. Riêng hạng mục thu thập và kiểm chứng dữ liệu hiện trường sản xuất của dự án Gyeongnam yêu cầu 13 tiểu nhiệm vụ phải được nộp trong cùng một liên danh. Cách tổ chức này đòi hỏi khả năng điều phối đồng thời nhiều công nghệ và nhiều tổ chức tham gia, khiến doanh nghiệp vừa và nhỏ gặp khó nếu muốn đảm nhận vai trò chủ trì.

Một đại diện doanh nghiệp tham dự cho biết việc lập liên danh để triển khai 13 nhiệm vụ trong thời gian mời thầu ngắn là không dễ. Theo người này, chỉ một số ít tập đoàn lớn mới có thể đảm nhận vai trò tổng thầu, làm dấy lên nguy cơ chương trình chủ yếu rơi vào tay một nhóm doanh nghiệp lớn.

Trả lời vấn đề này, đại diện NIPA cho biết việc gộp các nhiệm vụ vào một gói mời thầu là lựa chọn khó tránh khỏi nhằm bảo đảm tính tích hợp và sự thống nhất giữa các đầu việc. Cơ quan này cũng cho biết không đặt ra hạn chế riêng đối với việc một doanh nghiệp tham gia đồng thời nhiều nhiệm vụ, song sẽ xem xét mức độ phù hợp của vai trò và tỷ lệ tham gia của từng tổ chức trong quá trình đánh giá.

Sự kiện ngày 10/7 có sự tham dự của MegazoneCloud, Naver Cloud, LG Electronics, LG CNS, Enhance, RaonSecure, Persona AI, KT, Realworld, Flitto và Aim Intelligence. Đại diện Naver Cloud cho biết doanh nghiệp có ý định tham gia chương trình Physical AI, đặc biệt ở mảng mô hình và hạ tầng, đồng thời đang thảo luận khả năng tham gia liên danh với các đối tác phù hợp.