Derpy✔
Intern Writer
Khi nói đến robot hình người, chúng ta thường nghĩ đến những cỗ máy hai chân có thể chạy, nhảy hay thực hiện các động tác phức tạp. Nhưng tại WAIC2026, một hình thái khác đang nổi lên: robot hình người di chuyển bằng bánh xe. Thay vì tập trung vào những màn trình diễn bắt mắt, các nhà sản xuất đang hướng đến khả năng "làm việc thực sự".
Tại triển lãm, robot được trình diễn trong nhiều nhiệm vụ như vận chuyển vật liệu, phân loại hàng hóa, cấp liệu và lấy hàng. Galbot S1 của Galaxy General có thể nâng thùng vật liệu nặng 30 kg để tháo dỡ, vận chuyển và xếp chồng. Moz1 của Qianxun Intelligence thực hiện các nhiệm vụ dọn chai nước và bát đĩa theo lệnh. YouiBot trình diễn dây chuyền sản xuất thu nhỏ với nhiều robot "Xifeng" cùng robot vận chuyển di động thực hiện các công việc chọn, chuyển và giao hàng.
Điểm đáng chú ý là trong khi robot hai chân vẫn thường gây chú ý trên mạng xã hội, những robot thực hiện các nhiệm vụ vận chuyển, phân loại, cấp liệu và lấy hàng tại các triển lãm công nghệ lại chủ yếu là robot hình người bánh xe. Chúng giữ lại phần thân trên, hai cánh tay và khả năng thao tác tương tự con người, nhưng sử dụng khung gầm bánh xe thay cho đôi chân để di chuyển.
Theo Liên minh Ứng dụng Kịch bản Robot Hình người, trong nửa đầu năm 2026, toàn cầu có hơn 91 mẫu robot hình người mới được công bố, tăng khoảng 23% so với cùng kỳ năm trước. Robot hai chân có 41 mẫu, chiếm khoảng 45%, trong khi robot bánh xe đạt 44 mẫu, chiếm khoảng 48%, lần đầu vượt robot hai chân về số lượng sản phẩm mới. Robot kết hợp bánh xe và chân có 6 mẫu, tương đương khoảng 7%.
Nhiều nhà sản xuất lớn đã giới thiệu robot bánh xe mới trong năm nay, trong đó có Galaxy General, Pudu Tech, UBTECH, YouiBot, Fourier Intelligence và Qianxun Intelligence. Một số công ty robot bốn chân như Yunshun cũng đang thử nghiệm giải pháp kết hợp bánh xe và chân. Fourier GRW và Qianxun Moz2 là hai sản phẩm được ra mắt tại WAIC2026 vào tháng 7.
Galaxy General ra mắt Galbot S1 vào tháng 1, một robot bánh xe công nghiệp tải nặng, có khả năng nâng tối đa 50 kg mỗi cánh tay. Pudu Tech giới thiệu PUDU D7 thế hệ mới vào tháng 6, tải trọng tối đa 14 kg mỗi cánh tay, hỗ trợ thay pin nóng và vừa làm việc vừa học hỏi. Tháng 7, Fourier Intelligence lần đầu công bố robot hai tay bánh xe GRW, tải trọng tối đa 16 kg mỗi cánh tay, có thể thay đổi giữa kẹp, giác hút và bàn tay linh hoạt. Các sản phẩm này đều hướng tới những nhiệm vụ như vận chuyển, cấp liệu, lấy hàng và các công việc đòi hỏi di chuyển, thao tác liên tục.
Phạm vi ứng dụng của robot bánh xe cũng đang mở rộng. UBTECH Cruzer Y1 tập trung xử lý thùng hàng, hộp giấy và vật liệu trong môi trường công nghiệp. Qianxun Moz1 hướng đến các nhiệm vụ công nghiệp và thao tác phức tạp, còn Moz2 sử dụng khung gầm bánh lái đa hướng và cấu trúc chân gập để mở rộng sang siêu thị, khách sạn và văn phòng. Yunshun giới thiệu Shancat S10, robot bốn chân kết hợp bánh xe, cân bằng giữa tốc độ di chuyển trên mặt phẳng và khả năng vượt địa hình. Robot nặng dưới 20 kg, gồm cả pin, hoạt động liên tục hơn 3 giờ và hỗ trợ sạc tự động.
Một số sản phẩm đã bắt đầu công bố giá và đơn hàng. YouiBot ra mắt "Xifeng" vào tháng 6 với phiên bản tiêu chuẩn giá 299.000 nhân dân tệ, tương đương khoảng 41.262 USD hoặc 1,05 tỷ đồng, và phiên bản nâng cao giá 499.000 nhân dân tệ, tương đương khoảng 68.862 USD hoặc 1,75 tỷ đồng. Công ty cũng cho biết đã ký 4.000 đơn đặt hàng tiềm năng.
Theo YouiBot, cả hai phiên bản Xifeng đều sử dụng khung gầm đa hướng cùng hệ thống điều khiển "Changyu". Bản tiêu chuẩn có lidar phẳng 360 độ và thân trên có thể gập mở ở góc lớn, chủ yếu phục vụ môi trường công nghiệp thông thường. Bản nâng cao bổ sung hai lidar 3D, điều hướng đa hướng 3D và cơ cấu thân trên bốn bậc tự do, hướng đến các lĩnh vực như bán dẫn và năng lượng hóa chất, nơi yêu cầu cao hơn về định vị, nhận thức môi trường và thao tác.
Vậy tại sao robot bánh xe lại đang tiến gần hơn đến thương mại hóa? Lý do chính là chúng giúp giảm độ phức tạp khi đưa robot vào môi trường thực tế.
Với một nhiệm vụ vận chuyển, robot hai chân phải đồng thời duy trì thăng bằng, di chuyển, tránh chướng ngại vật, định vị, gắp và thao tác. Các yếu tố này tác động lẫn nhau, chỉ một sai lệch nhỏ về dáng đi hoặc trọng tâm cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của cánh tay. Trong khi đó, khung gầm bánh xe đã có công nghệ điều khiển chuyển động tương đối trưởng thành, tạo nền tảng ổn định cho phần thân trên. Nhờ vậy, các nhà sản xuất có thể tập trung sức mạnh tính toán và phần cứng vào nhận diện hình ảnh, phối hợp hai cánh tay và thực hiện nhiệm vụ.
Ở những môi trường tương đối bằng phẳng như nhà máy, nhà kho, siêu thị hay khách sạn, bánh xe có thể đáp ứng phần lớn nhu cầu di chuyển, đồng thời có lợi thế về tải trọng, thời gian hoạt động và chi phí bảo trì. Robot có thể giải quyết bài toán "làm việc ổn định" trước, sau đó mới từng bước nâng cao khả năng xử lý môi trường phức tạp.
Fourier Intelligence cho rằng sản phẩm bánh xe dễ triển khai, chi phí dễ kiểm soát và phù hợp với các nhiệm vụ tải nặng như vận chuyển, cấp liệu. Robot hai chân có tiềm năng ứng dụng rộng hơn, nhưng độ khó kỹ thuật, chi phí và giá thành vẫn cần tiếp tục tối ưu. Vì vậy, Fourier ra mắt GRW như một sản phẩm bổ sung cho dòng robot hai chân GRx.
Ông Han Fengtao, nhà sáng lập kiêm CEO Qianxun Intelligence, cũng cho rằng khung gầm bánh xe có công nghệ và độ tin cậy tương đối trưởng thành. Các thuật toán điều khiển chuyển động và hệ thống cảm biến tránh chướng ngại vật có thể được tái sử dụng trên nhiều sản phẩm. Chuỗi cung ứng bánh xe cũng đã phát triển, giúp kiểm soát chi phí sản xuất hàng loạt. Moz1 và Moz2 dùng chung nền tảng công nghệ và chuỗi cung ứng, qua đó giảm chi phí nghiên cứu, sản xuất và rút ngắn thời gian kiểm chứng kịch bản.
Tuy nhiên, lựa chọn công nghệ cuối cùng vẫn phải dựa trên hiệu quả đầu tư. Với khung gầm bánh xe, nhà sản xuất có thể tập trung nguồn lực vào khả năng thao tác và các nhiệm vụ trực tiếp tạo ra giá trị, đồng thời xây dựng những tiêu chí đánh giá rõ ràng, chẳng hạn robot có thể cấp liệu liên tục bao nhiêu lần, mỗi nhiệm vụ mất bao lâu và cần con người can thiệp bao nhiêu lần.
Theo Han Fengtao, các nhiệm vụ công nghiệp có tiêu chuẩn rõ ràng và có thể định lượng để nghiệm thu. Những môi trường dịch vụ thường là môi trường bán cấu trúc. Cả hai đều cho phép robot bánh xe nhanh chóng tạo ra giá trị, qua đó thúc đẩy việc triển khai embodied AI theo một lộ trình thực tế.
YouiBot cho biết công ty đã tích lũy hơn 800 dự án triển khai embodied AI. Khi Xifeng đi vào một kịch bản mới, hệ thống phần mềm và điều phối hiện có có thể được tái sử dụng mà không cần xây dựng lại nền tảng độc lập. Theo tiêu chuẩn thử nghiệm của công ty, chỉ cần tối thiểu 50 dữ liệu để huấn luyện mẫu nhỏ, tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ có thể đạt 90%, sau đó tiếp tục cải thiện theo chu kỳ 24 giờ.
Những con số này vẫn cần được xem xét cùng độ khó nhiệm vụ, quy mô thử nghiệm và mức độ can thiệp của con người. Tuy nhiên, chúng cho thấy các nhà sản xuất đang cụ thể hóa bài toán thương mại hóa: robot cần bao nhiêu dữ liệu khi vào một nhà máy mới, mất bao lâu để triển khai, có thể tái sử dụng bao nhiêu hệ thống và kinh nghiệm, và chi phí thực tế để hoàn thành một nhiệm vụ là bao nhiêu.
Vì vậy, robot bánh xe đang tiến gần hơn đến thương mại hóa theo một lộ trình khá rõ: sử dụng khung gầm trưởng thành để giải quyết việc di chuyển, tập trung nghiên cứu vào thao tác trực tiếp tạo ra giá trị, sau đó giảm chi phí triển khai bằng kinh nghiệm dự án, phần mềm và chuỗi cung ứng có thể tái sử dụng. Đây vẫn chưa phải robot đa năng cho mọi tình huống, nhưng ở giai đoạn hiện tại, cách tiếp cận này dễ tạo ra sản phẩm có thể nghiệm thu, tính toán hiệu quả và mở rộng đơn hàng.
Dù vậy, robot bánh xe cũng có những giới hạn rõ ràng. Cầu thang, ngưỡng cửa và mặt đường gồ ghề xuất hiện phổ biến trong môi trường thực tế, trong khi nhiều cơ sở vật chất được thiết kế theo cách di chuyển của con người. Robot bánh xe dễ bị hạn chế trong những tình huống này, còn robot hai chân có thể bước qua chướng ngại vật và điều chỉnh tư thế. Vì vậy, có ý kiến cho rằng robot bánh xe chỉ là giải pháp tạm thời trước khi robot hai chân trưởng thành hơn.
Galaxy General cho rằng giá trị cốt lõi của embodied AI đến từ các mô hình lớn có thân thể, chứ không nằm ở một hình thái robot duy nhất. AstraBrain có khả năng tổng quát hóa đa nhiệm vụ và đa thân thể, trong khi mô hình điều hướng NavFoM có thể điều khiển robot bốn chân, máy bay không người lái, robot bánh xe và nhiều loại thiết bị khác. Theo hướng phát triển này, cùng một mô hình có thể thích ứng với nhiều dạng thân thể, từ bánh xe, hai chân đến bốn chân, tùy theo nhiệm vụ.
Tuy nhiên, khi triển khai công nghiệp, câu hỏi cuối cùng vẫn là khách hàng có sẵn sàng trả tiền cho khả năng di chuyển mạnh mẽ hơn hay không.
Robot hai chân thích nghi tốt hơn với địa hình phức tạp nhưng cần nhiều khớp hơn, hệ thống điều khiển phức tạp hơn và tiêu thụ nhiều năng lượng hơn. Điều đó đồng nghĩa với nhiều điểm lỗi tiềm ẩn và chi phí bảo trì cao hơn. Chỉ khi việc vượt cầu thang, ngưỡng cửa hay rãnh trở thành yêu cầu bắt buộc, khoản đầu tư này mới có thể chuyển thành giá trị thương mại rõ ràng.
Một quan điểm đang được hình thành là ngành robot có thể không hội tụ vào một hình thái duy nhất. Xe nâng không thể đi cầu thang nhưng vẫn có thể đảm nhận các nhiệm vụ tải nặng trong kho bãi và logistics. Cánh tay robot cố định không thể di chuyển nhưng vẫn là thiết bị cốt lõi trong sản xuất. Chỉ cần một hình thái có thể hoàn thành nhiệm vụ cụ thể với chi phí thấp hơn và hiệu quả cao hơn, nó vẫn có chỗ đứng lâu dài.
Một số nhà sản xuất vì thế đang kết hợp nhiều hình thái. Một nhà sản xuất embodied AI cho biết các tình huống kiểm tra và khẩn cấp thường có cả đường bằng phẳng lẫn địa hình có chướng ngại vật. Robot bánh xe thuần túy khó vượt chướng ngại vật, trong khi robot bốn chân tiêu thụ nhiều năng lượng khi di chuyển đường dài. Giải pháp kết hợp bánh xe và chân cho phép robot di chuyển nhanh, tiết kiệm năng lượng trên đường bằng phẳng và chuyển sang chế độ chân khi cần vượt địa hình phức tạp.
Điều này cho thấy bánh xe và chân không nhất thiết phải là hai lựa chọn đối lập. Bánh xe phù hợp với những công việc thường xuyên trong môi trường bằng phẳng, robot hai chân hướng đến các kịch bản tổng quát hơn, còn hình thái kết hợp bánh xe và chân tìm cách cân bằng giữa hiệu quả di chuyển và khả năng thích nghi địa hình.
Lựa chọn bánh xe chắc chắn có những đánh đổi về kỹ thuật, nhưng điều đó không đồng nghĩa với lạc hậu. Cốt lõi của tư duy kỹ thuật là mỗi khả năng mà robot có được phải tạo ra giá trị tương xứng với chi phí bỏ ra. Trước khi robot thực sự có khả năng tổng quát hóa đa kịch bản và đa nhiệm vụ, việc có thể đi vào môi trường làm việc thực tế, hoàn thành công việc liên tục và đáng tin cậy vẫn là tiêu chuẩn thực tế nhất để đánh giá giá trị của chúng.
Tại triển lãm, robot được trình diễn trong nhiều nhiệm vụ như vận chuyển vật liệu, phân loại hàng hóa, cấp liệu và lấy hàng. Galbot S1 của Galaxy General có thể nâng thùng vật liệu nặng 30 kg để tháo dỡ, vận chuyển và xếp chồng. Moz1 của Qianxun Intelligence thực hiện các nhiệm vụ dọn chai nước và bát đĩa theo lệnh. YouiBot trình diễn dây chuyền sản xuất thu nhỏ với nhiều robot "Xifeng" cùng robot vận chuyển di động thực hiện các công việc chọn, chuyển và giao hàng.
Điểm đáng chú ý là trong khi robot hai chân vẫn thường gây chú ý trên mạng xã hội, những robot thực hiện các nhiệm vụ vận chuyển, phân loại, cấp liệu và lấy hàng tại các triển lãm công nghệ lại chủ yếu là robot hình người bánh xe. Chúng giữ lại phần thân trên, hai cánh tay và khả năng thao tác tương tự con người, nhưng sử dụng khung gầm bánh xe thay cho đôi chân để di chuyển.
Theo Liên minh Ứng dụng Kịch bản Robot Hình người, trong nửa đầu năm 2026, toàn cầu có hơn 91 mẫu robot hình người mới được công bố, tăng khoảng 23% so với cùng kỳ năm trước. Robot hai chân có 41 mẫu, chiếm khoảng 45%, trong khi robot bánh xe đạt 44 mẫu, chiếm khoảng 48%, lần đầu vượt robot hai chân về số lượng sản phẩm mới. Robot kết hợp bánh xe và chân có 6 mẫu, tương đương khoảng 7%.
Nhiều nhà sản xuất lớn đã giới thiệu robot bánh xe mới trong năm nay, trong đó có Galaxy General, Pudu Tech, UBTECH, YouiBot, Fourier Intelligence và Qianxun Intelligence. Một số công ty robot bốn chân như Yunshun cũng đang thử nghiệm giải pháp kết hợp bánh xe và chân. Fourier GRW và Qianxun Moz2 là hai sản phẩm được ra mắt tại WAIC2026 vào tháng 7.
Galaxy General ra mắt Galbot S1 vào tháng 1, một robot bánh xe công nghiệp tải nặng, có khả năng nâng tối đa 50 kg mỗi cánh tay. Pudu Tech giới thiệu PUDU D7 thế hệ mới vào tháng 6, tải trọng tối đa 14 kg mỗi cánh tay, hỗ trợ thay pin nóng và vừa làm việc vừa học hỏi. Tháng 7, Fourier Intelligence lần đầu công bố robot hai tay bánh xe GRW, tải trọng tối đa 16 kg mỗi cánh tay, có thể thay đổi giữa kẹp, giác hút và bàn tay linh hoạt. Các sản phẩm này đều hướng tới những nhiệm vụ như vận chuyển, cấp liệu, lấy hàng và các công việc đòi hỏi di chuyển, thao tác liên tục.
Phạm vi ứng dụng của robot bánh xe cũng đang mở rộng. UBTECH Cruzer Y1 tập trung xử lý thùng hàng, hộp giấy và vật liệu trong môi trường công nghiệp. Qianxun Moz1 hướng đến các nhiệm vụ công nghiệp và thao tác phức tạp, còn Moz2 sử dụng khung gầm bánh lái đa hướng và cấu trúc chân gập để mở rộng sang siêu thị, khách sạn và văn phòng. Yunshun giới thiệu Shancat S10, robot bốn chân kết hợp bánh xe, cân bằng giữa tốc độ di chuyển trên mặt phẳng và khả năng vượt địa hình. Robot nặng dưới 20 kg, gồm cả pin, hoạt động liên tục hơn 3 giờ và hỗ trợ sạc tự động.
Một số sản phẩm đã bắt đầu công bố giá và đơn hàng. YouiBot ra mắt "Xifeng" vào tháng 6 với phiên bản tiêu chuẩn giá 299.000 nhân dân tệ, tương đương khoảng 41.262 USD hoặc 1,05 tỷ đồng, và phiên bản nâng cao giá 499.000 nhân dân tệ, tương đương khoảng 68.862 USD hoặc 1,75 tỷ đồng. Công ty cũng cho biết đã ký 4.000 đơn đặt hàng tiềm năng.
Theo YouiBot, cả hai phiên bản Xifeng đều sử dụng khung gầm đa hướng cùng hệ thống điều khiển "Changyu". Bản tiêu chuẩn có lidar phẳng 360 độ và thân trên có thể gập mở ở góc lớn, chủ yếu phục vụ môi trường công nghiệp thông thường. Bản nâng cao bổ sung hai lidar 3D, điều hướng đa hướng 3D và cơ cấu thân trên bốn bậc tự do, hướng đến các lĩnh vực như bán dẫn và năng lượng hóa chất, nơi yêu cầu cao hơn về định vị, nhận thức môi trường và thao tác.
Vậy tại sao robot bánh xe lại đang tiến gần hơn đến thương mại hóa? Lý do chính là chúng giúp giảm độ phức tạp khi đưa robot vào môi trường thực tế.
Với một nhiệm vụ vận chuyển, robot hai chân phải đồng thời duy trì thăng bằng, di chuyển, tránh chướng ngại vật, định vị, gắp và thao tác. Các yếu tố này tác động lẫn nhau, chỉ một sai lệch nhỏ về dáng đi hoặc trọng tâm cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của cánh tay. Trong khi đó, khung gầm bánh xe đã có công nghệ điều khiển chuyển động tương đối trưởng thành, tạo nền tảng ổn định cho phần thân trên. Nhờ vậy, các nhà sản xuất có thể tập trung sức mạnh tính toán và phần cứng vào nhận diện hình ảnh, phối hợp hai cánh tay và thực hiện nhiệm vụ.
Ở những môi trường tương đối bằng phẳng như nhà máy, nhà kho, siêu thị hay khách sạn, bánh xe có thể đáp ứng phần lớn nhu cầu di chuyển, đồng thời có lợi thế về tải trọng, thời gian hoạt động và chi phí bảo trì. Robot có thể giải quyết bài toán "làm việc ổn định" trước, sau đó mới từng bước nâng cao khả năng xử lý môi trường phức tạp.
Fourier Intelligence cho rằng sản phẩm bánh xe dễ triển khai, chi phí dễ kiểm soát và phù hợp với các nhiệm vụ tải nặng như vận chuyển, cấp liệu. Robot hai chân có tiềm năng ứng dụng rộng hơn, nhưng độ khó kỹ thuật, chi phí và giá thành vẫn cần tiếp tục tối ưu. Vì vậy, Fourier ra mắt GRW như một sản phẩm bổ sung cho dòng robot hai chân GRx.
Ông Han Fengtao, nhà sáng lập kiêm CEO Qianxun Intelligence, cũng cho rằng khung gầm bánh xe có công nghệ và độ tin cậy tương đối trưởng thành. Các thuật toán điều khiển chuyển động và hệ thống cảm biến tránh chướng ngại vật có thể được tái sử dụng trên nhiều sản phẩm. Chuỗi cung ứng bánh xe cũng đã phát triển, giúp kiểm soát chi phí sản xuất hàng loạt. Moz1 và Moz2 dùng chung nền tảng công nghệ và chuỗi cung ứng, qua đó giảm chi phí nghiên cứu, sản xuất và rút ngắn thời gian kiểm chứng kịch bản.
Tuy nhiên, lựa chọn công nghệ cuối cùng vẫn phải dựa trên hiệu quả đầu tư. Với khung gầm bánh xe, nhà sản xuất có thể tập trung nguồn lực vào khả năng thao tác và các nhiệm vụ trực tiếp tạo ra giá trị, đồng thời xây dựng những tiêu chí đánh giá rõ ràng, chẳng hạn robot có thể cấp liệu liên tục bao nhiêu lần, mỗi nhiệm vụ mất bao lâu và cần con người can thiệp bao nhiêu lần.
Theo Han Fengtao, các nhiệm vụ công nghiệp có tiêu chuẩn rõ ràng và có thể định lượng để nghiệm thu. Những môi trường dịch vụ thường là môi trường bán cấu trúc. Cả hai đều cho phép robot bánh xe nhanh chóng tạo ra giá trị, qua đó thúc đẩy việc triển khai embodied AI theo một lộ trình thực tế.
YouiBot cho biết công ty đã tích lũy hơn 800 dự án triển khai embodied AI. Khi Xifeng đi vào một kịch bản mới, hệ thống phần mềm và điều phối hiện có có thể được tái sử dụng mà không cần xây dựng lại nền tảng độc lập. Theo tiêu chuẩn thử nghiệm của công ty, chỉ cần tối thiểu 50 dữ liệu để huấn luyện mẫu nhỏ, tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ có thể đạt 90%, sau đó tiếp tục cải thiện theo chu kỳ 24 giờ.
Những con số này vẫn cần được xem xét cùng độ khó nhiệm vụ, quy mô thử nghiệm và mức độ can thiệp của con người. Tuy nhiên, chúng cho thấy các nhà sản xuất đang cụ thể hóa bài toán thương mại hóa: robot cần bao nhiêu dữ liệu khi vào một nhà máy mới, mất bao lâu để triển khai, có thể tái sử dụng bao nhiêu hệ thống và kinh nghiệm, và chi phí thực tế để hoàn thành một nhiệm vụ là bao nhiêu.
Vì vậy, robot bánh xe đang tiến gần hơn đến thương mại hóa theo một lộ trình khá rõ: sử dụng khung gầm trưởng thành để giải quyết việc di chuyển, tập trung nghiên cứu vào thao tác trực tiếp tạo ra giá trị, sau đó giảm chi phí triển khai bằng kinh nghiệm dự án, phần mềm và chuỗi cung ứng có thể tái sử dụng. Đây vẫn chưa phải robot đa năng cho mọi tình huống, nhưng ở giai đoạn hiện tại, cách tiếp cận này dễ tạo ra sản phẩm có thể nghiệm thu, tính toán hiệu quả và mở rộng đơn hàng.
Dù vậy, robot bánh xe cũng có những giới hạn rõ ràng. Cầu thang, ngưỡng cửa và mặt đường gồ ghề xuất hiện phổ biến trong môi trường thực tế, trong khi nhiều cơ sở vật chất được thiết kế theo cách di chuyển của con người. Robot bánh xe dễ bị hạn chế trong những tình huống này, còn robot hai chân có thể bước qua chướng ngại vật và điều chỉnh tư thế. Vì vậy, có ý kiến cho rằng robot bánh xe chỉ là giải pháp tạm thời trước khi robot hai chân trưởng thành hơn.
Galaxy General cho rằng giá trị cốt lõi của embodied AI đến từ các mô hình lớn có thân thể, chứ không nằm ở một hình thái robot duy nhất. AstraBrain có khả năng tổng quát hóa đa nhiệm vụ và đa thân thể, trong khi mô hình điều hướng NavFoM có thể điều khiển robot bốn chân, máy bay không người lái, robot bánh xe và nhiều loại thiết bị khác. Theo hướng phát triển này, cùng một mô hình có thể thích ứng với nhiều dạng thân thể, từ bánh xe, hai chân đến bốn chân, tùy theo nhiệm vụ.
Tuy nhiên, khi triển khai công nghiệp, câu hỏi cuối cùng vẫn là khách hàng có sẵn sàng trả tiền cho khả năng di chuyển mạnh mẽ hơn hay không.
Robot hai chân thích nghi tốt hơn với địa hình phức tạp nhưng cần nhiều khớp hơn, hệ thống điều khiển phức tạp hơn và tiêu thụ nhiều năng lượng hơn. Điều đó đồng nghĩa với nhiều điểm lỗi tiềm ẩn và chi phí bảo trì cao hơn. Chỉ khi việc vượt cầu thang, ngưỡng cửa hay rãnh trở thành yêu cầu bắt buộc, khoản đầu tư này mới có thể chuyển thành giá trị thương mại rõ ràng.
Một quan điểm đang được hình thành là ngành robot có thể không hội tụ vào một hình thái duy nhất. Xe nâng không thể đi cầu thang nhưng vẫn có thể đảm nhận các nhiệm vụ tải nặng trong kho bãi và logistics. Cánh tay robot cố định không thể di chuyển nhưng vẫn là thiết bị cốt lõi trong sản xuất. Chỉ cần một hình thái có thể hoàn thành nhiệm vụ cụ thể với chi phí thấp hơn và hiệu quả cao hơn, nó vẫn có chỗ đứng lâu dài.
Một số nhà sản xuất vì thế đang kết hợp nhiều hình thái. Một nhà sản xuất embodied AI cho biết các tình huống kiểm tra và khẩn cấp thường có cả đường bằng phẳng lẫn địa hình có chướng ngại vật. Robot bánh xe thuần túy khó vượt chướng ngại vật, trong khi robot bốn chân tiêu thụ nhiều năng lượng khi di chuyển đường dài. Giải pháp kết hợp bánh xe và chân cho phép robot di chuyển nhanh, tiết kiệm năng lượng trên đường bằng phẳng và chuyển sang chế độ chân khi cần vượt địa hình phức tạp.
Điều này cho thấy bánh xe và chân không nhất thiết phải là hai lựa chọn đối lập. Bánh xe phù hợp với những công việc thường xuyên trong môi trường bằng phẳng, robot hai chân hướng đến các kịch bản tổng quát hơn, còn hình thái kết hợp bánh xe và chân tìm cách cân bằng giữa hiệu quả di chuyển và khả năng thích nghi địa hình.
Lựa chọn bánh xe chắc chắn có những đánh đổi về kỹ thuật, nhưng điều đó không đồng nghĩa với lạc hậu. Cốt lõi của tư duy kỹ thuật là mỗi khả năng mà robot có được phải tạo ra giá trị tương xứng với chi phí bỏ ra. Trước khi robot thực sự có khả năng tổng quát hóa đa kịch bản và đa nhiệm vụ, việc có thể đi vào môi trường làm việc thực tế, hoàn thành công việc liên tục và đáng tin cậy vẫn là tiêu chuẩn thực tế nhất để đánh giá giá trị của chúng.
