Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang chuyển từ khả năng xử lý thông tin sang khả năng nhận biết và tương tác với thế giới thực, Physical AI đang trở thành một trong những hướng phát triển được giới công nghệ và nghiên cứu quan tâm. Sự kết hợp giữa AI, Computer Vision và Robotics đang mở ra những khả năng mới trong việc xây dựng các hệ thống không chỉ có thể “hiểu” dữ liệu, mà còn có khả năng quan sát môi trường, học hỏi từ con người và thực hiện hành động trong thế giới vật lý.
Theo dòng chảy nghiên cứu đó, anh Trần Đình Tuấn – Phó Giáo sư tại Đại học Shiga, Nhật Bản, đồng thời là CPO của Fabbi Holdings, sẽ tham gia chia sẻ tại Special Talk với chủ đề “From Human Workflows to Physical AI: Building Robots That Perceive, Learn, Act, and Interact in the Real World”, diễn ra vào ngày 29/08/2026 tại tại Khoa Công nghệ Thông tin thuộc Viện Công nghệ King Mongkut Ladkrabang (KMITL), Thái Lan.
Từ Human Workflows, chuyên đề tiếp cận một bài toán quan trọng của Physical AI: làm thế nào để AI có thể quan sát và hiểu cách con người thực hiện công việc, nhận diện hành động và bối cảnh, từ đó từng bước chuyển hóa những tri thức ấy thành năng lực cho hệ thống máy móc. Khi kết hợp với Robotics, bài toán được mở rộng từ nhận biết, học hỏi, đến hành động và tương tác với con người và môi trường thực tế.
Viện Công nghệ King Mongkut Ladkrabang là một trong những đại học công nghệ nổi bật của Thái Lan, có định hướng mạnh về Science, Engineering và Technology. Theo Times Higher Education World University Rankings 2026 theo lĩnh vực, KMITL hiện đứng thứ 5 tại Thái Lan về Computer Science. Chuyên đề lần này không chỉ là một buổi chia sẻ về xu hướng công nghệ đang được quan tâm mà còn mở ra không gian đối thoại giữa những hướng nghiên cứu đang cùng tìm lời giải cho một câu hỏi lớn của AI hiện nay: làm thế nào để chuyển trí tuệ nhân tạo từ khả năng xử lý thông tin sang khả năng hiểu và hành động trong thế giới thực?
Sự hiện diện của a Trần Đình Tuấn tại buổi chia sẻ chuyên đề lần này, cũng là một minh chứng cho sự dịch chuyển ngày càng rõ của AI: từ mô hình đến hệ thống, từ dữ liệu đến môi trường, và từ việc tạo ra câu trả lời đến khả năng tạo ra hành động. Khi AI tiến gần hơn tới thế giới vật lý, ranh giới giữa nghiên cứu học thuật, kỹ thuật và ứng dụng thực tiễn cũng ngày càng được thu hẹp.
Với Fabbi, sự giao thoa giữa những không gian đó chính là một phần trong cách doanh nghiệp nhìn nhận vai trò của công nghệ. Một doanh nghiệp công nghệ chỉ có thể tiến xa khi đặt tri thức và sáng tạo làm nền tảng. Do đó, Fabbi luôn hướng tới việc trở thành một phần của chuỗi giá trị tri thức toàn cầu, nơi nghiên cứu không dừng lại ở học thuật, công nghệ không dừng lại ở sản phẩm, và tri thức có thể thực sự bước ra thế giới để tạo nên giá trị.
