Cơ quan Quản lý Dữ liệu Quốc gia Trung Quốc cho biết họ sẽ phát triển các tiêu chuẩn cho dữ liệu được sử dụng để đào tạo các hệ thống AI tích hợp và hướng dẫn chính quyền địa phương thực hiện công việc, một bước đi mà Bloomberg đưa tin vào ngày 13 tháng 9 nhằm vào một trong những điểm nghẽn lớn nhất trong lĩnh vực robot đang phát triển nhanh: truy cập vào dữ liệu đào tạo chất lượng cao, đa dạng và quy mô lớn.
Thông báo này được đưa ra sau cuộc họp vào ngày 10 tháng 9 do Liu Liehong, người đứng đầu cơ quan chủ trì. Các viện nghiên cứu, công ty công nghệ và tổ chức chế tạo robot hình người đã tham dự và cơ quan quản lý cho biết ngành công nghiệp này ngày càng trở nên dựa trên dữ liệu. Chính quyền cũng báo hiệu rằng họ sẽ hỗ trợ các công ty đầu tư nhiều tiền hơn vào tài nguyên dữ liệu. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Ngành được hỏi, Bắc Kinh trả lời
Đáng chú ý là cơ quan quản lý đã di chuyển nhanh như thế nào. Mười ngày trước đó, cơ quan này đã gặp bảy công ty thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, máy tính và dữ liệu, theo MLex. Tại cuộc họp đó, những người tham gia đã kêu gọi cơ sở hạ tầng dữ liệu công cộng cho AI được thể hiện, các tiêu chuẩn dữ liệu chung và quy tắc đo lường mã thông báo, cùng với sự phối hợp giữa các khu vực về tài nguyên máy tính.
Phản hồi chính thức được đưa ra chưa đầy hai tuần sau đó, nhấn mạnh chính sách dữ liệu trung tâm đã trở thành tham vọng về robot của Trung Quốc như thế nào. AI thể hiện – các hệ thống kết hợp trí thông minh của máy móc với máy móc vật lý như robot hình người – được Bắc Kinh xem là một ngành chiến lược và dữ liệu là nguyên liệu thô của nó.
Điểm nghẽn dữ liệu trong Robot hình người
Quy mô của thử thách là đáng kể. Theo ước tính của Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc, các mô hình nền tảng AI cần khoảng 10 triệu giờ dữ liệu đào tạo trong thế giới thực. Theo số liệu được The Next Web trích dẫn, có khoảng 100.000 đến 1 triệu giờ dữ liệu chất lượng cao tồn tại trên toàn thế giới.
Nói cách khác, hạn chế trong chế tạo robot hình người không còn là mô hình nữa. Đó là những giờ thực tế được ghi lại - dữ liệu ghi lại cách máy móc nhận thức, suy luận và hành động trong môi trường vật lý lộn xộn.
Một đường dẫn tiêu chuẩn đã sẵn sàng hoạt động
Sự thúc đẩy mới được xây dựng trên nền tảng vững chắc. Theo báo cáo của AP News, các tiêu chuẩn quốc gia được công bố vào ngày 27 tháng 8 bao gồm chất lượng của dữ liệu trí tuệ nhân tạo trong thế giới thực và các yêu cầu kỹ thuật đối với nền tảng tạo dữ liệu, cùng với một số thông số kỹ thuật bổ sung vẫn đang được phát triển.
Trong số các dự án do Cơ quan Quản lý Dữ liệu Quốc gia giám sát có các tiêu chuẩn được đề xuất bao gồm các nguồn và các yếu tố cấu thành của bộ dữ liệu trí tuệ thể hiện chất lượng cao, việc tạo và xử lý dữ liệu tổng hợp mô phỏng cũng như các thông số kỹ thuật để thu thập dữ liệu và đào tạo mô hình tại các cơ sở đào tạo. Công việc đang được phát triển dưới sự quản lý của Ủy ban Kỹ thuật Tiêu chuẩn hóa Dữ liệu Quốc gia.
Một chương trình dự thảo, được đăng ký vào tháng 4, đặt ra thời gian biểu 12 tháng cho tiêu chuẩn về thu thập dữ liệu và đào tạo mô hình tại các cơ sở đào tạo trí tuệ nhân tạo. Nhóm soạn thảo của nó bao gồm Viện Tiêu chuẩn Điện tử Trung Quốc, Viện Công nghệ Bắc Kinh, Viện Phần mềm tại Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc và các công ty chế tạo robot. Một dự thảo riêng biệt đề cập đến dữ liệu tổng hợp, dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng vì việc thu thập đủ các tương tác của robot trong thế giới vật lý có thể tốn kém, chậm và khó tái tạo.
Một kế hoạch triển khai được ban hành vào tháng 6 kêu gọi xây dựng nhanh hơn các bộ dữ liệu trong các lĩnh vực chiến lược và mới nổi, bao gồm trí tuệ nhân tạo, lái xe thông minh và nền kinh tế tầm thấp. Nó cũng kêu gọi dữ liệu bao gồm tương tác vật lý, nhận thức môi trường và kiểm soát chuyển động trong các tình huống quan trọng, đồng thời chỉ đạo các cơ quan chức năng cải thiện việc làm sạch, nâng cao, ghi nhãn, căn chỉnh và kiểm tra chất lượng dữ liệu.
Xây dựng sân tập của Trung Quốc
Bắc Kinh cũng đang xây dựng cơ sở hạ tầng vật chất để thu thập dữ liệu đó. TechNode đưa tin, hơn 70 cơ sở đào tạo AI hiện đang hoạt động trên hơn một nửa số khu vực tỉnh của Trung Quốc, với 46 cơ sở khác đang được lên kế hoạch hoặc đang xây dựng. Khoảng 86% trong số đó nhắm vào sản xuất công nghiệp.
Các cơ sở tập trung ở ba khu vực: Đồng bằng sông Dương Tử, khu vực Bắc Kinh-Thiên Tân-Hà Bắc và Đồng bằng sông Châu Giang. Họ cùng nhau tạo thành một bộ máy thu thập dữ liệu mà hiện nay ít quốc gia có thể sánh được.
Sự tương phản với châu Âu
Thông báo nêu bật sự bất cân xứng ngày càng tăng với các phương pháp quản lý của phương Tây. Châu Âu đã viết ra các quy tắc mở rộng cho loại dữ liệu này mà không cần xây dựng nhiều nguồn cung cấp. Đạo luật Dữ liệu của EU đã áp dụng từ ngày 12 tháng 9 năm 2025 và quy định ai có thể truy cập dữ liệu do các sản phẩm được kết nối tạo ra, bao gồm cả máy móc công nghiệp, trong khi nghĩa vụ thiết kế sẽ ảnh hưởng đến các sản phẩm được kết nối được đưa ra thị trường EU sau ngày 12 tháng 9 năm 2026.
Ủy ban Châu Âu đã công bố Chiến lược Liên minh Dữ liệu vào ngày 19 tháng 11 năm 2025 với ưu tiên hàng đầu là tăng cường quyền truy cập vào dữ liệu cho AI. Mười tháng trôi qua, hầu hết những hành động đó vẫn chưa được thực hiện, bao gồm cả các phòng thí nghiệm dữ liệu như chiến lược đã hứa, The Next Web đưa tin. Cơ sở gần nhất ở châu Âu tương đương với sân tập của Trung Quốc là một công ty tư nhân: NEURA Robotics đang xây dựng 10 phòng tập thể dục huấn luyện robot, 5 trong số đó dự kiến sẽ hoạt động vào cuối năm nay, được phân chia giữa Châu Âu, Hoa Kỳ và Trung Quốc.
Kiểm tra thực tế phía cầu
Tiêu chuẩn hóa việc cung cấp dữ liệu không đảm bảo nhu cầu. Chỉ 23% doanh nghiệp Trung Quốc được khảo sát năm nay cho biết họ hài lòng với robot được cung cấp, một con số cho thấy thị trường - chứ không phải đường dẫn dữ liệu - cuối cùng có thể quyết định tốc độ áp dụng.
Tuy nhiên, hướng đi vẫn rõ ràng. Trung Quốc đang coi dữ liệu AI được thể hiện như một nguồn tài nguyên chiến lược được sản xuất, tiêu chuẩn hóa và mở rộng quy mô một cách có hệ thống, trong khi các cơ quan quản lý của nước này phối hợp chặt chẽ với ngành mà họ giám sát. Đối với các nhà sản xuất robot trên toàn thế giới, khoảng cách giữa các khu vực pháp lý tạo ra thực tế đào tạo và những khu vực chủ yếu quản lý việc sử dụng nó đang trở thành một trong những câu hỏi cạnh tranh mang tính quyết định của lĩnh vực này.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
