Bằng sáng chế Figure AI US12578733B2: Kiến trúc não bộ AI kép đằng sau robot hình người

💡 Bằng sáng chế Mỹ US12578733B2 vừa được cấp cho Figure AI vào ngày 17 tháng 3 năm 2026 mô tả "Mô hình hành động hai chân" (BAM) - một kiến trúc AI kép tách não bộ robot thành một mô hình ngôn ngữ suy nghĩ chậm và một bộ điều khiển động cơ phản ứng nhanh, mỗi mô hình chạy trên một GPU riêng. Kiến trúc này cho phép robot với 62 khớp nối hiểu lệnh ngôn ngữ tự nhiên và di chuyển trơn tru theo thời gian thực - đồng thời. Nếu mô hình này trở thành tiêu chuẩn ngành, Figure AI có thể nắm giữ vị trí thu phí bản quyền cho toàn bộ làn sóng robot lao động đa năng đang gia nhập các nhà máy trên toàn cầu.

Ubtech Robotics521

Honda Motor372

Toyota214

Sony206

SoftBank Robotics190

Figure AI22

Bằng sáng chế này thực sự mô tả điều gì

Bằng sáng chế robot hình người US12578733B2 bao quát một kiến trúc điều khiển được gọi là Mô hình hành động hai chân (BAM). Thay vì dựa vào một mạng nơ-ron nguyên khối cố gắng xử lý mọi thứ cùng lúc, BAM chia công việc nhận thức của robot thành hai mô hình chuyên biệt chạy trên hai bộ xử lý đồ họa riêng biệt. Đơn xin cấp bằng được nộp ngày 4 tháng 9 năm 2025, công bố với số US20260064125A1 vào ngày 5 tháng 3 năm 2026, và được cấp chỉ mười hai ngày sau đó vào ngày 17 tháng 3 năm 2026 - một tiến trình nhanh cho thấy các yêu cầu bảo hộ đủ hẹp để vượt qua thẩm định một cách suôn sẻ.

Bằng sáng chế được cấp cho Figure AI Inc., startup robot hình người tại California đã định giá bản thân ở mức 39 tỷ đô la trong vòng gọi vốn Series C tháng 9 năm 2025. Yêu cầu bảo hộ cốt lõi bao gồm robot với 62 bậc tự do trên toàn thân - cánh tay, bàn tay, thân mình, chân và đầu - được điều khiển bởi hệ thống AI phân lớp có thể nhận lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra lệnh khớp nối liên tục, trơn tru theo thời gian thực. Sự kết hợp đó - ngôn ngữ vào, chuyển động trơn tru ra - chính là bài toán khó chưa được giải trong robotics thực tiễn suốt một thập kỷ qua.

Để hiểu bằng sáng chế này yêu cầu bảo hộ điều gì, cần hiểu trước tại sao các hệ thống trước đây thất bại. Đó là ngữ cảnh quan trọng nhất.

Vấn đề cốt lõi: tại sao robot vẫn còn vụng về đến vậy

Một robot có thể hiểu lệnh "nhấc hộp đó lên cẩn thận và đặt lên kệ" phải thực hiện hai công việc nhận thức rất khác nhau cùng một lúc. Đầu tiên là công việc ngữ nghĩa: "cẩn thận" nghĩa là gì, hộp ở đâu, "kệ" là cái nào? Điều này đòi hỏi kiến thức về thế giới mà chỉ các mô hình ngôn ngữ lớn mới thể hiện ở quy mô thực dụng. Công việc thứ hai là vật lý: điều chỉnh lực kẹp về 4,2 Newton, xoay cổ tay 37 độ, dịch trọng lượng sang chân trái - tất cả trong vài mili giây và liên tục khi đối tượng di chuyển và môi trường thay đổi.

Sự bi kịch là các mô hình ngôn ngữ và bộ điều khiển động cơ chạy ở tốc độ không tương thích. Mô hình ngôn ngữ lớn xử lý một suy nghĩ khoảng 50-1.000 mili giây một lần - hầu như không phải thời gian thực theo tiêu chuẩn robot học. Bộ điều khiển động cơ phù hợp phải cập nhật ở 100 Hz trở lên để tránh mất ổn định. Bạn không thể chạy một mạng nơ-ron duy nhất ở cả hai tốc độ đó mà không phải đánh đổi nghiêm trọng về chất lượng lập luận hoặc độ mượt mà của chuyển động.

Các hệ thống cũ hoặc dùng bộ điều khiển tập trung chậm (dẫn đến chuyển động giật cục) hoặc bộ điều khiển nhanh, nông cạn không hiểu ngôn ngữ. Bằng sáng chế BAM chính thức hóa một kiến trúc giải quyết điều này bằng cách làm cho hai tốc độ trở nên tường minh - và bằng cách nộp bằng sáng chế cho giải pháp, Figure AI tuyên bố thiết kế này là sở hữu trí tuệ có thể bảo vệ.

Kiến trúc alpha-beta: hai tâm trí, một cơ thể

Bằng sáng chế mô tả hai mô hình bổ sung cho nhau. Mô hình "alpha" có quy mô lớn - hàng tỷ tham số, được huấn luyện trên dữ liệu quy mô internet cộng với mô phỏng và ghi âm điều khiển từ xa. Nó hoạt động ở tần số 1-20 Hz, xử lý hiểu ngôn ngữ, lập kế hoạch nhiệm vụ dài hạn và suy luận ngữ nghĩa. Hãy nghĩ về nó như vỏ não trước trán của robot: nó biết nhiệm vụ là gì và cách hoàn thành nó.

Mô hình "beta" nhỏ gọn và nhanh. Nó nhận một biểu diễn nén - vector tiềm ẩn - của ý định ngữ nghĩa từ mô hình alpha, và chuyển thành lệnh điều khiển liên tục cho tất cả 62 khớp, chạy ở tần số 100-10.000 Hz. Beta tạo ra cái bằng sáng chế gọi là "khối hành động": các chuỗi dự đoán về vị trí, vận tốc và mô-men xoắn của khớp trải dài 50-150 mili giây vào tương lai. Dự đoán một quỹ đạo ngắn thay vì một khoảnh khắc duy nhất giúp giảm đáng kể các lỗi tích lũy khiến robot học bắt chước bị lệch hướng theo thời gian.

Kết quả là robot di chuyển như con người lành nghề: mượt mà và liên tục, thích ứng với thực tế vật lý theo thời gian thực, trong khi vẫn được hướng dẫn bởi các lệnh ngôn ngữ cấp cao đến chậm hơn nhiều. Sự tách biệt này chính là cốt lõi tính mới của bằng sáng chế - và lý do tại sao các đối thủ sẽ phải tìm con đường khác hoặc đàm phán giấy phép.

Bằng sáng chế này phụ thuộc vào điều gì - và nó có thể mở khóa gì

Kiến trúc BAM không tự đứng độc lập: nó nằm tại giao điểm của ít nhất ba luồng đổi mới song song, và giá trị của nó phụ thuộc vào cả ba cùng trưởng thành. Thứ nhất, nó cần GPU băng thông cao. Mô hình alpha chạy trên GPU chuyên dụng - cùng loại silicon mà NVIDIA bán cho suy luận AI. Không phải ngẫu nhiên khi NVIDIA là một trong những nhà đầu tư Series C của Figure AI: với tư cách nhà cung cấp GPU, NVIDIA có lợi ích thương mại trực tiếp khi kiến trúc này mở rộng quy mô. Thứ hai, bằng sáng chế mô tả rõ ràng một khung huấn luyện phân lớp - kết hợp video quy mô internet, dữ liệu mô phỏng vật lý, và ghi âm điều khiển robot từ xa trong thực tế.

Thứ ba, mô hình triển khai được mô tả trong bằng sáng chế hỗ trợ ba cấu hình: hoàn toàn cục bộ (cả hai mô hình trên robot), hoàn toàn từ xa (cả hai trên đám mây), hoặc lai. Chế độ lai thú vị nhất về mặt thương mại: mô hình beta nhẹ trên robot, mô hình alpha mạnh mẽ ở trung tâm dữ liệu, giao tiếp qua mạng không dây độ trễ thấp. Đây chính xác là loại tải công việc mà mạng 5G và 6G đang phát triển được thiết kế để xử lý - kết nối trực tiếp kiến trúc BAM với làn sóng đổi mới kết nối.

Những gì kiến trúc này có thể mở khóa là rất đáng kể: bất kỳ nhiệm vụ nào đòi hỏi thích ứng hành động vật lý với lệnh ngôn ngữ hoặc hình ảnh đều có thể tự động hóa ở quy mô. Chọn hàng kho, kiểm tra chất lượng dây chuyền sản xuất, hậu cần bệnh viện, hỗ trợ chăm sóc người cao tuổi - tất cả đều đòi hỏi chính xác sự kết hợp giữa hiểu ngôn ngữ và phản ứng vật lý tinh tế mà BAM tuyên bố cung cấp.

Figure AI so với đối thủ: cuộc đua bằng sáng chế trong chậm

Figure AI nắm giữ 22 bằng sáng chế trong lĩnh vực robot hình người tính đến năm 2026 (dữ liệu GreyB). So sánh với Ubtech Robotics 521 bằng, Honda 372 bằng, Toyota 214 bằng và Sony 206 bằng. Về số lượng thuần túy, Figure AI hầu như không đáng kể. Nhưng số lượng là thước đo sai: các công ty có nhiều bằng nhất đã xây dựng hồ sơ bằng sáng chế của họ xung quanh thiết kế cơ học, thủy lực và lập kế hoạch chuyển động cho robot được thiết kế trước khi các mô hình AI lớn tồn tại. Figure AI nộp đơn muộn hơn nhiều, chiến lược hơn nhiều, và về một lớp điều khiển phần mềm mà mọi thứ khác đều phụ thuộc vào.

Boston Dynamics (nay là một phần của Hyundai Motor Group, với Atlas đang hoạt động tại nhà máy Metaplant ở Georgia) là đối thủ có khả năng vật lý ấn tượng nhất - nhưng IP của họ tập trung ở thiết kế bộ truyền động và chuyển động động học, không phải điều khiển ngôn ngữ AI. Chương trình Optimus của Tesla là mối đe dọa nhìn thấy nhất về phía điều khiển AI, với Elon Musk dự báo "hàng nghìn" đơn vị trong năm 2026 và hàng triệu đến năm 2029. Unitree (Trung Quốc) gây chấn động với mức giá 16.000 đô la cho mô hình G1. Điều không ai trong số các đối thủ này có, cho đến nay, là bằng sáng chế Mỹ đã được cấp về kiến trúc não bộ AI dual-model. Khoảng cách đó - nếu Figure AI duy trì được - có giá trị hơn nhiều so với con số 22 bằng gợi ý.

Cuộc đua bằng sáng chế toàn cầu: ai đang viết bộ quy tắc cho robot

Bức tranh bằng sáng chế robot hình người chứa 19.501 bằng được nộp từ 2006 đến 2026, trên 15.022 họ bằng sáng chế độc nhất (GreyB, 2026). Trung Quốc chiếm khoảng 9.975 bằng trong số đó - gần gấp bốn lần tổng số 2.574 của Mỹ. Năm 2025 có 2.592 họ bằng sáng chế robot hình người mới được nộp trên toàn cầu - hơn gấp đôi so với 1.087 bằng được nộp năm 2023 (GreyB, 2026). Gần 48% toàn bộ hoạt động bằng sáng chế trong lĩnh vực này diễn ra trong năm năm qua.

Cuộc đua đang tăng tốc, và địa bàn cạnh tranh khốc liệt nhất hiện nay là ngăn xếp điều khiển AI: lớp phần mềm ra lệnh cho phần cứng phải làm gì. Các quốc gia và công ty giành chiến thắng ở lớp đó sẽ thu phí bản quyền từ tất cả mọi người. Những đơn vị chỉ dẫn đầu về sản xuất cơ học hoàn toàn có thể bị thay thế bởi chu kỳ sản xuất tiếp theo. Bằng sáng chế BAM là một lời tuyên bố muốn chiếm giữ vị trí trước.

Điều này có ý nghĩa gì với chúng ta?

Robot hình người không còn là thứ chỉ tồn tại trong phòng thí nghiệm. Figure 03 đang làm việc trên sàn nhà máy BMW Spartanburg. TrendForce dự báo hơn 50.000 đơn vị robot hình người được vận chuyển toàn cầu trong năm 2026 - tăng 700% so với năm trước. Thị trường toàn cầu đang trên đà từ khoảng 3 tỷ đô la hiện nay lên 15 tỷ đô la vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm gần 39% (MarketsandMarkets, dữ liệu 2025).

Bằng sáng chế BAM phát đi một tín hiệu cụ thể: cuộc cạnh tranh quan trọng đang diễn ra ở lớp điều khiển phần mềm, không phải lớp cơ học. Công ty sở hữu kiến trúc mà qua đó robot hiểu ngôn ngữ và hành động theo đó nắm giữ lợi thế cấu trúc tồn tại ngay cả khi phần cứng rẻ hơn lan rộng. Và với bất kỳ doanh nghiệp nào cần nộp, thực thi hoặc hiểu các bằng sáng chế như US12578733B2 tại các thị trường không nói tiếng Anh - Việt Nam, Nhật Bản, Hàn Quốc, EU - dịch bằng sáng chế chính xác không phải là tùy chọn. Một thuật ngữ yêu cầu bảo hộ bị dịch sai có thể thu hẹp hoặc vô hiệu hóa nhiều năm bảo hộ pháp lý.

Thông tin chính: Bằng sáng chế Figure AI US12578733B2

Trường thông tin	Chi tiết
Số bằng sáng chế đã cấp	US12578733B2
Số đơn đăng ký	US19/319,712 (công bố US20260064125A1)
Tiêu đề	Mô hình hành động hai chân cho robot hình người
Chủ sở hữu	Figure AI Inc (California, Mỹ)
Ngày nộp đơn	4 tháng 9 năm 2025
Ngày công bố	5 tháng 3 năm 2026
Ngày cấp bằng	17 tháng 3 năm 2026
Thẩm quyền	Hoa Kỳ (USPTO)
Hết hạn	4 tháng 9 năm 2045
Đổi mới chính	Hệ thống AI kép: alpha (ngôn ngữ, 1-20 Hz) + beta (điều khiển động cơ, 100-10.000 Hz)

Câu hỏi thường gặp

Nguồn
Google Patents - US20260064125A1 / US12578733B2 (Figure AI, 2026)
Thông báo Series C của Figure AI - figure.ai (2025)
GreyB - Bức tranh bằng sáng chế robot hình người 2026
MarketsandMarkets - Báo cáo thị trường robot hình người 2025-2030

Về tác giả

Đào Huy (Lucas) là dịch giả chuyên nghiệp với hơn bảy năm kinh nghiệm chuyên về dịch thuật kỹ thuật, dịch bằng sáng chế và dịch sở hữu trí tuệ từ tiếng Anh, tiếng Trung và tiếng Pháp sang tiếng Việt. Anh thường xuyên làm việc với tài liệu robot học, thông số kỹ thuật hệ thống AI và bằng sáng chế công nghệ - nơi thuật ngữ chính xác và khả năng truyền tải ranh giới yêu cầu bảo hộ trung thực qua các ngôn ngữ quyết định phạm vi bảo hộ pháp lý. Các bằng sáng chế như US12578733B2 chính xác là loại tài liệu cần xử lý chuyên nghiệp khi gia nhập thị trường Việt Nam hoặc các thị trường châu Á khác.

Nếu công ty của bạn đang nắm giữ hoặc thâu tóm bằng sáng chế robot học, AI hoặc công nghệ và cần dịch sang tiếng Việt cho thị trường Việt Nam hoặc ASEAN, hãy liên hệ để được tư vấn tại daohuy.com. Dịch vụ bao gồm dịch bằng sáng chế, dịch tài liệu kỹ thuật, bản địa hóa phần mềm và bản địa hóa công nghệ sang tiếng Việt.