▲ ท่านประธานอาวุโสธนินท์ เจียรวนนท์ และ เหยา ซ่ง (Yao Song) ผู้ประกอบการด้านเทคโนโลยีรุ่นใหม่ของจีน
จากชิป AI สู่จรวด และวันนี้…หุ่นยนต์ที่เข้าใจโลกจริง
ในวัยเพียง 34 ปี “เหยา ซ่ง” (Yao Song ) กำลังเริ่มต้นธุรกิจครั้งที่สามของชีวิต
แม้ชื่อของเขาอาจยังไม่เป็นที่คุ้นหูสำหรับคนไทย แต่ในแวดวงเทคโนโลยีของจีน เขาได้รับการยอมรับว่าเป็นหนึ่งในผู้ประกอบการรุ่นใหม่ที่โดดเด่นที่สุด ด้วยผลงานการสร้างบริษัทชิป AI ที่ถูกซื้อกิจการด้วยมูลค่ากว่า 300 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ก่อนก้าวสู่ธุรกิจพัฒนา จรวดและเทคโนโลยีอวกาศ ที่สร้างสถิติระดับโลก
หากจะเอ่ยถึงผู้ประกอบการสตาร์ทอัพเทคโนโลยีแถวหน้าของจีน ชื่อของ “เหยา ซ่ง” ย่อมเป็นหนึ่งในรายชื่อแรก ๆ ที่ผู้คนในวงการนึกถึง
▲ เหยา ซ่ง (Yao Song)
ย้อนกลับไปในปี 2559 หลังสำเร็จการศึกษาจากภาควิชาวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์ มหาวิทยาลัยชิงหวา เขาได้ร่วมกับศาสตราจารย์ วัง อวี้ อาจารย์ที่ปรึกษา และ ดร.หาน ซง จากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ก่อตั้งบริษัทพัฒนาชิป AI Deephi Tech พร้อมรับตำแหน่งประธานเจ้าหน้าที่บริหาร (CEO) ขณะมีอายุเพียง 24 ปี
เพียงสองปีต่อมา DeePhi Tech ถูกซื้อกิจการโดย Xilinx ด้วยมูลค่า 300 ล้านดอลลาร์สหรัฐ กลายเป็นบริษัทสตาร์ทอัพด้านชิป AI รายแรกของจีนที่ประสบความสำเร็จในการ Exit และในปีเดียวกัน เขายังได้รับเลือกให้ติดอันดับ “35 Innovators Under 35” ของ MIT Technology Review China
ปี 2563 ในวัย 28 ปี เหยา ซ่ง ก้าวสู่การสร้างธุรกิจครั้งที่สอง ด้วยการร่วมก่อตั้ง Orient Space บริษัทผู้พัฒนาจรวดและเทคโนโลยีอวกาศ ซึ่งสร้างสถิติสำคัญหลายด้าน รวมถึงการพัฒนาจรวดเชื้อเพลิงแข็งขนาดใหญ่ที่สุดในโลก
ทุกครั้งที่เริ่มต้นธุรกิจใหม่ เหยา ซ่ง มักพาตัวเองก้าวเข้าสู่อุตสาหกรรมแห่งอนาคต พร้อมวิสัยทัศน์ที่แตกต่างจากเดิมเสมอ
แต่ครั้งนี้ เป้าหมายของเขาไม่ได้อยู่ในโลกดิจิทัล และไม่ได้มุ่งสู่ห้วงอวกาศ หากแต่อยู่ใน “โลกแห่งความเป็นจริง” ที่ผู้คนใช้ชีวิตอยู่ทุกวัน
บริษัทแห่งใหม่ของเขามีชื่อว่า Striding AI (正行创新) และนี่คือการเปิดตัวต่อสาธารณชนอย่างเป็นทางการครั้งแรกของบริษัท
Striding AI ระดมทุนเกือบ 100 ล้านดอลลาร์ ร่วมก่อตั้งโดยเครือเจริญโภคภัณฑ์
ธุรกิจครั้งที่สามของ เหยา ซ่ง คือ Striding AI (正行创新) บริษัทด้าน Physical Intelligence ที่ก่อตั้งขึ้นจากความร่วมมือระหว่าง เหยา ซ่ง , เครือเจริญโภคภัณฑ์ (CP Group) และ ดร.อวี๋ เชา (Yu Chao) นักวิจัยด้านหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์จากมหาวิทยาลัยชิงหวา
Striding AI วางตำแหน่งตนเองเป็น Physical Intelligence System Company หรือบริษัทผู้พัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับโลกกายภาพ โดยมุ่งพัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้ เข้าใจ และปฏิบัติงานในสภาพแวดล้อมจริง ผ่านการผสาน World Action Model (WAM) เข้ากับเทคโนโลยี Reinforcement Learning เพื่อผลักดันการใช้งานหุ่นยนต์ในภาคค้าปลีก อุตสาหกรรม และบริการอย่างเป็นรูปธรรม
แม้จะเพิ่งเปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่บริษัทได้รับความเชื่อมั่นจากนักลงทุนตั้งแต่ระยะเริ่มต้น โดยสามารถระดมทุนรอบ Angel Series จากเครือเจริญโภคภัณฑ์ Huaqin Technology, Jiuan Medical รวมถึงผู้ประกอบการชั้นนำทั้งในและต่างประเทศ รวมถึงกองทุนร่วมลงทุนระดับแนวหน้าหลายแห่ง
ชื่อบริษัท “正行创新” (Striding AI) สะท้อนทั้งวิสัยทัศน์และหลักการดำเนินธุรกิจของผู้ก่อตั้ง โดยคำว่า “正行“ หมายถึงการก้าวเดินบนเส้นทางที่ถูกต้องและมั่นคง ขณะที่ “创新“ หมายถึงการสร้างสรรค์นวัตกรรม เมื่อรวมกันจึงสะท้อนความมุ่งมั่นที่จะพัฒนาเทคโนโลยีแห่งอนาคต ควบคู่ไปกับการดำเนินธุรกิจบนพื้นฐานของความซื่อตรง ความโปร่งใส และความรับผิดชอบต่อสังคม
“เราไม่ได้ต้องการสร้างเพียงบริษัทที่มีเทคโนโลยีล้ำสมัย แต่ต้องการสร้างองค์กรที่ยืนหยัดได้ทั้งในเชิงเทคโนโลยีและเชิงธุรกิจ เป็นบริษัทที่ได้รับความเชื่อถือและความเคารพจากผู้คน” เหยา ซ่ง กล่าว
▲ ท่านประธานอาวุโสธนินท์ เจียรวนนท์ คุณสุภกิต เจียรวนนท์ ประธานกรรมการ คุณศุภชัย เจียรวนนท์ รองประธานอาวุโส และคุณหยาง เสี่ยวผิง รองประธานอาวุโสและประธานคณะผู้บริหารกลุ่มธุรกิจซีพี เขตประเทศจีน ร่วมถ่ายภาพกับ เหยา ซ่ง (ที่ 4 จากซ้าย) ผู้ประกอบการด้านเทคโนโลยีและผู้ร่วมก่อตั้ง Striding AI (เจิ้งซิง) และคณะผู้บริหารจาก Huaqin Technology
ทำไมต้องเป็น “Physical Intelligence”
หากถาม เหยา ซ่ง ว่า ความท้าทายที่แท้จริงของหุ่นยนต์ในวันนี้คืออะไร คำตอบของเขาอาจไม่ใช่การทำให้หุ่นยนต์เดินได้เร็วขึ้น หรือมีรูปร่างเหมือนมนุษย์มากขึ้น แต่คือ การทำให้หุ่นยนต์ “เข้าใจโลกแห่งความเป็นจริง”
ตลอดช่วงสองปีที่ผ่านมา คำว่า Embodied Intelligence หรือ “ปัญญาประดิษฐ์ที่มีร่างกาย” กลายเป็นคำที่ถูกกล่าวถึงอย่างกว้างขวางในวงการ AI และหุ่นยนต์ โดยหมายถึงการนำ AI เข้าไปอยู่ในร่างของหุ่นยนต์ เพื่อให้สามารถเคลื่อนไหวและโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อมได้
แต่ในมุมมองของ เหยา ซ่ง คำนี้อธิบายได้เพียง “รูปลักษณ์” ของหุ่นยนต์ มากกว่าจะอธิบาย “ความสามารถ” ที่แท้จริง เพราะการมีแขน มีขา หรือเคลื่อนไหวได้เหมือนมนุษย์ ไม่ได้หมายความว่าหุ่นยนต์จะเข้าใจโลกที่กำลังทำงานอยู่
ด้วยเหตุนี้ เขาจึงเลือกใช้คำว่า Physical Intelligence เพื่ออธิบายสิ่งที่กำลังสร้าง นั่นคือปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเรียนรู้และเข้าใจกฎของโลกกายภาพ ไม่ต่างจากที่มนุษย์เรียนรู้จากประสบการณ์ในชีวิตประจำวัน
แนวคิดดังกล่าวสอดคล้องกับทิศทางที่ เจนเซ่น หวง (Jensen Huang) ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ NVIDIA เรียกว่า Physical AI ซึ่งมองว่า AI ในยุคต่อไป จะไม่เพียงเข้าใจภาษา ภาพ หรือข้อมูลในโลกดิจิทัล แต่ต้องสามารถเข้าใจ คาดการณ์ และโต้ตอบกับโลกแห่งความเป็นจริงได้
เหยา ซ่ง ยกตัวอย่างง่าย ๆ ว่า เมื่อหุ่นยนต์เห็นแก้วน้ำ มันต้องรู้ว่าควรใช้แรงเพียงใดในการยกขึ้นโดยไม่ทำให้แก้วหลุดมือ แต่หากเปลี่ยนเป็นก้อนโลหะที่มีขนาดเท่ากัน หุ่นยนต์ต้องสามารถคาดการณ์ได้ทันทีว่าวัตถุนั้นมีน้ำหนักมากกว่า และปรับแรงที่ใช้ให้เหมาะสม
เช่นเดียวกับมนุษย์ หุ่นยนต์จำเป็นต้องเรียนรู้ “สามัญสำนึกของโลกจริง” ตั้งแต่การเข้าใจแรงเสียดทาน น้ำหนัก ความหนาแน่น ไปจนถึงกฎพื้นฐานของฟิสิกส์ เพื่อให้สามารถตัดสินใจและลงมือปฏิบัติได้อย่างถูกต้องในแต่ละสถานการณ์
เหยา ซ่ง เชื่อว่า การทำให้หุ่นยนต์มี “สามัญสำนึกของโลกจริง” คือก้าวสำคัญที่จะทำให้หุ่นยนต์เปลี่ยนจากการทำตามคำสั่งหรือแสดงท่าทางที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า ไปสู่การทำงานจริงร่วมกับมนุษย์ในโรงงาน ร้านค้า คลังสินค้า และชีวิตประจำวัน
สำหรับเขา นี่คือวิวัฒนาการครั้งสำคัญของ AI และเป็นเหตุผลที่เชื่อว่า Physical Intelligence จะเป็นคลื่นเทคโนโลยีลูกต่อไปของโลก หลังยุคของ Generative AI
ทำไม “เหยา ซ่ง” เชื่อว่า Physical Intelligence จะสร้างมูลค่ามหาศาลกว่า AI ยุคปัจจุบัน
เหตุผลสำคัญอีกประการที่ทำให้ เหยา ซ่ง เลือกเดิมพันกับ Physical Intelligence คือขนาดของโอกาสทางเศรษฐกิจที่เขาเชื่อว่ายังแทบไม่ได้ถูกเปิดออก
ในมุมมองของเขา ความสำเร็จของ Large Language Models (LLMs) และ Generative AI ที่เราเห็นในปัจจุบัน แม้จะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจมหาศาล แต่คุณค่าดังกล่าวยังคงอยู่ภายใน “เศรษฐกิจดิจิทัล” เป็นหลัก ไม่ว่าจะเป็นการสร้างคอนเทนต์ การเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการทำงานบนระบบคอมพิวเตอร์
แต่ Physical Intelligence แตกต่างออกไป เพราะสิ่งที่หุ่นยนต์จะเข้าไปเปลี่ยนแปลง คือกิจกรรมทางเศรษฐกิจที่เกิดขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริง ตั้งแต่สายการผลิตในโรงงาน ระบบโลจิสติกส์ คลังสินค้า ร้านค้าปลีก ไปจนถึงภาคบริการในชีวิตประจำวัน
เหยา ซ่ง มองว่า หาก AI ขนาดใหญ่เป็นเทคโนโลยีที่สร้างคุณค่าให้กับเศรษฐกิจดิจิทัล หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย Physical Intelligence จะเป็นเทคโนโลยีที่สร้างคุณค่าให้กับเศรษฐกิจจริงทั้งหมด
เขาอธิบายว่า “มูลค่าทางเศรษฐกิจของ AI ในปัจจุบัน สามารถเทียบได้กับมูลค่าของเศรษฐกิจดิจิทัล ขณะที่มูลค่าที่หุ่นยนต์ในโลกจริงจะสร้างได้ในอนาคต สามารถเทียบได้กับผลผลิตทางเศรษฐกิจของภาคการผลิตและภาคบริการทั้งหมด”
นั่นคือเหตุผลที่เขาเชื่อว่า Physical Intelligence ไม่ได้เป็นเพียงวิวัฒนาการอีกขั้นของ AI แต่เป็นเทคโนโลยีที่อาจสร้างผลกระทบทางเศรษฐกิจในวงกว้างกว่าที่โลกเคยเห็นจาก Generative AI
World Action Model เมื่อหุ่นยนต์เรียนรู้ที่จะ “คิดก่อนทำ”
หัวใจสำคัญของ Striding AI คือการพัฒนาเทคโนโลยีที่เรียกว่า World Action Model (WAM) ซึ่ง Yao Song เชื่อว่าจะเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนาหุ่นยนต์ในอนาคต
หากเปรียบเทียบกับ AI หรือหุ่นยนต์ในปัจจุบัน ส่วนใหญ่จะทำงานในลักษณะ “มองเห็นแล้วตอบสนอง” กล่าวคือ เมื่อได้รับข้อมูลจากกล้องหรือเซ็นเซอร์ ระบบจะประมวลผลและสั่งการให้หุ่นยนต์ลงมือทำทันที
แต่ World Action Model ทำงานแตกต่างออกไป
ก่อนที่หุ่นยนต์จะขยับแขน หยิบวัตถุ หรือก้าวเดิน มันจะสร้างแบบจำลองของสิ่งที่จะเกิดขึ้นในใจเสียก่อน คาดการณ์ว่าการกระทำแต่ละรูปแบบจะส่งผลต่อสภาพแวดล้อมอย่างไร ประเมินผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้น และจึงเลือกวิธีที่เหมาะสมที่สุดก่อนลงมือจริง
กล่าวอีกนัยหนึ่ง WAM ทำให้หุ่นยนต์ไม่ได้เพียง “ตอบสนอง” ต่อสิ่งที่เห็น แต่สามารถ “คิดล่วงหน้า” และ “จินตนาการผลลัพธ์ของการกระทำ” ได้
เหยา ซ่ง เปรียบเทียบว่า หากมนุษย์กำลังจะหยิบแก้วน้ำ เราจะประเมินโดยอัตโนมัติว่าแก้วอยู่ไกลแค่ไหน ควรใช้แรงเท่าใด และหากเอื้อมผิดมุมจะเกิดอะไรขึ้น ก่อนที่มือจะเคลื่อนไหวเสียอีก
สิ่งที่ World Action Model พยายามทำ คือการสร้างกระบวนการคิดลักษณะเดียวกันให้เกิดขึ้นกับหุ่นยนต์ เพื่อให้ทุกการเคลื่อนไหวเกิดจากการคาดการณ์และวางแผนล่วงหน้า ไม่ใช่เพียงการตอบสนองต่อข้อมูลที่ได้รับในขณะนั้น
สำหรับ เหยา ซ่ง ความสามารถในการ “คิดก่อนทำ” คือก้าวสำคัญที่จะทำให้หุ่นยนต์สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมจริงที่มีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
▲ ท่านประธานอาวุโสธนินท์ เจียรวนนท์ และคุณสุภกิต เจียรวนนท์ ประธานกรรมการ ให้การต้อนรับและถ่ายภาพร่วมกับ เหยา ซ่ง (ที่ 4 จากซ้าย) และ ดร.อวี๋ เชา (ที่ 6 จากซ้าย) นักวิจัยด้านหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์จากมหาวิทยาลัยชิงหวา
LaWAM เมื่อหุ่นยนต์เรียนรู้ที่จะมอง “เฉพาะสิ่งสำคัญ”
เมื่อ World Action Model ทำให้หุ่นยนต์สามารถ “คิดก่อนทำ” คำถามต่อมาคือ จะทำอย่างไรให้กระบวนการคิดทั้งหมดเกิดขึ้นได้เร็วพอสำหรับการใช้งานจริง
สำหรับ เหยา ซ่ง ความเร็วคือโจทย์สำคัญไม่แพ้ความแม่นยำ
หุ่นยนต์ที่ทำงานในโลกจริงไม่มีเวลาคิดนานเหมือน AI ที่ตอบคำถามบนหน้าจอ เพราะทุกการตัดสินใจต้องเกิดขึ้นแทบจะทันที หากช้าไปเพียงเสี้ยววินาที ก็อาจทำแก้วน้ำตก ชนสิ่งกีดขวาง หรือหยิบวัตถุผิดพลาดได้
ด้วยเหตุนี้ ทีมวิจัยของ Striding AI จึงเลือกพัฒนา LaWAM (Latent World Action Model) ซึ่งเป็นอีกแนวทางหนึ่งของ World Action Model
แทนที่จะประมวลผลข้อมูลทุกพิกเซลจากภาพที่กล้องมองเห็น ระบบจะคัดเลือกเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นต่อการตัดสินใจของหุ่นยนต์ เช่น ตำแหน่งของวัตถุ รูปทรง น้ำหนักโดยประมาณ และคุณสมบัติทางกายภาพ ขณะที่รายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติงาน เช่น ลวดลายบนวัตถุ ตัวอักษรบนป้าย หรือฉากหลัง จะถูกตัดออกตั้งแต่ต้น
เหยา ซ่ง เปรียบแนวคิดนี้เหมือนกับการทำงานของมนุษย์ เมื่อเราจะหยิบแก้วน้ำ สมองไม่ได้จดจำทุกลวดลายบนแก้วหรือสีของผนังด้านหลัง แต่จะสนใจเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นต่อการหยิบจับให้สำเร็จ
การลดข้อมูลให้เหลือเฉพาะ “สาระสำคัญ” ทำให้ LaWAM ใช้ทรัพยากรในการประมวลผลน้อยลง แต่ยังสามารถทำงานได้แบบ Real-time ซึ่งเป็นเงื่อนไขสำคัญของหุ่นยนต์ที่ต้องปฏิบัติงานในโลกจริง
ปัจจุบัน LaWAM 1.0 มีขนาด 2.3 พันล้านพารามิเตอร์ สามารถทำคะแนนความสำเร็จเฉลี่ย 98.6% ในการทดสอบมาตรฐาน Libero และใช้เวลาเพียง 187 มิลลิวินาที ในการวางแผนการเคลื่อนไหวแต่ละครั้ง ซึ่งถือเป็นหนึ่งในผลลัพธ์ที่โดดเด่นของวงการในปัจจุบัน
สำหรับ เหยา ซ่ง นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้น เขาเชื่อว่าเมื่อโมเดลได้รับข้อมูลจากโลกจริงมากขึ้น หุ่นยนต์จะยิ่งเรียนรู้ได้เร็วขึ้น เข้าใจโลกได้ลึกขึ้น และสามารถทำงานได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้นในอนาคต
เครือเจริญโภคภัณฑ์ : พันธมิตรที่เชื่อม AI เข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริง
นอกจากแนวทางการพัฒนาเทคโนโลยีแล้ว Striding AI ยังแตกต่างจากบริษัทหุ่นยนต์จำนวนมากในอีกเรื่องหนึ่ง นั่นคือ การเริ่มต้นจาก “การใช้งานจริง” แทนที่จะเริ่มจากห้องทดลอง
เหยา ซ่ง มองว่า การสร้างหุ่นยนต์ที่ทำงานได้จริง ไม่ได้เกิดจากการพัฒนาเทคโนโลยีให้สมบูรณ์ก่อน แล้วจึงค่อยหาตลาดรองรับ แต่ต้องเริ่มจากการนำหุ่นยนต์เข้าไปเรียนรู้จากสภาพแวดล้อมจริงตั้งแต่ต้น เพราะนั่นคือวิธีที่ทำให้ AI เข้าใจโลกแห่งความเป็นจริงได้เร็วที่สุด
ด้วยเหตุนี้ Striding AI จึงเลือกจับมือกับพันธมิตรเชิงยุทธศาสตร์ตั้งแต่วันแรก โดยมี เครือเจริญโภคภัณฑ์ (CP Group) และ Huaqin Technology เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและพันธมิตรหลักของบริษัท
สำหรับเครือเจริญโภคภัณฑ์ ความแข็งแกร่งไม่ได้อยู่เพียงการดำเนินธุรกิจในหลายอุตสาหกรรม แต่ยังรวมถึงเครือข่ายการดำเนินงานที่ครอบคลุมร้านสะดวกซื้อ ซูเปอร์มาร์เก็ต ค้าปลีก คลังสินค้า ธุรกิจอาหาร และภาคการเกษตร ซึ่งล้วนเป็นพื้นที่ที่หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้และพัฒนาศักยภาพจากการใช้งานจริงได้
ขณะที่ Huaqin Technology ซึ่งเป็นผู้นำระดับโลกด้านการออกแบบและผลิตอุปกรณ์อัจฉริยะ จะช่วยเปิดโอกาสให้ Striding AI นำเทคโนโลยีไปพัฒนาและทดสอบในภาคการผลิตอุตสาหกรรม
แต่สำหรับ เหยา ซ่ง สิ่งที่มีค่ามากกว่าตลาด คือ ข้อมูล (Data)
เขาเคยยกบทสนทนากับผู้ก่อตั้งบริษัทด้านรถยนต์ไร้คนขับรายหนึ่ง ซึ่งกล่าวว่า ความสำเร็จของ AI ประกอบด้วย 50% ข้อมูล (Data), 30% กำลังประมวลผล (Computing Power) และอีก 20% มาจากประสบการณ์กับความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ และเขาเชื่อว่าหลักการเดียวกันนี้ใช้ได้กับการพัฒนา Physical Intelligence
การทำงานร่วมกับองค์กรขนาดใหญ่ ทำให้ Striding AI สามารถเข้าถึงข้อมูลคุณภาพสูงจากการดำเนินงานจริงได้อย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็นร้านค้า โรงงาน คลังสินค้า หรือระบบโลจิสติกส์ ซึ่งเป็นข้อมูลที่ยากจะได้มาจากการซื้อข้อมูลเชิงพาณิชย์เพียงอย่างเดียว
เหยา ซ่ง เชื่อว่า ข้อมูลจากโลกจริงคือหัวใจของการพัฒนา Physical Intelligence เพราะยิ่งหุ่นยนต์ได้เรียนรู้จากสถานการณ์จริงมากเท่าไร ก็ยิ่งสามารถเข้าใจโลกได้ลึกขึ้น ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น และทำงานได้ใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้น
นอกจากข้อมูลแล้ว เขายังมองว่า ความร่วมมือกับพันธมิตรเชิงยุทธศาสตร์ยังมอบสิ่งที่มีค่าไม่แพ้กัน นั่นคือ “พื้นที่สำหรับการทดลองและเรียนรู้” ซึ่งเปิดโอกาสให้ทีมวิจัยสามารถนำเทคโนโลยีไปทดสอบ ปรับปรุง และพัฒนาอย่างต่อเนื่องในสภาพแวดล้อมจริง โดยไม่ถูกจำกัดอยู่เพียงในห้องปฏิบัติการ
สำหรับเทคโนโลยีที่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นอย่าง Physical Intelligence การได้เรียนรู้จากโลกจริงอย่างต่อเนื่อง อาจเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดว่าใครจะสามารถพัฒนาหุ่นยนต์ที่ใช้งานได้จริงก่อน
▲ ภาพคอนเซ็ปต์หุ่นยนต์นวัตกรรมเจิ้งซิง (ที่มา: นวัตกรรมเจิ้งซิง)
เป้าหมายแรก : ค้าปลีก โรงงาน และคลังสินค้า
แม้หุ่นยนต์คล้ายมนุษย์ (Humanoid Robot) จะได้รับความสนใจอย่างมากและถูกมองว่าเป็นภาพของหุ่นยนต์แห่งอนาคต แต่ เหยา ซ่ง มองว่า สำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ในปัจจุบัน หุ่นยนต์ล้อเลื่อนพร้อมแขนกลคู่ (Wheeled Dual-Arm Robot) ยังคงเป็นทางเลือกที่เหมาะสมกว่า
เหตุผลสำคัญคือ หุ่นยนต์ประเภทนี้มีต้นทุนต่ำกว่า มีความเสถียรในการทำงานสูงกว่า และสามารถปฏิบัติงานได้อย่างแม่นยำในสภาพแวดล้อมที่ถูกออกแบบไว้แล้ว เช่น โรงงาน คลังสินค้า และร้านค้าปลีก
อย่างไรก็ตาม Striding AI ไม่ได้ละทิ้งการพัฒนา Humanoid Robot แต่เลือกเดินหน้าพัฒนาทั้งสองแนวทางควบคู่กัน โดยมองว่าหุ่นยนต์ล้อเลื่อนจะเป็นคำตอบสำหรับการใช้งานในระยะสั้นและระยะกลาง ขณะที่หุ่นยนต์คล้ายมนุษย์จะเป็นเป้าหมายสำคัญในระยะยาว เมื่อเทคโนโลยีมีความพร้อมมากขึ้น
ในระยะเริ่มต้น บริษัทมุ่งเน้นตลาดที่กำลังเผชิญปัญหาการขาดแคลนแรงงานและต้นทุนค่าแรงที่เพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะ ญี่ปุ่น ยุโรป และสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นตลาดที่ภาคค้าปลีก คลังสินค้า โรงงาน และธุรกิจบริการ มีความต้องการนำหุ่นยนต์เข้ามาเสริมศักยภาพการทำงานมากขึ้น
สำหรับ เหยา ซ่ง การนำหุ่นยนต์ไปใช้งานในภาคธุรกิจเหล่านี้ ไม่ได้เป็นเพียงโอกาสทางการตลาด แต่ยังเป็นเวทีสำคัญที่ทำให้หุ่นยนต์ได้เรียนรู้จากสถานการณ์จริง และพัฒนาไปสู่การใช้งานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นในอนาคต
รอวันที่วงการหุ่นยนต์จะมี “ChatGPT Moment”
แม้กระแส Physical Intelligence จะได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่ในมุมมองของ Yao Song เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และยังไม่ถึง “จุดเปลี่ยน” แบบเดียวกับที่ Generative AI เคยสร้างไว้
เขามองว่า การเติบโตของ AI ด้านภาษามีจุดเปลี่ยนสำคัญอยู่ 3 ช่วง
ช่วงแรก คือการเปิดตัว GPT-3.5 ที่พิสูจน์ให้เห็นว่า AI สามารถนำมาใช้งานได้จริงในวงกว้าง
ช่วงที่สอง คือการเกิดขึ้นของ DeepSeek ที่ทำให้ผู้คนจำนวนมากตระหนักว่า AI ไม่ใช่เทคโนโลยีที่อยู่ในห้องทดลองอีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมือที่เข้ามาเปลี่ยนวิธีการทำงานและการใช้ชีวิตของผู้คน
และช่วงที่สาม คือการเติบโตของ Claude Code และเครื่องมือ AI สำหรับการเขียนโปรแกรม ที่พิสูจน์ว่า AI สามารถสร้างโมเดลธุรกิจที่ชัดเจนและสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจได้จริง
แต่สำหรับ Physical Intelligence เขาเชื่อว่า ทั้งสามช่วงเวลานี้ยังมาไม่ถึง
ทุกวันนี้ ผู้คนยังคุ้นเคยกับภาพหุ่นยนต์ที่เดิน วิ่ง หรือเต้นรำได้อย่างน่าทึ่ง มากกว่าการเห็นหุ่นยนต์ที่สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้จริงในร้านค้า โรงงาน คลังสินค้า หรือภาคบริการ
เหยา ซ่ง เชื่อว่า จุดเปลี่ยนครั้งสำคัญของวงการจะเกิดขึ้น เมื่อผู้คนเริ่มมองเห็นว่า หุ่นยนต์ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีสำหรับการสาธิต แต่เป็นเครื่องมือที่สามารถสร้างคุณค่าทางเศรษฐกิจ แก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงาน และยกระดับประสิทธิภาพการทำงานในโลกแห่งความเป็นจริง
นั่นคือ “ChatGPT Moment” ที่เขาเชื่อว่าวงการหุ่นยนต์กำลังรอคอย และเป็นเป้าหมายที่ Striding AI ต้องการมีส่วนร่วมในการผลักดัน ทั้งในด้านการพัฒนาเทคโนโลยี การนำไปใช้งานจริง และการสร้างโมเดลธุรกิจที่เติบโตได้อย่างยั่งยืน
จากบริษัทชิป AI สู่บริษัทพัฒนาจรวดและเทคโนโลยีอวกาศ และวันนี้กับ Striding AI เส้นทางของ Yao Song สะท้อนให้เห็นถึงแนวคิดที่ไม่เคยเปลี่ยนแปลง นั่นคือ การมองหาเทคโนโลยีที่จะสร้างคุณค่าให้กับโลกในระยะยาว และลงมือสร้างมันก่อนที่อนาคตจะมาถึง
บางที นั่นอาจเป็นเหตุผลที่ทุกครั้งเมื่อโลกกำลังเข้าสู่คลื่นเทคโนโลยีลูกใหม่ ชื่อของ เหยา ซ่ง มักปรากฏขึ้นในฐานะหนึ่งในผู้ประกอบการที่ก้าวออกไปก่อนเสมอ
ที่มา: เรียบเรียงจากบทความ DeepTech (จีน) https://mp.weixin.qq.com/s/cWJayrxX8Z2dwifS5oTw_w
