Connect with us

Công Nghệ

Cha đẻ ứng dụng Việt giúp thay quần áo nhờ AI, vượt mặt đối thủ Trung Quốc Beauty Cam trên App Store: “Chúng tôi gần như không có lợi thế gì”

Published

on

Cha đẻ ứng dụng Việt giúp thay quần áo nhờ AI: “Chúng mình gần như không có lợi thế gì. Sự thành công của các ứng dụng chắc cũng đến từ một phần may mắn”, đại diện SilverAI chia sẻ.

“Cha đẻ” ứng dụng Việt giúp thay quần áo nhờ AI, vượt mặt đối thủ Trung Quốc Beauty Cam trên App Store: “Chúng tôi gần như không có lợi thế gì”- Ảnh 1.

Cha đẻ ứng dụng Việt giúp thay quần áo nhờ AI. “Có mấy lần khi đi trên đường thấy nhiều bộ quần áo khá ưng mắt nhưng lười thử nên mình hay tặc lưỡi bỏ qua. Tương tự, nhiều khi thấy trên mạng có nhiều người mặc đẹp mình cũng muốn thử xem bản thân mặc lên trông thế nào, có hợp không”, Phan Sỹ Quang, đồng sáng lập của SilverAI cùng với Lê Tiến Nam, có trụ sở tại Hà Nội nhớ lại lý do tạo nên ứng dụng FitRoom.

Ứng dụng này đến từ chính nhu cầu thực tế của anh Quang và những ai ngại thử đồ. Trong bối cảnh trào lưu thay quần áo trên các ứng dụng đang được cộng đồng mạng hưởng ứng rầm rộ, ứng dụng thuần Việt này nhanh chóng gây bão và vươn lên dẫn đầu bảng xếp hạng về số lượt tải về nhiều nhất trên App Store. FitRoom thậm chí còn vượt qua nhiều ứng dụng đình đám, bao gồm cả Beauty Cam của Trung Quốc.

“Cha đẻ” ứng dụng Việt giúp thay quần áo nhờ AI, vượt mặt đối thủ Trung Quốc Beauty Cam trên App Store: “Chúng tôi gần như không có lợi thế gì”- Ảnh 2.

“Mình không thích trải nghiệm thử quần áo khi mua sắm cũng như không quá am hiểu về thời trang để có thể phối đồ hợp lý nên khi suy nghĩ ý tưởng làm sản phẩm mình đã nảy ra ý tưởng giải quyết vấn đề ‘chẳng có gì để mặc’ bằng cách xây dựng một sản phẩm giúp mọi người có thể thử đồ, mix đồ bằng AI để có thêm nhiều bộ đồ mới.

Nói thì nghe có vẻ dễ nhưng để hoàn thiện được ứng dụng này mình đã mất khoảng 1 năm rưỡi bởi thách thức nằm ở việc xây dựng AI model. Mình cần phải tạo nên một phiên bản model phù hợp để có thể cho ra kết quả khiến cho người dùng cảm thấy ‘wow’ khi họ sử dụng”, nhà sáng lập SilverAI chia sẻ.

Anh Quang cho biết, tuy mất khoảng thời gian khá lâu kể từ khi bắt tay nghiên cứu đến hoàn thiện sản phẩm nhưng đội ngũ phát triển ứng dụng mới chỉ cảm thấy tương đối ưng ý với FitRoom. Trong suốt quá trình phát triển ứng dụng, cả nhóm đã phải thử nghiệm rất nhiều thuật toán khác nhau nhằm tối ưu hóa mô hình AI sao cho việc hiển thị trang phục trên cơ thể người dùng trông tự nhiên nhất có thể. Vị CEO của SilverAI nhận định đây là một trong những phần khó khăn nhất bởi hình ảnh quần áo khi được thêm vào phải có độ chân thực cao, không bị lệch góc hay méo mó.

Về điểm khác biệt, anh Quang cho biết với xuất phát từ nhu cầu ban đầu, FitRoom cho phép người dùng tải hình ảnh quần áo lên để có thể dễ dàng thử và phối đồi, các ứng dụng khác thường chỉ cho phép sử dụng những bộ đồ có sẵn.

“Như bạn có thể trải nghiệm thì định hướng bọn mình là Tủ đồ online, nơi bạn có thể trải nghiệm nhiều loại trang phục khác nhau từ gợi ý của FitRoom hoặc tự upload theo ý thích. Do đó, đồ đạc ở trong FitRoom rất đa dạng. Người dùng có thể sử dụng FitRoom để ‘đu trend’ các trang phục hot trên mạng xã hội nhằm mục tiêu giải trí cũng như tự xây dựng các bộ sưu tập quần áo cho các mục đích khác nhau

Ứng dụng khác chủ yếu tập trung vào chỉnh sửa ảnh và thay đổi một số trang phục cơ bản, nhưng FitRoom lại hướng đến một trải nghiệm toàn diện hơn. Người dùng không chỉ thử quần áo một cách chân thực hơn mà còn có thể lưu trữ và sắp xếp trang phục theo nhu cầu. Định hướng này giúp FitRoom trở thành một nền tảng không chỉ phục vụ mục đích giải trí mà còn hỗ trợ người dùng trong việc xây dựng phong cách thời trang cá nhân”, anh Quang  làm rõ.

“Cha đẻ” ứng dụng Việt giúp thay quần áo nhờ AI, vượt mặt đối thủ Trung Quốc Beauty Cam trên App Store: “Chúng tôi gần như không có lợi thế gì”- Ảnh 4.

Với ứng dụng FitRoom, SilverAi hy vọng không chỉ dừng lại ở việc xây dựng một tủ đồ online mà còn có thể giúp người dùng trải nghiệm các loại trang phục truyền thống của Việt Nam và giúp quảng bá chúng tới các nước bạn.

“ Một trong những tính năng đầu tiên mà bọn mình mang lên FitRoom là giúp mọi người trong và ngoài nước có thể trải nghiệm các loại trang phục truyền thống của Việt Nam. Lý do thì mình thấy các bộ trang phục đó rất đẹp và mình muốn lan tỏa giá trị truyền thống thông qua công nghệ. Bọn mình đang cho lên dần các loại trang phục do phải đi xin và mua bản quyền sử dụng cũng như chụp lại hình ảnh để đảm bảo chất lượng đầu ra. Việc số hóa các trang phục truyền thống không hề đơn giản. Mỗi bộ trang phục đều có những đặc điểm riêng về chất liệu, họa tiết, độ rủ, điều này khiến cho việc tái tạo trên mô hình AI trở nên phức tạp hơn.

Bọn mình tin rằng khi nhìn thấy hình ảnh của mình trong những bộ áo dài, áo tứ thân hay những trang phục dân tộc khác, người dùng sẽ có cảm giác gần gũi và tự hào hơn về văn hóa Việt Nam. Đây cũng là một cách để mình giúp quảng bá hình ảnh thời trang Việt ra thế giới”, anh Quang kỳ vọng.

“Cha đẻ” ứng dụng Việt giúp thay quần áo nhờ AI, vượt mặt đối thủ Trung Quốc Beauty Cam trên App Store: “Chúng tôi gần như không có lợi thế gì”- Ảnh 5.

Nói về dự định hoàn thiện hơn về FitRoom, anh Quang cho hay sẽ tiếp tục bổ sung các tính năng mới giúp mọi người có thể xây dựng một tủ đồ online trên ứng dụng và còn có thể dùng AI để gợi ý phối đồ.

“Theo kế hoạch ứng dụng sẽ được bổ sung thêm các tính năng mới để không chỉ giúp mọi người xây dựng tủ đồ online mà còn có thể upload tủ đồ hiện tại lên, mix đồ dưới sự gợi ý của AI và thêm nhiều tính năng khác.

Trong tương lai gần, FitRoom sẽ phát triển thêm các tính năng giúp cá nhân hóa trải nghiệm thời trang của người dùng. Chẳng hạn, AI không chỉ dừng lại ở việc thay trang phục mà sẽ phân tích phong cách của từng người để đưa ra các gợi ý mix đồ hợp lý hơn. Người dùng cũng có thể chia sẻ tủ đồ của mình với bạn bè, tạo ra một không gian tương tác về thời trang ngay trong ứng dụng”, anh Quang nói thêm.

Không dừng lại ở những tính năng trên, anh Quang và đội ngũ SilverAI tiết lộ đang nghiên cứu việc hợp tác với các thương hiệu thời trang để mang đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến tiện lợi hơn. Cụ thể, khi người dùng thử một bộ đồ và cảm thấy phù hợp, họ có thể đặt hàng ngay lập tức từ chính ứng dụng. Đây sẽ là một bước tiến lớn giúp FitRoom thoát khỏi cái bóng của các ứng dụng tương tự và trở thành một nền tảng thời trang trực tuyến toàn diện.

“Cha đẻ” ứng dụng Việt giúp thay quần áo nhờ AI, vượt mặt đối thủ Trung Quốc Beauty Cam trên App Store: “Chúng tôi gần như không có lợi thế gì”- Ảnh 6.

Chia sẻ về khó khăn lớn nhất trong quá trình phát triển các ứng dụng chỉnh ảnh, đại diện công ty nói, chính là việc đang phải cạnh tranh trong một thị trường rất khốc liệt do các ứng dụng tương tự trên thế giới gọi được vốn đầu tư lớn, cũng như có hệ thống nhân sự giỏi, và đều đến từ các quốc gia mạnh về công nghệ như Mỹ, Trung Quốc, Hàn Quốc.

“Chúng mình gần như không có lợi thế gì. Sự thành công của các ứng dụng chắc cũng đến từ một phần may mắn. FitRoom được hoàn thiện vào đầu năm 2025, ứng dụng nhanh chóng trở nên phổ biến và leo lên top 1 trên App Store và được nhiều người biết tới nhờ Beauty Cam kích ‘trend’, hay với SnapEdit, ứng dụng đi nhanh hơn ở thị trường quốc tế nhờ vào đề xuất luật bảo vệ privacy của Thái Lan.

Hiện sản phẩm bọn mình cũng lên top ở nhiều nơi trên thế giới như Thái Lan, Indonesia, Malaysia, Đài Loan, … chủ yếu bằng lan tỏa tự nhiên khi người dùng thấy ứng dụng rất đơn giản khi sử dụng và cho ra kết quả ấn tượng nhờ mô hình AI được bọn mình xử lý rất kỹ càng”, anh Quang cho biết .

“Cha đẻ” ứng dụng Việt giúp thay quần áo nhờ AI, vượt mặt đối thủ Trung Quốc Beauty Cam trên App Store: “Chúng tôi gần như không có lợi thế gì”- Ảnh 7.

Đặt ra câu hỏi về tính bảo mật dữ liệu của người dùng, anh Nam khẳng định FitRoom và SnapEdit cam kết không dùng hình ảnh người dùng khi chưa được phép để training mô hình AI bởi chính anh là một người thường xuyên tiếp xúc và sử dụng công nghệ. Anh hiểu sự lo lắng của người dùng về việc dữ liệu cá nhân bị lạm dụng và tuyệt đối không để điều này xảy ra trong ứng dụng mà anh phát triển.

“Đó là lý do tại sao bọn mình encrypted (mã hoá) ảnh khi gửi lên server và không sao lưu bất kỳ bức ảnh nào của người dùng”, nhà sáng lập SilverAI khẳng định.

Trước FitRoom, SilverAI đã được Apple vinh danh là một trong những nhà sáng tạo ứng dụng tiên phong từ Việt Nam với app SnapEdit – một ứng dụng giúp xóa vật thể thừa trong ảnh hiện đã có hàng triệu lượt tải về.

Chia sẻ thêm về các dự định trong tương lai, anh Quang cho biết hiện SilverAI đang triển khai và đầu tư vào các sản phẩm công nghệ như game, app, chủ yếu cho thị trường quốc tế nhằm phát huy lợi thế của người Việt Nam là tốc độ triển khai. Một dự án khác của công ty đang làm là camera AI nhằm phục vụ các nhu cầu chăm sóc sức khỏe cho người già và trẻ nhỏ, cũng như các ứng dụng khác trong đời sống.

Theo CafeBiz

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Các Nền Tảng MXH

Facebook tác động đến Marketing doanh nghiệp như thế nào

Published

on

Thuật toán của Meta trên các nền tảng Facebook và Instagram chuyển đổi và nâng cấp từ mô hình Đồ thị Xã hội (Social Graph) sang Động cơ Dự đoán Mối quan tâm AI (AI-powered Interest Engine).

trước đây, cách phân phối nội dung phụ thuộc chủ yếu vào số lượng người theo dõi (Follower Graph) và các mối quan hệ kết nối trực tiếp giữa các tài khoản (Social Graph). Thì hiện tại, hệ thống dựa trên mô hình máy học sâu nhằm dự đoán hành vi, sở thích nhằm tối ưu hóa thời gian giữ chân người dùng và tự động phân phối nội dung dựa trên mức độ liên quan về chủ đề thay vì mối quan hệ theo dõi sẵn có.

Sự chuyển dịch này tác động sâu sắc đến cách vận hành Marketing của doanh nghiệp. Nếu như trước đây quy mô fanpage quyết định số lượng người tiếp cận nội dung, thì hiện tại một trang fanpage nhỏ có thể viral ngang với các trang lớn nếu như nội dung hấp dẫn và thu hút người dùng Meta.

Bảng so sánh 2 mô hình:

Bảng so sánh của thuật toán Meta

Song song với sự chuyển dịch này, Meta đã thiết lập và thực thi nghiêm ngặt Phân phối Nội dung (Content Distribution). Trạng thái phân phối nội dung trên hệ sinh thái Meta hiện nay được chia thành hai luồng vận hành riêng biệt:

  • Phân phối kết nối (Connected Distribution): Luồng phân phối tiếp cận những người dùng đã có mối quan hệ theo dõi hoặc lịch sử tương tác trực tiếp với Trang.
  • Phân phối không kết nối (Unconnected Distribution hay Recommendations): Luồng giới thiệu nội dung tự động tới những người dùng chưa từng theo dõi Trang, hoàn toàn dựa trên các mô hình AI dự đoán sở thích và mức độ liên quan.

Hệ thống phân loại bằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ liên tục rà soát và áp dụng biện pháp “Giảm phân phối” (Downranking) đối với các dạng nội dung vi phạm tiêu chuẩn chất lượng hoặc có dấu hiệu câu tương tác*.

Giảm phân phối là một hình thức kiểm duyệt thuật toán nghiêm ngặt; theo đó, nội dung vi phạm không bị loại bỏ hoàn toàn nhưng bị giảm lượt tiếp cận tự nhiên (có thể làm sụt giảm tới 80% lượt xem trung bình) hoặc bị loại bỏ khỏi luồng giới thiệu tự động tới người dùng mới. Đối với hoạt động câu tương tác còn kích hoạt cơ chế phạt ở cấp độ Trang (Page-level penalties), làm suy giảm toàn bộ điểm tín nhiệm của trang thương hiệu.

Lý do cho sự thay đổi này có thể đến từ hành vi và mối quan tâm của người dùng hiện tại giờ đã khác. Nhìn vào sự bùng nổ của Tiktok với nguồn cung cấp nội dung thuần túy trên Động cơ Khám phá đã làm thay đổi hành vi giữ chân người dùng và thời lượng sử dụng ứng dụng. Để bảo vệ thị phần và doanh thu quảng cáo, Meta bắt buộc phải thực hiện tái cấu trúc hệ thống phân phối.

Đối mặt với sự thay đổi này, các doanh nghiệp cần “đổi mới” những cách làm Facebook marketing đã “lỗi thời” được xây dựng trong nhiều năm trước. Dưới đây là 5 cách làm không còn phù hợp mà doanh nghiệp cần loại bỏ ngay để phù hợp với thuật toán mới.

1. Mua Fanpage và Follower giả để Tạo Uy tín

Thao túng số lượng người theo dõi bằng cách mua lại Fanpage có sẵn hoặc sử dụng dịch vụ tăng follower ảo từng là giải pháp phổ biến nhằm tạo ra hiệu ứng tâm lý đám đông (Social Proof). Tuy nhiên, xét dưới cơ chế vận hành của thuật toán AI hiện tại, chiến thuật này không còn mang lại giá trị phân phối mà còn gây ra những hệ quả nghiêm trọng cho tài khoản.

Mua fanpage và follow ảo sẽ không qua mắt được AI

Mua fanpage và follow ảo sẽ không qua mắt được AI

Khi một Fanpage đổi tên đột ngột, thay đổi chủ đề nội dung hoặc xuất hiện sự gia tăng bất thường về lượng follower từ các khu vực địa lý không liên quan, hệ thống phân loại sẽ lập tức đánh dấu vi phạm tài nguyên. Mặt khác, các tài khoản ảo do phần mềm tự động điều hành liên tục bị quét và loại bỏ hàng loạt khỏi hệ thống.

Về mặt vận hành thuật toán, hệ thống xếp hạng nội dung của Meta dựa trên quy trình thử nghiệm tín hiệu ban đầu (Early Retention and Signal Testing). Khi một bài viết được xuất bản, thuật toán sẽ phân phối thử nghiệm tới một nhóm nhỏ người theo dõi hiện tại để đo lường tỷ lệ giữ chân, lượt xem hoàn tất và các tương tác sâu như bình luận có nghĩa hay chia sẻ. Do lượng follower mua ảo không tạo ra bất kỳ tương tác thực tế nào, tỷ lệ phản hồi ở nhóm thử nghiệm sẽ tiệm cận mức 0. Tín hiệu thất bại này khiến thuật toán đánh giá bài viết là nội dung kém chất lượng, từ đó ngắt hoàn toàn khả năng lan truyền sang luồng phân phối không kết nối.

Vì thuật toán AI sẽ đánh giá nội dung của fanpage thông qua mức độ quan tâm và hành vi người dùng, việc sở hữu một fanpage hàng triệu follower ảo hoàn toàn không đảm bảo lượt tiếp cận nếu điểm liên quan bị đánh giá thấp. Thay vì mua follow, hãy tập trung xây dựng nội dung chuẩn tệp khách hàng mục tiêu để thu hút “Phân phối không kết nối”, dù việc này mất rất nhiều thời gian nhưng sẽ giúp Marketing của doanh nghiệp được ổn định và tiếp cận đúng khách hàng mục tiêu.

2. Tổ chức Mini Game để “Câu” Tương tác (Engagement Baiting)

Các bài đăng chứa lời kêu gọi ép buộc tương tác như yêu cầu để lại bình luận, thả biểu tượng cảm xúc, tag tên người quen hoặc chia sẻ bài viết để nhận mã giảm giá từng tạo ra các đợt bùng nổ chỉ số ngắn hạn. Đến thời điểm hiện tại, đây là hành vi bị Meta chính thức đưa vào danh sách trừng phạt trọng tâm trong hoạt động Phân phối Nội dung.

Meta chia sẻ cách tránh đăng nội dung câu tương tác trên Facebook

Meta chia sẻ cách tránh đăng nội dung câu tương tác trên Facebook

Thuật toán nhận diện chính xác các dạng bẫy tương tác phổ biến bao gồm bẫy bình luận (yêu cầu để lại kí tự, từ khóa đơn lẻ hoặc tag tên), bẫy chia sẻ (yêu cầu chia sẻ lên trang cá nhân hay hội nhóm) và bẫy bình chọn (yêu cầu thả cảm xúc để chọn phương án). Các bình luận phát sinh từ mini game thường chỉ chứa biểu tượng cảm xúc, một vài ký tự hoặc thẻ tag tài khoản khác; hệ thống AI phân loại đây là nhóm “Bình luận chất lượng kém” (Low-quality comments) và loại bỏ chúng khỏi chỉ số “Tương tác Ý nghĩa” (Meaningful Interactions).

Nội dung bị xác định là bẫy tương tác sẽ chịu án phạt giảm phân phối ngay lập tức trên cả Bảng tin (Feed) và thước phim ngắn (Reels). Nghiêm trọng hơn, nếu một Fanpage tái diễn hành vi này một cách hệ thống, thuật toán sẽ nâng lên cấp độ phạt Trang (Page-level demotion), làm tụt giảm reach hữu cơ của toàn bộ các bài đăng hợp lệ khác xuất bản trong tương lai.

Thay vì các hoạt động Mini Game “câu” tương tác hãy đưa ra các cuộc thảo luận mở, khảo sát ý kiến thực tế hoặc câu hỏi tạo giá trị chuyên môn.

3. Seeding Ảo và Sử dụng Mạng lưới Tài khoản Giả lập

Chiến thuật sử dụng tài khoản phụ (nick ảo), công cụ tự động hóa hoặc các nhóm trao đổi tương tác chéo nhằm tạo ra kịch bản thảo luận sôi nổi bên dưới bài đăng đã bị các hệ thống phòng vệ của Meta vô hiệu hóa sâu sắc.

Hệ thống AI của Meta phân tích liên tục cấu trúc dữ liệu theo chuỗi nhằm phát hiện các mối tương quan bất thường giữa các tài khoản (Correlation Discovery and Feature Engineering). Thuật toán dễ dàng nhận diện các dấu hiệu đáng nghi như sự đồng bộ thời gian tuyệt đối khi hàng chục tài khoản cùng để lại phản hồi trong một khoảng thời gian ngắn, việc sử dụng lặp lại các đoạn văn bản sao chép (cut-and-paste text blocks), hoặc mạng lưới các tài khoản chỉ tương tác chéo lẫn nhau mà không có lịch sử duyệt Feed tự nhiên.

Mua seeding tạo hiệu ứng giờ không còn hiệu quả với thuật toán AI

Mua seeding tạo hiệu ứng giờ không còn hiệu quả với thuật toán AI

Tất cả các bình luận seeding ảo bị phát hiện sẽ bị thuật toán hạ thứ hạng hiển thị hoặc ẩn hoàn toàn khỏi News Feed của người dùng. Việc duy trì hoạt động seeding ảo với mật độ cao sẽ kích hoạt cơ chế Shadowban đối với Trang, làm gián đoạn khả năng xuất hiện trên kết quả tìm kiếm và nguồn cấp dữ liệu trong khoảng thời gian từ 7 đến 30 ngày, đồng thời tước bỏ quyền truy cập các chương trình kiếm tiền của Meta.

4. Đăng Bài Tần suất Cao và Phụ thuộc vào “Giờ Vàng”

Quan niệm đăng bài với mật độ dồn dập và cố định vào các khung giờ cao điểm truyền thống dựa trên giả định sai lầm rằng mục “Bảng tin” vận hành theo thời gian thực. Trong cơ chế hiện tại, Bảng tin Meta vận hành theo phương thức phân phối bất đồng bộ dựa trên dự đoán của AI (Asynchronous Predictive Delivery). Một bài đăng có chất lượng nội dung cao có thể xuất hiện trên Feed của người dùng sau 24 đến 48 giờ kể từ thời điểm xuất bản nếu hệ thống dự đoán người dùng đó có khả năng quan tâm cao.

Content hay sẽ tự viral mà không phụ thuộc vào

Content hay sẽ tự viral mà không phụ thuộc vào “giờ vàng”

Việc xuất bản các bài viết với tần suất quá dày trong một ngày tạo ra hiện tượng tự cạnh tranh tầm nhìn (Content Cannibalization), nơi các bài đăng trên cùng một Trang tự giành giật lượng phân phối thử nghiệm ban đầu. Đồng thời, hành vi đăng bài liên tục kết hợp với việc nhồi nhét từ khóa hoặc sử dụng quá 5 hashtag (Caption stuffing) bị thuật toán nhận diện là tín hiệu nội dung rác (Spammy patterns). Việc phân phối nhiều bài viết có tỷ lệ xem hoặc thời gian dừng chân (Dwell time) thấp liên tiếp sẽ làm suy giảm điểm chất lượng tổng thể của Trang, dẫn đến việc giảm tỷ lệ phân phối trung bình.

5. Content Thuần Bán hàng và Ưu đãi Đơn điệu

Việc xây dựng tuyến nội dung tập trung toàn bộ vào thông tin sản phẩm, giá cả và chương trình giảm giá mà không cung cấp giá trị thông tin, giải trí hay giáo dục tạo ra phản ứng dội ngược mạnh mẽ từ hệ thống khuyến nghị.

Meta ưu tiên hiển thị những nội dung mang lại trải nghiệm tích cực nhằm giữ chân người dùng ở lại ứng dụng lâu hơn. Các bài đăng mang tính thương mại thuần túy thường nhận về chuỗi tín hiệu phản hồi tiêu cực như việc người dùng lướt qua cực nhanh (Fast skip), nhấn nút ẩn bài viết (Hide post), hoặc chọn giảm hiển thị nội dung tương tự. Những phản hồi này khiến thuật toán cắt giảm tối đa khả năng tiếp cận tự nhiên.

Tệ hơn, khi doanh nghiệp sử dụng các thông điệp bán hàng đơn điệu này để triển khai chiến dịch quảng cáo trả phí (Meta Ads), hệ thống đấu giá (Ad Auction) sẽ chấm điểm xếp hạng chất lượng (Quality Ranking) và tỷ lệ tương tác dự đoán (Engagement Rate Ranking) ở mức rất thấp. Tín hiệu chất lượng kém buộc doanh nghiệp phải trả chi phí đấu giá (CPM, CPC) cao hơn đáng kể so với các đối thủ sản xuất nội dung quảng cáo có tính bản địa và giá trị truyền tải cao.

Ver2Solution theo Brandsvietnam 

Continue Reading

Công Nghệ Phần Cứng

Đến lượt robot trong các nhà máy Trung Quốc cũng thất nghiệp

Published

on

Gần đây trên mạng xuất hiện các video quay thực tế tại các nhà máy: Những robot công nghiệp từng được các ông chủ đua nhau vung tiền rước về, vốn được mệnh danh là “không biết mệt mỏi”, giờ đây lại đồng loạt phủ bạt chống bụi nằm nơi góc xưởng. Từ “con cưng” công nghệ trở thành đồ trang trí trong xưởng.

Vài năm trước, chẳng ai hình dung nổi những robot công nghiệp tối ưu hiệu suất đến thế lại có ngày… không có việc để làm.

Những năm qua, giới công nghiệp ồ ạt chạy đua xây dựng “nhà máy không đèn”, tự động hóa toàn phần vì sợ chậm chân sẽ thua trong cuộc cạnh tranh. Điều này cũng biến Trung Quốc thành quốc gia có lượng robot công nghiệp được lắp đặt lớn nhất thế giới.

Trong số 520.000 robot công nghiệp mới được đưa vào hoạt động trên toàn cầu những năm gần đây, có tới 290.000 robot triển khai trong các nhà máy Trung Quốc – từ dây chuyền lắp ráp ô tô đến các xưởng cơ khí, cơ sở chế biến thực phẩm ở cấp huyện. Tốc độ phủ sóng của robot vượt xa hình dung của mọi người.

Nhưng hiện tại, cứ 4 dây chuyền sản xuất của robot thì có 1 dây chuyền đắp chiếu hoặc hoạt động cầm chừng; cứ 10 thiết bị robot công nghiệp thì có 3 thiết bị đang phải luân phiên “nghỉ phép dài hạn”.

Những nhà máy từng đông đúc nhộn nhịp, nay trống trải thấy rõ bằng mắt thường. Nhiều doanh nghiệp từng nghĩ rằng chỉ cần sa thải công nhân – những người đòi nghỉ phép và bắt đóng bảo hiểm xã hội – để thay bằng dàn robot làm việc không biết mệt mỏi là có thể hạ chi phí, tăng gấp bội lợi nhuận. Họ chỉ tính toán chi li cho doanh nghiệp mình mà bỏ quên mất một bài toán tổng thể của toàn xã hội.

day-chuyen.jpg
Một phần tư số dây chuyền tự động do robot đảm trách đã bị đắp chiếu. Ảnh: NetEase.

Những hệ quả kiểu “boomerang”

Khi nhu cầu tiêu thụ hàng hóa hạ nhiệt, hàng loạt dây chuyền robot đắt tiền bị ngưng trệ, phủ bụi vì nhà máy phải giảm sản lượng. Để giải tỏa áp lực dư thừa và cuộc chiến giá khốc liệt trong nước, các doanh nghiệp robot Trung Quốc đẩy mạnh bán phá giá ra nước ngoài, gây sức ép cực lớn lên ngành sản xuất thiết bị tự động hóa truyền thống của Nhật Bản và Châu Âu.

Nhằm thoát khỏi đầm lầy giá rẻ của robot công nghiệp truyền thống, Trung Quốc đang đổ hàng chục tỷ USD hỗ trợ đưa AI và robot hình người vào sản xuất thực tế nhằm tìm kiếm động lực tăng trưởng mới, dẫn tới thúc đẩy chuyển dịch sang robot hình người & AI:

Việc tự động hóa ồ ạt giúp tối ưu chi phí cho chủ xưởng nhưng lại đẩy hàng triệu lao động phổ thông vào cảnh mất việc hoặc suy giảm thu nhập. Điều này tạo ra phản ứng ngược: công nhân mất việc dẫn đến thắt chặt chi tiêu, kéo giảm cầu tiêu dùng toàn xã hội, khiến chính các hàng hóa do robot sản xuất ra rơi vào cảnh ế ẩm.

Mỗi công nhân bị sa thải, ở trong nhà máy họ là khoản chi phí tiền lương, nhưng khi bước ra khỏi cổng, họ lại là lực lượng tiêu dùng chủ lực bỏ tiền thật ra mua hàng.

Dữ liệu theo dõi dài hạn của kinh tế học Mỹ chỉ ra rằng: Cứ lắp thêm 1 robot trong hệ thống công nghiệp, xã hội sẽ mất đi từ 3 đến 4 việc làm truyền thống. Khi ngày càng nhiều người mất thu nhập ổn định và lo ngại về tương lai, việc đầu tiên họ làm là thắt chặt chi tiêu. Ăn nhà hàng đổi thành tự nấu ở nhà; điện thoại chưa hỏng hẳn thì không thay mới; kế hoạch mua nhà, mua xe vốn dự định từ trước cũng bị gác lại.

Khi hàng triệu, hàng chục triệu người đồng loạt cắt giảm chi tiêu, sức sống tiêu dùng trên thị trường bán lẻ sẽ nhanh chóng bị hút cạn. Máy móc có thể tạo ra hàng hóa chất cao như núi, nhưng không thể tạo ra dù chỉ một đồng sức mua thực tế. Robot dù giỏi sản xuất đến đâu cũng không tự vay tiền mua xe, thuật toán dù mạnh đến mấy cũng chẳng thể dẫn cả gia đình đi siêu thị sắm đồ.

Hàng hóa không bán được, kho bãi tồn đọng, dòng tiền của doanh nghiệp cạn kiệt, cuối cùng nhà máy chỉ còn cách ngừng hoạt động. Dây chuyền tự động hóa từng tốn đống tiền đầu tư rốt cuộc lại biến thành đồ trang trí.

rot-bot-thay-the-con-nguoi.jpg
Đã đến lúc các doanh nghiệp tính toán lại bài toán sử dụng lao động người và máy sao cho hiệu quả. Ảnh: Creaders.

Lời giải cho thế bế tắc đã có từ 100 năm trước: mức lương 5 USD/ngày của Henry Ford

Nhiều người đổ lỗi cho các chủ nhà máy, chửi họ tham lam, nhưng nếu ở vị trí chủ doanh nghiệp, khi đối thủ nhờ tự động hóa mà cắt giảm được 30% chi phí sản xuất, ép giá sản phẩm xuống mức kịch sàn, nếu không đưa robot vào thì nhà máy không sống nổi quá nửa năm; mà đã đưa robot vào thì bắt buộc phải sa thải nhân công để giảm chi phí.

Lựa chọn của mỗi ông chủ đều là sự tự vệ hợp lý, nhưng khi tất cả mọi người cùng làm vậy, nó lại trở thành một vòng xoáy “tập thể tự sát”.

Ngay từ năm 1914, Henry Ford đã đưa ra lời giải. Thời điểm đó, sau khi Ford đưa dây chuyền sản xuất vào vận hành, sản lượng tăng vọt, nhưng công nhân lại cực kỳ khổ sở, tỷ lệ nhảy việc cao chót vót, và người bình thường thì hoàn toàn không mua nổi ô tô.

Trong khi toàn ngành cố sức ép giá nhân công xuống thấp nhất có thể, Ford lại bất ngờ tuyên bố tăng gấp đôi lương ngày từ 2,5 USD lên 5 USD, đồng thời rút ngắn giờ làm từ 9 tiếng xuống 8 tiếng.

Khi đó Phố Wall chửi Henry Ford điên rồ, chờ ông phá sản. Thế nhưng chỉ trong vòng 2 năm, lợi nhuận của Ford đã tăng gấp đôi. Mức lương cao không chỉ giúp ông chiêu mộ được những người thợ giỏi nhất, đẩy tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn tăng vọt, mà quan trọng hơn: nó biến chính những người công nhân áo xanh trong xưởng thành khách hàng lớn nhất mua xe của hãng.

Đạo lý mà Ford nghiệm ra rất đơn giản: Nếu chính những người làm ra sản phẩm còn không mua nổi sản phẩm đó, thì máy móc công nghiệp chạy càng nhanh, nền kinh tế càng mau sụp đổ.

Ông trả lương cao cho công nhân không phải để làm từ thiện, mà là tự tay khai thông vòng lặp khép kín giữa sản xuất và tiêu dùng. Hiệu suất thực sự chưa bao giờ là việc một nhà máy đơn lẻ ép chi phí nhân công xuống mức đường cùng, mà là sự tuần hoàn lành mạnh giữa sản xuất và tiêu dùng trên toàn bộ chuỗi cung ứng.

Công nhân nhận được thù lao xứng đáng thì mới có điểm tựa để tiêu tiền; thị trường có tiêu dùng sôi động thì mới có đơn hàng đổ về liên tục; nhà máy kiếm được lợi nhuận mới có thể tái đầu tư công nghệ và mở rộng sản xuất.

Ngày nay, robot chắc chắn vẫn sẽ vào nhà máy, bước tiến công nghệ là điều không ai ngăn nổi. Nhưng doanh nghiệp không thể chỉ dùng công nghệ để đào thải con người nhằm tiết kiệm chi phí, mà phải dùng thành quả công nghệ để nâng cấp người lao động: dùng máy móc gánh vác những công việc nặng nhọc, độc hại, lặp đi lặp lại; giải phóng con người sang làm những công việc có giá trị gia tăng cao hơn.

Chỉ khi dòng máu sản xuất và tiêu dùng cùng lưu thông, mạch máu kinh tế mới được thông suốt. Có như vậy, những cánh tay máy đắt đỏ kia mới không biến thành đống sắt vụn phủ bụi sau một thời kỳ hưng phấn mù quáng.

Ver2Solution theo Viettimes

Continue Reading

Công Nghệ Phần Cứng

Robot 1mm bay bằng âm thanh, không cần động cơ

Published

on

Các kỹ sư đã biến một hiện tượng vật lý dùng để lên dây nhạc cụ thành nguồn năng lượng cho robot 1mm siêu nhỏ, giúp chúng bay, lơ lửng và tự đổi hướng chỉ bằng sóng âm.

Nghiên cứu của nhóm kỹ sư tại Viện Công nghệ Liên bang Lausanne (EPFL), Thụy Sĩ, được công bố trên tạp chí Science Advances, dựa trên cộng hưởng Helmholtz – hiện tượng được nhà vật lý Đức Hermann von Helmholtz nghiên cứu từ năm 1856.

Khi không khí bị giữ trong một khoang rỗng và được kích thích ở tần số phù hợp, nó cộng hưởng và tạo ra một luồng khí nhỏ. Nếu tăng áp suất, luồng khí này có thể tạo lực đẩy đủ để phục vụ máy móc.

Nhóm nghiên cứu nhận thấy việc thu nhỏ khoang cộng hưởng giúp tần số kích hoạt tăng lên vùng siêu âm – cao hơn khả năng nghe của con người. Sóng siêu âm cũng dễ tập trung và điều khiển hơn.

Nếu dùng thiết bị lớn để tạo cùng lực đẩy bằng âm thanh nghe được, cường độ âm có thể gây khó chịu hoặc ảnh hưởng đến sức khỏe.

Nhóm sử dụng kỹ thuật in 3D hai photon để chế tạo các cấu trúc rỗng theo những phương trình mô tả cộng hưởng Helmholtz.

Thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và mô phỏng máy tính xác nhận các cấu trúc tạo lực đẩy như dự đoán, theo trang LiveScience ngày 2-9.

Ở quy mô lớn hơn, nhóm chế tạo những chiếc thuyền dài khoảng 5cm, tích hợp nhiều bộ cộng hưởng, mỗi bộ được điều chỉnh ở một tần số và hướng khác nhau. Bằng cách thay đổi cao độ của loa, các nhà nghiên cứu có thể khiến thuyền rẽ trái, rẽ phải hoặc đi thẳng.

Ở quy mô chỉ khoảng 1mm, họ chế tạo các “robot siêu nhỏ” có khả năng tạo lực nâng theo hai cách. Một số đẩy không khí xuống như tên lửa, trong khi số khác làm quay các cánh nhỏ để bay theo nguyên lý tương tự trực thăng.

Theo nhóm, ưu điểm lớn của công nghệ là khả năng thu nhỏ. Động cơ khó giảm kích thước vô hạn vì cần nam châm, cuộn dây, trục và nhiều bộ phận khác. Trong khi đó, bộ cộng hưởng chỉ là những khoang rỗng được tạo hình nên về lý thuyết có thể tiếp tục thu nhỏ.

Nhóm cho rằng nguyên lý này còn có thể được dùng để xoay, thao tác vật thể nhỏ trong không trung mà không cần chạm vào chúng, hoặc chế tạo các bề mặt mềm có thể uốn và thay đổi hình dạng khi nhận đúng tần số.

Những ứng dụng như vậy có tiềm năng trong lĩnh vực y sinh, chẳng hạn thiết kế stent tim.

Nhóm nghiên cứu nhấn mạnh đây là nền tảng. Các nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào thiết kế ứng dụng, hệ thống điều khiển và khả năng định hướng cho các robot siêu nhỏ này.

Ver2Solution theo Tuổi Trẻ

 

Continue Reading

Đọc nhiều nhất

Copyright © 2024 Ver2solution.com .