Khởi nghiệp robot của tác giả ResNet Nhậm Thiếu Khanh! Đăng ký công ty xong đã thành kỳ lân

Ngư Dương, xuất phát từ Đường Tai Ứng Phi
QubitAI | Trang công chúng QbitAI
Tác giả Resnet Nhậm Thiếu Khanh đã tự mình bước vào khởi nghiệp trí tuệ thân thể.
Tin tức: Cỗ máy lượng tử đã được xác nhận và biết rằng, nhà khoa học AI nổi tiếng, tác giả Resnet, Trưởng Viện Nghiên cứu AI tổng quát của Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc, Phó giám đốc cấp cao kiêm người phụ trách mảng lái tự động của NIO, và Tiến sĩ Ren Shaoqing - Chủ nhiệm Giải thưởng Tương lai Khoa học 2023 - đã chính thức thành lập công ty để bước vào khởi nghiệp robot trí tuệ thân thể (embodied intelligence).
Theo tin từ “Tối điểm”, tại cuộc họp toàn thể nhân sự mảng lái tự động (trí lái) nội bộ của NIO, CEO NIO Lý Bân đã thông báo nội bộ rằng, người phụ trách hệ thống lái thông minh của NIO, Nhậm Thiếu Khanh, đã thành lập mô hình nền tảng AI vật lý và công ty độc lập về trí tuệ thân thể.
NIO xác định đầu tư chiến lược và triển khai hợp tác kinh doanh. Thông tin còn cho biết công ty mới của Nhâm Thiếu Khanh đã hoàn tất đăng ký, định giá đạt mức “độc giác vương” (quy mô trên 1 tỷ USD), nhưng tên công ty và các chi tiết cụ thể về vòng gọi vốn vẫn chưa được công bố rõ ràng.
Đáng lưu ý là mô hình khởi nghiệp lần này của Nhâm Thiếu Khanh trong lĩnh vực robot trí tuệ thể hiện vẫn chưa hoàn toàn rõ ràng—
Dù khởi nghiệp robot, nhưng ông vẫn đang làm việc tại NIO.
Nói sao nhỉ, “ly hôn không ly gia” thôi (chèn tay chó đầu).
Nhâm Thiếu Khanh “hạ biển” khởi nghiệp trí tuệ thể hiện (具身智能)
Đối với lần khởi nghiệp robot của Nhâm Thiếu Khanh, những người gần với ban quản lý NIO cho biết:
NIO lâu nay quan tâm đến công nghệ tiên phong của AI, và tiến hành bố cục ngành theo phương thức vừa tự nghiên cứu phát triển, vừa hợp tác mở.
Trong những năm gần đây, NIO liên tục đầu tư vào các lĩnh vực công nghệ cốt lõi như chip, hệ điều hành… và đạt được những tiến triển then chốt. Đồng thời, thông qua hợp tác chiến lược, hiệp đồng trong ngành, NIO tiếp tục hỗ trợ các doanh nghiệp đổi mới theo các hướng như trí tuệ thể hiện, mô hình thuật toán, phần cứng thông minh, năng lượng mới và cơ sở hạ tầng tính toán (compute).
Điều được tiết lộ thêm là: bên trong NIO cho rằng
Lái xe thông minh là một trong những bối cảnh triển khai quy mô lớn của AI trong thế giới vật lý đã trưởng thành nhất. Nó có tính liên tục với trí tuệ thể hiện ở các năng lực nền tảng như nhận thức, dự đoán, lập kế hoạch, điều khiển, mô hình thế giới và học tăng cường. Trong hai năm qua, ngày càng nhiều nhân tài về lái xe tự động và lái xe thông minh chuyển sang ngành robot, cũng liên quan đến sự chuyển dịch công nghệ này.
Nhưng đáng chú ý là NIO đang làm mờ đi sự “thay đổi” lần này của Nhâm Thiếu Khanh.
Kết hợp với hoạt động kinh doanh của NIO và tình hình phát triển, có lẽ có thể nhìn ra chiến lược đằng sau sự mơ hồ tinh tế này.
Một mặt, với tư cách là một nhà khoa học AI tầm thế giới và là công thần tuyệt đối khiến hệ lái thông minh của NIO biến đổi về chất, nếu Nhâm Thiếu Khanh rời đi để khởi nghiệp thì cũng không phải điều có lợi cho NIO—mà lúc này đang “đang lên”. Nhưng mặt khác, nếu coi đây là hoạt động ươm tạo hoặc đổi mới nội bộ của NIO, thì robot trí tuệ thể hiện hiện tại có đặc tính đầu tư lớn kéo dài chu kỳ; điều đó cũng khiến NIO—vừa hoàn tất đảo chiều về tài chính—chịu áp lực tương tự.
Điểm nối thành đường là việc hãng xe Xpeng (小鹏汽车) sớm đặt cược vào robot trí tuệ thể hiện—vừa ngay trước khi công bố kết quả tài chính của quý mới—đã tuyên bố vòng huy động vốn độc lập ra bên ngoài đầu tiên: phát biểu về “tài chính robot độc lập”, không thể rõ ràng hơn.
Còn về phía NIO, dù việc thử nghiệm robot trí tuệ thể hiện không phải là sớm, nhưng suy nghĩ nội bộ và quan điểm công khai bên ngoài từ lâu đã rất rõ ràng.
Trong giai đoạn năm 2025 chịu áp lực với kết quả tài chính, Lý Bân và Nhâm Thiếu Khanh đều từng làm rõ với “Quantum (量子位)” rằng, màn tiếp theo của mảng AI + ô tô: NIO nghiêng về robot, chứ không phải Robotaxi.
Giờ đây, khi Nhâm Thiếu Khanh “hạ biển”, có lẽ có thể xem đó là việc NIO bắt đầu thử nghiệm robot trí tuệ thể hiện.
Trước đó, về mảng tiên phong AI, NIO đã khởi động nghiên cứu nội bộ về mô hình thế giới từ nửa cuối năm 2023.
Tháng 7 năm 2024, chính là Nhâm Thiếu Khanh đại diện cho NIO tại sự kiện “Technology Day” (Ngày hội Công nghệ), công bố mô hình thế giới của NIO là NWM (NIO World Model). Mô hình này bắt đầu được sản xuất hàng loạt và đẩy ra từ năm 2025, và trong năm nay đã nâng cấp kiến trúc thành “mô hình thế giới + giám sát tinh chỉnh (supervised fine-tuning) + học tăng cường vòng kín (closed-loop reinforcement learning)”.
Còn bản thân Nhâm Thiếu Khanh từng nhiều lần nhấn mạnh rằng: mô hình thế giới là nền tảng chung mà xe tự lái và robot chia sẻ.
Năng lực nhận thức không-thời gian tích lũy trên xe, suy luận chuỗi thời gian dài và tối ưu hóa vòng kín có thể chuyển đổi trực tiếp sang các kịch bản của AI vật lý và trí tuệ thể hiện. Đây cũng là một trong những “nền tảng công nghệ” hình thành nên việc ông gần đây sáng lập các công ty liên quan đến trí tuệ thể hiện.
Thực ra, Nhâm Thiếu Khanh là một trong những người đầu tiên trong ngành đặt cược vào mô hình thế giới theo hướng thực chiến—và đó cũng là lý do then chốt khiến NIO vượt đường thẳng trong mảng lái xe thông minh; còn mô hình thế giới, đang trở thành một hướng hội tụ mới của “bộ não” cho robot.
Bản thân các tình huống kinh doanh và năng lực sản xuất chuỗi cung ứng của NIO một cách tự nhiên rất phù hợp để triển khai robot theo mô hình vòng kín.
Hơn nữa, người hiểu Nhâm Thiếu Khanh có lẽ cũng biết rằng, dù sau khi tốt nghiệp tiến sĩ ông đã trở thành đồng sáng lập Momenta và trực tiếp khởi nghiệp, nhưng tính cách và đặc điểm của ông lại thiên về vai trò của một nhà khoa học đứng đầu/CTO hơn là…
Nhà khoa học AI tầm thế giới Nhâm Thiếu Khanh
Nhâm Thiếu Khanh sinh năm 1988 tại Bồng Bố (蚌埠), tỉnh An Huy. Năm 2007 tốt nghiệp trường cấp 3 số 2 Bồng Bố, rồi thi vào chuyên ngành an ninh thông tin của Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc.
Năm 2016, dưới sự hướng dẫn của Tôn Kiếm—một trong các tác giả của ResNet—Nhâm Thiếu Khanh nhận bằng Tiến sĩ chương trình liên kết giữa Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc (USTC) và Viện Nghiên cứu Châu Á của Microsoft.
Và bản thân ông cũng là một trong 4 tác giả của ResNet.
ResNet là một công trình mang tính dấu mốc trong lĩnh vực học sâu. Thành tựu của nó nằm ở việc giải quyết tận gốc vấn đề “biến mất gradient” trong quá trình huấn luyện mạng thần kinh sâu. Nhờ đó, việc xây dựng các mạng thần kinh hiệu năng cao và cực kỳ sâu trở nên khả thi trong thực tế; đặc biệt, trong các lĩnh vực như thị giác máy tính và lái xe tự động—những nơi yêu cầu năng lực nhận thức cao—ResNet đã có đóng góp to lớn.
Nghiên cứu này đạt giải Bài báo xuất sắc nhất của CVPR năm 2016; hiện nay số lượt trích dẫn đã vượt quá 340.000.
Tác giả chính gồm Hà Minh Kha, Trương Tường Vũ, Nhâm Thiếu Khanh và Tôn Kiếm.
Ông cũng là tác giả đứng đầu của Faster R-CNN. Đây là một thuật toán phát hiện mục tiêu hai giai đoạn hiệu quả: nó đã giải quyết thành công vấn đề tốn thời gian trong khâu tạo vùng ứng viên của các thuật toán phát hiện mục tiêu trước đó, đồng thời đạt sự cân bằng tốt giữa tốc độ và độ chính xác. Nó được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như lái xe tự động, an ninh giám sát và phân tích hình ảnh y tế.
Sau khi tốt nghiệp tiến sĩ, Nhâm Thiếu Khanh gia nhập công ty khởi nghiệp xe tự lái Momenta, giữ vai trò Giám đốc R&D và đồng sáng lập.
Năm 2020, ông chính thức gia nhập NIO (蔚来汽车). Ban đầu, ông đảm nhiệm vai trò chuyên gia hàng đầu phát triển nghiên cứu về lái xe tự động và Phó tổng giám đốc, chủ yếu phụ trách nhóm thuật toán xe tự hành; sau đó điều chỉnh sang vị trí Phó tổng giám đốc phụ trách nghiên cứu phát triển lái xe thông minh, trực tiếp báo cáo lên CEO Lý Bân. Đến cuối năm 2024, bộ phận R&D lái xe thông minh của NIO tiến hành điều chỉnh kiến trúc: thành lập Ủy ban Kỹ thuật mới, và ông Nhâm Thiếu Khanh trực tiếp quản lý nhóm này, đồng thời lãnh đạo bộ phận mô hình đại quy mô (mô hình lớn). Phạm vi quyền hạn của ông cũng được mở rộng thêm.
Sau khi Nhâm Thiếu Khanh tiếp quản hệ thống R&D lái xe thông minh của NIO, trong phạm vi toàn cầu, ông là người tiên phong đưa “mô hình thế giới” lên xe, đồng thời kết hợp chip do NIO tự phát triển, giúp NIO vượt lên vượt đường thẳng (bứt tốc) trong lĩnh vực lái xe thông minh; ở một mức độ nhất định, ông cũng trở thành một trong những “công thần” then chốt giúp NIO lần đầu tiên đạt lợi nhuận trở lại trong giai đoạn 2025–2026.
Sau công lao của mô hình thế giới, Nhâm Thiếu Khanh được thăng lên vị trí Phó tổng giám đốc cấp cao tại NIO.
Đồng thời, Nhâm Thiếu Khanh cũng bắt đầu “phản hồi” (回馈) cho trường cũ là USTC. Tháng 9 năm 2025, Nhâm Thiếu Khanh đồng thời quay về trường USTC để mở lớp tuyển sinh, đảm nhiệm vị trí giáo sư thỉnh giảng, hướng dẫn nghiên cứu sinh và làm Giám đốc Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát. Thậm chí sớm hơn, ông đã quyên toàn bộ tiền thưởng của Giải thưởng Khoa học Tương lai cho USTC.
Trên trang web học thuật của USTC (USTC academic site) dành cho giáo sư Nhâm Thiếu Khanh, các lĩnh vực nghiên cứu chính được liệt kê trên trang chủ đã bao gồm “trí tuệ thể hiện (具身智能)”, cụ thể: Trí tuệ nhân tạo, mô hình thế giới, trí tuệ thể hiện, lái xe tự động, thị giác máy tính, học sâu và AI for Science.
Tất nhiên, điều đáng chú ý hơn nữa chính là những minh chứng thành quả của Nhâm Thiếu Khanh:
Tính đến tháng 3 năm 2026, các bài báo học thuật của ông đã được trích dẫn hơn 490.000 lần, đứng đầu trong các học giả nội địa và thuộc top 3 người Hoa toàn cầu.
Được vinh danh các giải thưởng: Giải thưởng Khoa học Tương lai năm 2023 (giải Toán học và Khoa học Máy tính), Giải nhất Tiến bộ Khoa học Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo của Ngô Văn Tuân năm 2025, Giải bài báo tốt nhất của CVPR, Giải NeurIPS năm 2025 về Thử nghiệm theo thời gian, Giải Helmholtz năm 2025 (Giải tác động 10 năm ICCV), Giải thưởng “Người đổi mới xe định nghĩa bằng phần mềm”, vô địch toàn cầu cuộc thi ImageNet và MSCOCO, và đứng vị trí thứ ba trên bảng xếp hạng tổng thể các học giả AI toàn cầu AI 2000.
Chỉ còn cách bái phục~