Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ thân thể: Thách thức công nghệ và triển vọng tương lai
Mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang đối mặt với những thách thức và cơ hội trong lĩnh vực robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu, nhưng nó có khả năng thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động của robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu Internet, công nghệ AI robot DePIN đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế về phần cứng, nút thắt đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ khám phá những vấn đề chính mà công nghệ robot DePIN đang đối mặt, mở rộng các rào cản chính của robot phi tập trung, cũng như những lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi sẽ thảo luận về triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Đ bottleneck của robot thông minh DePIN
Điểm nghẽn một: Dữ liệu
AI được tích hợp cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí tuệ, nhưng hiện tại thiếu cơ sở hạ tầng quy mô lớn để thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu có thể được chia thành ba loại:
Dữ liệu thao tác của con người: chất lượng cao, có thể nắm bắt luồng video và nhãn hành động, nhưng chi phí cao và cường độ lao động lớn.
Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): Thích hợp cho việc đào tạo robot di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng hiệu quả không tốt với các nhiệm vụ biến đổi đa dạng.
Học qua video: Học thông qua việc quan sát video từ thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp.
Nút thắt thứ hai: Mức độ tự chủ
Công nghệ robot cần phải thực tiễn, tỷ lệ thành công cần gần 99,99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, độ khó trong việc nâng cao độ chính xác tăng theo cấp số nhân, 1% độ chính xác cuối cùng có thể mất vài năm hoặc thậm chí hàng chục năm để đạt được.
Nút thắt thứ ba: Giới hạn phần cứng
Phần cứng robot hiện tại vẫn chưa sẵn sàng để đạt được sự tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Thiếu cảm biến chạm nhạy cảm cao
Khó khăn trong việc nhận diện vật thể bị che khuất
Thiết kế bộ điều khiển không đủ sinh học, dẫn đến hành động cứng nhắc và không linh hoạt.
Nút thắt thứ tư: Khó khăn trong việc mở rộng phần cứng
Công nghệ robot thông minh cần được triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức về vốn lớn. Hiện tại, chi phí của robot hình người vẫn còn cao, khó có thể đạt được sự phổ biến trên quy mô lớn.
Nút thắt năm: Đánh giá tính hiệu quả
Đánh giá AI vật lý cần triển khai thực tế lâu dài, điều này đòi hỏi nhiều thời gian và tài nguyên. Cách duy nhất để xác minh công nghệ trí tuệ robot là quan sát các trường hợp thất bại của nó, điều này có nghĩa là cần phải thực hiện triển khai thời gian thực quy mô lớn và kéo dài.
Nút thắt thứ sáu: Nhu cầu nhân lực
Phát triển AI robot vẫn cần sự tham gia của một lượng lớn nhân lực, bao gồm việc các điều hành viên cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì giữ cho robot hoạt động, và các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI.
Tương lai: Khi nào công nghệ robot sẽ đạt được bước đột phá?
Mặc dù trí tuệ nhân tạo robot tổng quát còn một khoảng cách để được áp dụng rộng rãi, nhưng những tiến bộ trong công nghệ robot DePIN mang lại hy vọng. Quy mô và tính phối hợp của mạng lưới phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.
Một số phát triển tích cực bao gồm:
Các tổ chức nghiên cứu đang thu thập dữ liệu tương tác robot độc đáo từ thế giới thực thông qua các cuộc thi thực tế.
Cải tiến thiết kế phần cứng được điều khiển bởi AI có thể tăng tốc quá trình phát triển.
Cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung giúp các nhà nghiên cứu toàn cầu dễ dàng hơn trong việc đào tạo và đánh giá các mô hình.
Các mô hình lợi nhuận mới đang xuất hiện, chẳng hạn như các đại lý AI tự vận hành duy trì tài chính thông qua việc khuyến khích bằng token.
tóm tắt
Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều khía cạnh như thuật toán, nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc xây dựng mạng lưới robot DePIN dự kiến sẽ tăng tốc độ đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng, giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều người tham gia hơn vào lĩnh vực này. Trong tương lai, ngành công nghiệp robot có thể không còn phụ thuộc vào một số ít gã khổng lồ công nghệ, mà sẽ được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ContractFreelancer
· 08-01 22:02
Lại đang thổi phồng khái niệm, phần cứng còn chưa hiểu rõ.
Xem bản gốcTrả lời0
DegenWhisperer
· 08-01 22:01
又是哪个 chuyên nghiệp 又在画饼了
Xem bản gốcTrả lời0
SellTheBounce
· 08-01 21:59
Thị trường Bear hướng dẫn, short mọi thứ, chuyên bắt dao rơi mười năm... Dù công nghệ có tốt đến đâu cũng phải chờ thị trường xác thực, bây giờ lên xe đều là bắt dao rơi. Nhìn xuống ba năm không sai.
Xem bản gốcTrả lời0
GasOptimizer
· 08-01 21:58
Hiệu suất phần cứng quá thấp thì bằng việc đốt gas. Có tính toán ROI chưa?
Xem bản gốcTrả lời0
OnChainDetective
· 08-01 21:54
Đêm khuya lại có nhà đầu tư lớn đang lén lút triển khai hợp đồng thông minh, dữ liệu sẽ không nói dối.
Công nghệ DePIN Bots: Thách thức và đột phá chính trong hướng phát triển mới của AI trong tương lai
Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ thân thể: Thách thức công nghệ và triển vọng tương lai
Mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang đối mặt với những thách thức và cơ hội trong lĩnh vực robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu, nhưng nó có khả năng thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động của robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu Internet, công nghệ AI robot DePIN đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế về phần cứng, nút thắt đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ khám phá những vấn đề chính mà công nghệ robot DePIN đang đối mặt, mở rộng các rào cản chính của robot phi tập trung, cũng như những lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi sẽ thảo luận về triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Đ bottleneck của robot thông minh DePIN
Điểm nghẽn một: Dữ liệu
AI được tích hợp cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí tuệ, nhưng hiện tại thiếu cơ sở hạ tầng quy mô lớn để thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu có thể được chia thành ba loại:
Dữ liệu thao tác của con người: chất lượng cao, có thể nắm bắt luồng video và nhãn hành động, nhưng chi phí cao và cường độ lao động lớn.
Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): Thích hợp cho việc đào tạo robot di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng hiệu quả không tốt với các nhiệm vụ biến đổi đa dạng.
Học qua video: Học thông qua việc quan sát video từ thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp.
Nút thắt thứ hai: Mức độ tự chủ
Công nghệ robot cần phải thực tiễn, tỷ lệ thành công cần gần 99,99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, độ khó trong việc nâng cao độ chính xác tăng theo cấp số nhân, 1% độ chính xác cuối cùng có thể mất vài năm hoặc thậm chí hàng chục năm để đạt được.
Nút thắt thứ ba: Giới hạn phần cứng
Phần cứng robot hiện tại vẫn chưa sẵn sàng để đạt được sự tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Nút thắt thứ tư: Khó khăn trong việc mở rộng phần cứng
Công nghệ robot thông minh cần được triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức về vốn lớn. Hiện tại, chi phí của robot hình người vẫn còn cao, khó có thể đạt được sự phổ biến trên quy mô lớn.
Nút thắt năm: Đánh giá tính hiệu quả
Đánh giá AI vật lý cần triển khai thực tế lâu dài, điều này đòi hỏi nhiều thời gian và tài nguyên. Cách duy nhất để xác minh công nghệ trí tuệ robot là quan sát các trường hợp thất bại của nó, điều này có nghĩa là cần phải thực hiện triển khai thời gian thực quy mô lớn và kéo dài.
Nút thắt thứ sáu: Nhu cầu nhân lực
Phát triển AI robot vẫn cần sự tham gia của một lượng lớn nhân lực, bao gồm việc các điều hành viên cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì giữ cho robot hoạt động, và các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI.
Tương lai: Khi nào công nghệ robot sẽ đạt được bước đột phá?
Mặc dù trí tuệ nhân tạo robot tổng quát còn một khoảng cách để được áp dụng rộng rãi, nhưng những tiến bộ trong công nghệ robot DePIN mang lại hy vọng. Quy mô và tính phối hợp của mạng lưới phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.
Một số phát triển tích cực bao gồm:
Các tổ chức nghiên cứu đang thu thập dữ liệu tương tác robot độc đáo từ thế giới thực thông qua các cuộc thi thực tế.
Cải tiến thiết kế phần cứng được điều khiển bởi AI có thể tăng tốc quá trình phát triển.
Cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung giúp các nhà nghiên cứu toàn cầu dễ dàng hơn trong việc đào tạo và đánh giá các mô hình.
Các mô hình lợi nhuận mới đang xuất hiện, chẳng hạn như các đại lý AI tự vận hành duy trì tài chính thông qua việc khuyến khích bằng token.
tóm tắt
Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều khía cạnh như thuật toán, nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc xây dựng mạng lưới robot DePIN dự kiến sẽ tăng tốc độ đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng, giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều người tham gia hơn vào lĩnh vực này. Trong tương lai, ngành công nghiệp robot có thể không còn phụ thuộc vào một số ít gã khổng lồ công nghệ, mà sẽ được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững.