Revolución automatizada impulsada por IA y encriptación: un nuevo capítulo en la industria de los Bots

Después de importantes avances en el campo de la inteligencia artificial, la tecnología de Bots está experimentando nuevas oportunidades de desarrollo. La innovación y el efecto de escala del modelo visual-lenguage-acción (VLA) están impulsando el nacimiento de Bots humanoides asequibles, eficientes y versátiles. A medida que la tecnología de Bots se expande desde el almacenamiento hacia el mercado de consumo, la seguridad de los Bots, el financiamiento y los mecanismos de evaluación se convierten en direcciones que valen la pena explorar en profundidad.

Elementos de transformación

ruptura de inteligencia artificial

El progreso de los modelos de lenguaje multimodal proporciona un "cerebro" para que los Bots realicen tareas complejas. A través del modelo de visión-lenguaje-acción (VLA), los Bots pueden integrar la percepción visual, la comprensión del lenguaje y la acción física en un marco unificado. Por ejemplo, el modelo Helix lanzado por Figure AI muestra la capacidad de generalización de cero ejemplos y la doble arquitectura sistema 1/sistema 2, estableciendo nuevos estándares en la industria.

Los Bots económicos se convierten en realidad

Cuando el precio de los Bots cae dentro del rango asequible para la clase media, sus escenarios de aplicación se expandirán considerablemente. Por ejemplo, el precio de algunos Bots humanoides ya ha bajado por debajo de ciertos modelos de automóviles, lo que hace posible la popularización de los Bots en la vida diaria.

de almacenamiento a mercado de consumo

La tecnología de Bots se está expandiendo desde soluciones de almacenamiento hacia un ámbito de consumo más amplio. Las empresas de Bots ya no se limitan a fabricar Bots específicos para fábricas, sino que están desarrollando Bots humanoides más versátiles. El costo es uno de los principales cuellos de botella para la escalabilidad; el costo integral por hora debe ser inferior al nivel promedio de salarios de la industria correspondiente para ser competitivo.

El próximo gran avance en la tecnología de Bots

optimización de batería

La tecnología de baterías es un cuello de botella clave para los Bots amigables con el usuario. Actualmente, hay principalmente dos modos de carga: reemplazo de baterías y carga directa. El reemplazo de baterías es adecuado para escenarios en el campo o fábricas, mientras que la carga por inducción facilita la implementación de procesos completamente automatizados.

optimización de retraso

Las operaciones de baja latencia son cruciales para los Bots, abarcando tanto la percepción del entorno como el control remoto. Una latencia de percepción por debajo de 50 milisegundos se considera un nivel ideal, equivalente a la velocidad de reflejo humano. Tanto los Bots autónomos como los Bots controlados remotamente deben garantizar que la latencia del modelo VLA de alto rendimiento esté por debajo de este umbral.

Optimización de la recolección de datos

La recolección de datos se puede realizar principalmente de tres maneras: datos de video del mundo real, datos sintéticos y datos de control remoto. El control remoto se considera el método de recolección de datos con mayor potencial, pero el costo de la mano de obra es su principal factor restrictivo. Algunas empresas están desarrollando soluciones personalizadas de hardware para proporcionar nuevas opciones para la recolección de datos de alta calidad.

Áreas clave de exploración

encriptación técnica y Bots fusión

La encriptación en la tecnología puede mejorar la eficiencia de las Bots en tres áreas: la integración de infraestructura, la optimización de la latencia y la recolección de datos. La red de infraestructura física descentralizada (DePIN) promete revolucionar la infraestructura de carga y optimizar la latencia del control remoto. Además, incentivar a terceros para proporcionar datos de control remoto a través de tokens encriptados puede resolver el problema de los altos costos.

La seguridad siempre es una preocupación central

La seguridad de los Bots es un requisito clave para la aceptación social. La seguridad económica es uno de los pilares de la prosperidad del ecosistema de Bots, algunos proyectos están construyendo una capa de coordinación de Bots descentralizada, logrando la autenticación de identidad de dispositivos, la verificación de presencia física y la obtención de recursos a través de encriptación. Las redes de re-staking de terceros también pueden proporcionar garantías de seguridad equivalentes.

Llenar el vacío en la pila de tecnología de Bots

Para lograr la proliferación de los Bots, el umbral de desarrollo debe disminuir al nivel de conveniencia del desarrollo de aplicaciones de IA. Los tres espacios de mejora clave incluyen el mecanismo de financiamiento, el sistema de evaluación y el ecosistema educativo.

La financiación es un punto crítico en el campo de los Bots, ya que el alto costo del hardware dificulta su desarrollo flexible. La infraestructura de evaluación de robots en escenarios reales aún se encuentra en una etapa temprana y necesita instalaciones para evaluar estrategias autónomas en diversos entornos reales.

La densidad de talento determina la trayectoria de la industria. Un sistema educativo inclusivo y estructurado es crucial para el suministro de talento en el campo de los Bots. Algunas empresas están lanzando un currículo educativo general basado en robots humanoides en las escuelas públicas, brindando a los estudiantes oportunidades de práctica.

Perspectivas Futuras

Con la innovación del modelo VLA y los efectos de economías de escala, los Bots económicos, eficientes y versátiles están convirtiéndose en una realidad. A medida que la tecnología robótica se expande del almacenamiento al mercado de consumo, la seguridad, los modelos de financiación y los sistemas de evaluación se han convertido en direcciones clave de exploración. La encriptación tiene el potencial de impulsar el desarrollo de la industria de los Bots al proporcionar garantías económicas para la seguridad, optimizar la infraestructura de carga, mejorar el rendimiento de latencia y la eficiencia en la recolección de datos.