Revolusi Otomatisasi yang Didukung oleh AI dan enkripsi: Bab Baru di Industri Bot

Setelah terobosan besar di bidang kecerdasan buatan, teknologi robotika sedang menghadapi peluang pengembangan baru. Inovasi dan efek skala dari model visual-bahasa-tindakan (VLA) sedang mendorong lahirnya robot humanoid yang ekonomis, efisien, dan serbaguna. Seiring dengan ekspansi teknologi robotika dari bidang pergudangan ke pasar konsumen, keamanan robot, pembiayaan, dan mekanisme evaluasi menjadi arah yang layak untuk dieksplorasi lebih dalam.

Faktor Transformasi

terobosan kecerdasan buatan

Kemajuan model bahasa multimodal memberikan "otak" bagi Bot untuk menjalankan tugas kompleks. Melalui model visual-bahasa-tindakan (VLA), Bot dapat mengintegrasikan persepsi visual, pemahaman bahasa, dan tindakan fisik dalam satu kerangka. Sebagai contoh, model Helix yang diluncurkan oleh Figure AI menunjukkan kemampuan generalisasi tanpa contoh dan arsitektur ganda sistem 1/sistem 2, menetapkan standar baru untuk industri.

Robot ekonomi menjadi kenyataan

Ketika harga Bot turun ke kisaran yang dapat dijangkau oleh kelas menengah, skenario aplikasinya akan berkembang secara signifikan. Misalnya, harga beberapa Bot humanoid telah turun di bawah beberapa model mobil, yang memungkinkan penyebaran Bot dalam kehidupan sehari-hari.

dari penyimpanan menuju pasar konsumen

Teknologi robotika sedang berkembang dari solusi penyimpanan ke bidang konsumen yang lebih luas. Perusahaan robot tidak lagi terbatas pada pembuatan robot khusus untuk pabrik, tetapi sedang mengembangkan robot humanoid yang lebih serbaguna. Biaya adalah salah satu kendala utama untuk skala, di mana biaya komprehensif per jam harus di bawah rata-rata tingkat upah di industri terkait agar tetap kompetitif.

Langkah Terobosan Selanjutnya dalam Teknologi Bot

optimasi baterai

Teknologi baterai adalah kendala kunci untuk robot yang ramah pengguna. Saat ini, ada dua mode pengisian utama: penggantian baterai dan pengisian langsung. Penggantian baterai cocok untuk skenario di lapangan atau pabrik, sementara pengisian induksi mudah untuk diterapkan dalam proses otomatisasi penuh.

optimasi latensi

Operasi dengan latensi rendah sangat penting bagi Bot, termasuk dua aspek yaitu persepsi lingkungan dan kontrol jarak jauh. Latensi persepsi di bawah 50 milidetik dianggap sebagai level ideal, setara dengan kecepatan refleks manusia. Bot otonom penuh dan Bot yang dikendalikan dari jarak jauh perlu memastikan bahwa model VLA berkinerja tinggi memiliki latensi di bawah ambang ini.

optimasi pengumpulan data

Pengumpulan data terutama memiliki tiga jalur: data video dunia nyata, data sintetis, dan data pengendalian jarak jauh. Pengendalian jarak jauh dianggap sebagai cara pengumpulan data yang paling potensial, tetapi biaya tenaga kerja adalah faktor pembatas utamanya. Beberapa perusahaan sedang mengembangkan solusi baru untuk pengumpulan data berkualitas tinggi melalui perangkat keras khusus.

Bidang Eksplorasi Utama

enkripsi teknologi dan Bot

Teknologi enkripsi dapat meningkatkan efisiensi jaringan Bot dalam tiga aspek: integrasi infrastruktur, optimasi latensi, dan pengumpulan data. Jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) diharapkan dapat merevolusi infrastruktur pengisian daya dan mengoptimalkan latensi kontrol jarak jauh. Selain itu, dengan mengincentivasi pihak ketiga melalui token kripto untuk menyediakan data kontrol jarak jauh, masalah biaya tinggi dapat diatasi.

Keamanan selalu menjadi perhatian utama

Keamanan Bot adalah prasyarat kunci untuk penerimaan sosial. Keamanan ekonomi adalah salah satu pilar kemakmuran ekosistem Bot, beberapa proyek sedang membangun lapisan koordinasi Bot yang terdesentralisasi, melalui bukti enkripsi untuk merealisasikan autentikasi identitas perangkat, verifikasi keberadaan fisik, dan pengambilan sumber daya. Jaringan penyimpanan ulang pihak ketiga juga dapat memberikan jaminan keamanan yang setara.

Mengisi Kekosongan dalam Tumpukan Teknologi Bot

Untuk mewujudkan penyebaran Bot, ambang pengembangannya perlu diturunkan hingga tingkat kenyamanan dalam pengembangan aplikasi AI. Tiga ruang perbaikan kunci termasuk mekanisme pendanaan, sistem evaluasi, dan ekosistem pendidikan.

Pendanaan adalah titik nyeri di bidang robot, biaya perangkat keras yang tinggi membuat pengembangannya kurang fleksibel. Infrastruktur evaluasi robot di dunia nyata masih dalam tahap awal, perlu ada fasilitas evaluasi untuk menguji strategi otonom di berbagai lingkungan nyata.

Kepadatan talenta menentukan arah industri. Sistem pendidikan inklusif yang terstruktur sangat penting bagi pengiriman talenta di bidang robotika. Beberapa perusahaan sedang meluncurkan kurikulum pendidikan umum berbasis robot humanoid di sekolah-sekolah negeri untuk memberikan kesempatan praktik kepada siswa.

Prospek Masa Depan

Seiring dengan inovasi model VLA dan efek ekonomi skala, robot humanoid yang terjangkau, efisien, dan serbaguna sedang menjadi kenyataan. Dalam proses ekspansi teknologi robotik dari penyimpanan ke pasar konsumen, keamanan, model pembiayaan, dan sistem evaluasi menjadi arah eksplorasi yang penting. Teknologi enkripsi diharapkan dapat mendorong perkembangan industri robot melalui penyediaan jaminan ekonomi untuk keamanan, mengoptimalkan infrastruktur pengisian daya, serta meningkatkan kinerja latensi dan efisiensi pengumpulan data.