Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Seiring dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, aplikasi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang robotika telah menarik perhatian luas. Meskipun bidang ini masih berada pada tahap awal, potensinya sangat besar, dan diharapkan dapat mengubah secara drastis cara kerja robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi tantangan yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, keterbatasan perangkat keras, kendala evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam hambatan utama yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis mengapa DePIN lebih unggul dibandingkan metode terpusat, dan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Bottleneck utama DePIN Smart Robot
1. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Berbeda dengan model AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, AI terwujud perlu berinteraksi langsung dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan. Saat ini, belum ada dasar pengumpulan data dalam skala besar di dunia, dan industri juga kurang konsensus tentang bagaimana mengumpulkan data tersebut. Pengumpulan data untuk AI terwujud dibagi menjadi tiga kategori:
Data yang dioperasikan manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label gerakan, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerjanya besar.
Data sintetis (data simulasi): Cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi sulit untuk mensimulasikan skenario tugas yang berubah-ubah.
Pembelajaran video: belajar melalui pengamatan video dunia nyata, tetapi kurang umpan balik interaksi fisik secara langsung.
2. Tingkat Otonomi
Untuk mewujudkan aplikasi komersial teknologi robotika, tingkat keberhasilan perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, tingkat kesulitan untuk meningkatkan akurasi berkembang secara eksponensial, setiap peningkatan 0,001% memerlukan waktu dan energi yang sangat besar. Kemajuan teknologi robotika bukanlah linier, melainkan bersifat eksponensial; setiap langkah maju akan meningkatkan kesulitan secara signifikan.
3. Pembatasan perangkat keras
Meskipun model AI sangat maju, perangkat keras robot yang ada masih belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama meliputi:
Sensor sentuh yang tidak memadai: Teknologi tercanggih saat ini masih belum dapat mencapai sensitivitas ujung jari manusia.
Masalah penutupan: Robot sulit untuk mengenali dan menangani beberapa objek yang terhalang.
Desain aktuator: Desain aktuator pada sebagian besar robot humanoid menyebabkan gerakan yang kaku dan tidak fleksibel.
4. Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, hanya perusahaan besar yang memiliki kekuatan finansial yang dapat menanggung eksperimen skala besar, yang membatasi penyebaran dan inovasi teknologi.
5. Evaluasi Validitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan jangka panjang dan berskala besar di dunia nyata, proses ini memakan waktu lama dan biaya tinggi. Berbeda dengan model AI besar yang dapat diuji secara cepat secara online, evaluasi kinerja AI robot memerlukan waktu yang lebih lama dan lebih banyak skenario aplikasi nyata.
6. Permintaan Sumber Daya Manusia
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak keterlibatan manusia, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan yang menjaga robot tetap berjalan, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini juga merupakan tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan Teknologi Robot DePIN
Meskipun menghadapi berbagai tantangan, perkembangan teknologi robot DePIN tetap menjanjikan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data. Misalnya, dalam kompetisi robot AI dan manusia yang terbaru, para peneliti menunjukkan minat besar terhadap kumpulan data unik yang dikumpulkan dari interaksi robot di dunia nyata, yang menyoroti kebutuhan akan subnet yang menghubungkan berbagai komponen teknologi robot.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti chip yang dioptimalkan oleh AI dan rekayasa material, dapat secara signifikan memperpendek garis waktu pengembangan teknologi. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal, mempercepat kemajuan teknologi robot.
Selain itu, munculnya model keuntungan baru, seperti agen AI yang berjalan mandiri, menunjukkan bagaimana robot cerdas yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan keuangannya melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token. Model ini dapat membentuk siklus ekonomi yang menguntungkan baik untuk pengembangan AI maupun untuk peserta DePIN.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada kemajuan algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk terlibat.
Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, dan sebaliknya didorong oleh komunitas global secara bersama-sama, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan. Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih memerlukan waktu, kemajuan teknologi robot DePIN sudah tentu memberikan energi dan harapan baru bagi bidang ini.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
DePIN dan integrasi kecerdasan tubuh: tantangan teknis dan prospek masa depan AI Bot
Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Seiring dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, aplikasi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang robotika telah menarik perhatian luas. Meskipun bidang ini masih berada pada tahap awal, potensinya sangat besar, dan diharapkan dapat mengubah secara drastis cara kerja robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi tantangan yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, keterbatasan perangkat keras, kendala evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam hambatan utama yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis mengapa DePIN lebih unggul dibandingkan metode terpusat, dan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Bottleneck utama DePIN Smart Robot
1. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Berbeda dengan model AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, AI terwujud perlu berinteraksi langsung dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan. Saat ini, belum ada dasar pengumpulan data dalam skala besar di dunia, dan industri juga kurang konsensus tentang bagaimana mengumpulkan data tersebut. Pengumpulan data untuk AI terwujud dibagi menjadi tiga kategori:
2. Tingkat Otonomi
Untuk mewujudkan aplikasi komersial teknologi robotika, tingkat keberhasilan perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, tingkat kesulitan untuk meningkatkan akurasi berkembang secara eksponensial, setiap peningkatan 0,001% memerlukan waktu dan energi yang sangat besar. Kemajuan teknologi robotika bukanlah linier, melainkan bersifat eksponensial; setiap langkah maju akan meningkatkan kesulitan secara signifikan.
3. Pembatasan perangkat keras
Meskipun model AI sangat maju, perangkat keras robot yang ada masih belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama meliputi:
4. Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, hanya perusahaan besar yang memiliki kekuatan finansial yang dapat menanggung eksperimen skala besar, yang membatasi penyebaran dan inovasi teknologi.
5. Evaluasi Validitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan jangka panjang dan berskala besar di dunia nyata, proses ini memakan waktu lama dan biaya tinggi. Berbeda dengan model AI besar yang dapat diuji secara cepat secara online, evaluasi kinerja AI robot memerlukan waktu yang lebih lama dan lebih banyak skenario aplikasi nyata.
6. Permintaan Sumber Daya Manusia
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak keterlibatan manusia, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan yang menjaga robot tetap berjalan, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini juga merupakan tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan Teknologi Robot DePIN
Meskipun menghadapi berbagai tantangan, perkembangan teknologi robot DePIN tetap menjanjikan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data. Misalnya, dalam kompetisi robot AI dan manusia yang terbaru, para peneliti menunjukkan minat besar terhadap kumpulan data unik yang dikumpulkan dari interaksi robot di dunia nyata, yang menyoroti kebutuhan akan subnet yang menghubungkan berbagai komponen teknologi robot.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti chip yang dioptimalkan oleh AI dan rekayasa material, dapat secara signifikan memperpendek garis waktu pengembangan teknologi. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal, mempercepat kemajuan teknologi robot.
Selain itu, munculnya model keuntungan baru, seperti agen AI yang berjalan mandiri, menunjukkan bagaimana robot cerdas yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan keuangannya melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token. Model ini dapat membentuk siklus ekonomi yang menguntungkan baik untuk pengembangan AI maupun untuk peserta DePIN.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada kemajuan algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk terlibat.
Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, dan sebaliknya didorong oleh komunitas global secara bersama-sama, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan. Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih memerlukan waktu, kemajuan teknologi robot DePIN sudah tentu memberikan energi dan harapan baru bagi bidang ini.