Слияние DePIN и эмбодированного интеллекта: технологические вызовы и перспективы в будущем
С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта применение децентрализованных физических инфраструктурных сетей (DePIN) в области робототехники вызывает широкий интерес. Несмотря на то что эта область все еще находится на начальной стадии, у нее огромный потенциал, и она может кардинально изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционных AI, которые зависят от большого количества интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными вызовами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, оценочные узкие места и проблемы устойчивости экономических моделей.
В данной статье будут подробно рассмотрены основные препятствия, с которыми сталкиваются технологии DePIN-роботов, проанализированы причины, по которым DePIN имеет преимущества перед централизованными методами, а также рассмотрены перспективы будущего развития технологий DePIN-роботов.
Основные ограничения DePIN智能机器人的
1. Сбор и обработка данных
В отличие от традиционных больших моделей ИИ, которые зависят от больших объемов данных из Интернета, эмбодированный ИИ нуждается в прямом взаимодействии с реальным миром для развития интеллекта. В настоящее время в мире еще не создана масштабная база для сбора данных, и в отрасли отсутствует консенсус по поводу того, как собирать эти данные. Сбор данных для эмбодированного ИИ в основном делится на три категории:
Данные, собранные человеком: высокое качество, способны захватывать видеопотоки и метки действий, но имеют высокие затраты и большую трудоемкость.
Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для обучения роботов перемещению в сложных условиях, но трудно моделировать изменчивые сценарии задач.
Видеообучение: обучение через наблюдение за видео из реального мира, но отсутствует прямой физический интерактивный отклик.
2. Уровень автономии
Чтобы реализовать коммерческое применение робототехники, процент успешности должен близиться к 99,99% или даже выше. Однако сложность повышения точности возрастает экспоненциально, и для повышения на 0,001% требуется огромные временные и энергетические затраты. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер: с каждым шагом вперед сложность значительно увеличивается.
3. Аппаратные ограничения
Даже самые продвинутые модели ИИ, существующие аппаратные средства роботов ещё не готовы для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:
Недостаток тактильных датчиков: на данный момент самые современные технологии все еще не могут достичь чувствительности человеческих кончиков пальцев.
Проблема遮挡: роботу трудно распознавать и обрабатывать частично遮挡енные объекты.
Дизайн актуаторов: большинство проектировок актуаторов гуманоидных роботов приводят к жестким и неуклюжим движениям.
4. Сложность аппаратного расширения
Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время только крупные компании с мощными финансами могут позволить себе масштабные эксперименты, что ограничивает распространение технологий и инновации.
5. Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного и масштабного развертывания в реальном мире, этот процесс занимает много времени и стоит дорого. В отличие от онлайн ИИ больших моделей, которые можно быстро тестировать, оценка производительности роботизированного ИИ требует больше времени и большего количества реальных сценариев применения.
6. Потребность в человеческих ресурсах
Разработка AI для роботов по-прежнему требует значительного участия человека, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды технического обслуживания, поддерживающие работу роботов, а также исследователей, постоянно оптимизирующих модели AI. Это постоянное вмешательство человека также является одной из основных проблем, которые DePIN необходимо решить.
Перспективы технологии DePIN-роботов
Несмотря на множество вызовов, развитие технологий DePIN-роботов по-прежнему вызывает интерес. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные нагрузки и ускорить процесс сбора и оценки данных. Например, на недавних соревнованиях между ИИ и человекоподобными роботами исследователи проявили огромный интерес к уникальному набору данных, собранному из взаимодействий роботов с реальным миром, что подчеркивает потребность в подсетях, соединяющих различные компоненты робототехники.
Улучшение проектирования аппаратного обеспечения с использованием технологий искусственного интеллекта, таких как оптимизированные AI-чипы и материаловедение, может значительно сократить временные рамки технологического развития. Благодаря децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN, исследователи по всему миру могут обучать и оценивать модели без ограничения капитала, ускоряя прогресс в области робототехники.
Кроме того, появление новых моделей прибыли, таких как автономные AI-агенты, демонстрирует, как интеллектуальные роботы, управляемые DEPIN, могут поддерживать свое финансовое состояние за счет децентрализованной собственности и токенов. Эта модель может сформировать экономический цикл, выгодный как для разработки AI, так и для участников DePIN.
Заключение
Развитие искусственного интеллекта роботов зависит не только от прогресса в алгоритмах, но также связано с обновлением аппаратного обеспечения, накоплением данных, финансовой поддержкой и участием людей. Создание сети роботов DePIN означает, что с помощью силы децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и инвестиции капитала могут координироваться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог разработки, позволяя большему количеству исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей участвовать в этом процессе.
В будущем индустрия роботов, вероятно, сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и перейти к совместному развитию сообществом по всему миру, шагнув к действительно открытой и устойчивой технологической экосистеме. Хотя массовое внедрение универсального AI-робототехники все еще требует времени, прогресс технологий DePIN безусловно внес новую жизнь и надежду в эту область.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
DePIN и встроенный интеллект: технические проблемы и перспективы роботов AI
Слияние DePIN и эмбодированного интеллекта: технологические вызовы и перспективы в будущем
С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта применение децентрализованных физических инфраструктурных сетей (DePIN) в области робототехники вызывает широкий интерес. Несмотря на то что эта область все еще находится на начальной стадии, у нее огромный потенциал, и она может кардинально изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционных AI, которые зависят от большого количества интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными вызовами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, оценочные узкие места и проблемы устойчивости экономических моделей.
В данной статье будут подробно рассмотрены основные препятствия, с которыми сталкиваются технологии DePIN-роботов, проанализированы причины, по которым DePIN имеет преимущества перед централизованными методами, а также рассмотрены перспективы будущего развития технологий DePIN-роботов.
Основные ограничения DePIN智能机器人的
1. Сбор и обработка данных
В отличие от традиционных больших моделей ИИ, которые зависят от больших объемов данных из Интернета, эмбодированный ИИ нуждается в прямом взаимодействии с реальным миром для развития интеллекта. В настоящее время в мире еще не создана масштабная база для сбора данных, и в отрасли отсутствует консенсус по поводу того, как собирать эти данные. Сбор данных для эмбодированного ИИ в основном делится на три категории:
2. Уровень автономии
Чтобы реализовать коммерческое применение робототехники, процент успешности должен близиться к 99,99% или даже выше. Однако сложность повышения точности возрастает экспоненциально, и для повышения на 0,001% требуется огромные временные и энергетические затраты. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер: с каждым шагом вперед сложность значительно увеличивается.
3. Аппаратные ограничения
Даже самые продвинутые модели ИИ, существующие аппаратные средства роботов ещё не готовы для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:
4. Сложность аппаратного расширения
Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время только крупные компании с мощными финансами могут позволить себе масштабные эксперименты, что ограничивает распространение технологий и инновации.
5. Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного и масштабного развертывания в реальном мире, этот процесс занимает много времени и стоит дорого. В отличие от онлайн ИИ больших моделей, которые можно быстро тестировать, оценка производительности роботизированного ИИ требует больше времени и большего количества реальных сценариев применения.
6. Потребность в человеческих ресурсах
Разработка AI для роботов по-прежнему требует значительного участия человека, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды технического обслуживания, поддерживающие работу роботов, а также исследователей, постоянно оптимизирующих модели AI. Это постоянное вмешательство человека также является одной из основных проблем, которые DePIN необходимо решить.
Перспективы технологии DePIN-роботов
Несмотря на множество вызовов, развитие технологий DePIN-роботов по-прежнему вызывает интерес. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные нагрузки и ускорить процесс сбора и оценки данных. Например, на недавних соревнованиях между ИИ и человекоподобными роботами исследователи проявили огромный интерес к уникальному набору данных, собранному из взаимодействий роботов с реальным миром, что подчеркивает потребность в подсетях, соединяющих различные компоненты робототехники.
Улучшение проектирования аппаратного обеспечения с использованием технологий искусственного интеллекта, таких как оптимизированные AI-чипы и материаловедение, может значительно сократить временные рамки технологического развития. Благодаря децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN, исследователи по всему миру могут обучать и оценивать модели без ограничения капитала, ускоряя прогресс в области робототехники.
Кроме того, появление новых моделей прибыли, таких как автономные AI-агенты, демонстрирует, как интеллектуальные роботы, управляемые DEPIN, могут поддерживать свое финансовое состояние за счет децентрализованной собственности и токенов. Эта модель может сформировать экономический цикл, выгодный как для разработки AI, так и для участников DePIN.
Заключение
Развитие искусственного интеллекта роботов зависит не только от прогресса в алгоритмах, но также связано с обновлением аппаратного обеспечения, накоплением данных, финансовой поддержкой и участием людей. Создание сети роботов DePIN означает, что с помощью силы децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и инвестиции капитала могут координироваться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог разработки, позволяя большему количеству исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей участвовать в этом процессе.
В будущем индустрия роботов, вероятно, сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и перейти к совместному развитию сообществом по всему миру, шагнув к действительно открытой и устойчивой технологической экосистеме. Хотя массовое внедрение универсального AI-робототехники все еще требует времени, прогресс технологий DePIN безусловно внес новую жизнь и надежду в эту область.