Злиття DePIN та тілесного інтелекту: технологічні виклики та перспективи на майбутнє
З швидким розвитком технологій штучного інтелекту, децентралізовані мережі фізичної інфраструктури (DePIN) отримали широке визнання в сфері робототехніки. Хоча ця галузь все ще перебуває на початковій стадії, її потенціал величезний, і вона має можливість кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, що залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними викликами, включаючи збори даних, апаратні обмеження, оцінку вузьких місць та сталість економічних моделей.
У цій статті буде детально розглянуто основні перешкоди, з якими стикається технологія роботів DePIN, проаналізовано, чому DePIN має більше переваг порівняно з централізованими методами, та зроблено прогнози щодо майбутніх тенденцій розвитку технології роботів DePIN.
Основні перепони DePIN інтелектуального робота
1. Збір та обробка даних
На відміну від традиційних великих моделей ШІ, які залежать від великої кількості даних з Інтернету, втілений ШІ потребує безпосередньої взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту. Наразі у світі ще не сформувалась масштабна база збору даних, а в галузі також бракує консенсусу щодо того, як збирати ці дані. Збір даних для втіленого ШІ в основному поділяється на три категорії:
Дані, що обробляються людиною: висока якість, можуть захоплювати відеопотоки та мітки дій, але мають високу вартість і великі трудозатрати.
Синтетичні дані (модельні дані): підходять для навчання роботів пересуватися в складних умовах, але важко змоделювати змінні задачі.
Відео навчання: навчання через спостереження за відео з реального світу, але без прямого фізичного зворотного зв'язку.
2. Рівень автономії
Щоб реалізувати комерційне застосування робототехніки, рівень успіху має наближатися до 99,99% або навіть вище. Однак підвищення точності має експоненційний рівень складності, кожне підвищення на 0,001% вимагає величезних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а має експоненційну природу: з кожним кроком вперед складність значно зростає.
3. Обмеження апаратного забезпечення
Навіть якщо моделі ШІ є надзвичайно прогресивними, наявне апаратне забезпечення роботів ще не готове до досягнення справжньої автономії. Головні проблеми включають:
Недостатня чутливість тактильних сенсорів: наразі найсучасніші технології все ще не можуть досягти чутливості людських пальців.
Проблема遮挡: роботи важко розпізнавати та обробляти частково закриті об'єкти.
Дизайн виконавця: Дизайн виконавців більшості гуманоїдних роботів призводить до жорстких і нееластичних рухів.
4. Складність розширення апаратного забезпечення
Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Наразі лише фінансово стабільні великі компанії можуть дозволити собі масштабні експерименти, що обмежує поширення та інновації в цій технології.
5. Оцінка ефективності
Оцінка фізичного ШІ потребує тривалого та масштабного впровадження у реальному світі, цей процес займає багато часу та є дорогим. На відміну від онлайн-моделей ШІ, які можна швидко протестувати, оцінка продуктивності роботизованого ШІ потребує більше часу та більше реальних сценаріїв застосування.
6. Потреба в людських ресурсах
Розробка AI для роботів все ще потребує значної участі людини, включаючи надання даних для навчання операторами, підтримку команди з обслуговування для забезпечення роботи роботів, а також безперервну оптимізацію моделей AI дослідниками. Ця постійна людська участь також є головним викликом, який DePIN повинен вирішити.
Перспективи технології DePIN-роботів
Попри численні виклики, розвиток технології DePIN-роботів все ще викликає очікування. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальний тягар та прискорити процес збору та оцінки даних. Наприклад, під час останніх змагань AI з людськими роботами, дослідники виявили величезний інтерес до унікального набору даних, зібраного з взаємодій роботів у реальному світі, що підкреслює потребу у підмережах, що з'єднують різні компоненти робототехніки.
Удосконалення апаратного забезпечення на основі штучного інтелекту, такі як оптимізовані чіпи та матеріальна інженерія, можуть значно скоротити терміни розвитку технологій. Завдяки децентралізованій обчислювальній інфраструктурі DePIN, дослідники з усього світу можуть навчати та оцінювати моделі без обмежень капіталу, прискорюючи розвиток робототехніки.
Крім того, поява нових моделей прибутку, таких як автономні AI-агенти, продемонструвала, як розумні роботи на основі DEPIN можуть підтримувати свою фінансову стабільність через децентралізовану власність та токенізовані стимули. Ця модель може створити економічний цикл, вигідний як для розробників AI, так і для учасників DePIN.
Заключення
Розвиток AI робототехніки залежить не лише від прогресу алгоритмів, а й від апаратного оновлення, накопичення даних, фінансової підтримки та участі людей. Створення мережі DePIN роботів означає, що завдяки силам децентралізованої мережі збір даних роботів, обчислювальні ресурси та інвестиції капіталу можуть здійснюватися в глобальному масштабі. Це не лише пришвидшує навчання AI та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки, залучаючи більше дослідників, підприємців та індивідуальних користувачів.
У майбутньому індустрія робототехніки має сподівання позбутися залежності від кількох технологічних гігантів та перейти до спільного розвитку глобальною спільнотою, вступаючи в справжню відкриту та стійку технологічну екосистему. Хоча масове впровадження загального робототехнічного штучного інтелекту ще потребує часу, прогрес технології DePIN у галузі робототехніки безсумнівно надав нову енергію та надію цьому напрямку.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DePIN та інтеграція з тілесним інтелектом: технічні виклики та перспективи роботів AI
Злиття DePIN та тілесного інтелекту: технологічні виклики та перспективи на майбутнє
З швидким розвитком технологій штучного інтелекту, децентралізовані мережі фізичної інфраструктури (DePIN) отримали широке визнання в сфері робототехніки. Хоча ця галузь все ще перебуває на початковій стадії, її потенціал величезний, і вона має можливість кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, що залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними викликами, включаючи збори даних, апаратні обмеження, оцінку вузьких місць та сталість економічних моделей.
У цій статті буде детально розглянуто основні перешкоди, з якими стикається технологія роботів DePIN, проаналізовано, чому DePIN має більше переваг порівняно з централізованими методами, та зроблено прогнози щодо майбутніх тенденцій розвитку технології роботів DePIN.
Основні перепони DePIN інтелектуального робота
1. Збір та обробка даних
На відміну від традиційних великих моделей ШІ, які залежать від великої кількості даних з Інтернету, втілений ШІ потребує безпосередньої взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту. Наразі у світі ще не сформувалась масштабна база збору даних, а в галузі також бракує консенсусу щодо того, як збирати ці дані. Збір даних для втіленого ШІ в основному поділяється на три категорії:
2. Рівень автономії
Щоб реалізувати комерційне застосування робототехніки, рівень успіху має наближатися до 99,99% або навіть вище. Однак підвищення точності має експоненційний рівень складності, кожне підвищення на 0,001% вимагає величезних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а має експоненційну природу: з кожним кроком вперед складність значно зростає.
3. Обмеження апаратного забезпечення
Навіть якщо моделі ШІ є надзвичайно прогресивними, наявне апаратне забезпечення роботів ще не готове до досягнення справжньої автономії. Головні проблеми включають:
4. Складність розширення апаратного забезпечення
Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Наразі лише фінансово стабільні великі компанії можуть дозволити собі масштабні експерименти, що обмежує поширення та інновації в цій технології.
5. Оцінка ефективності
Оцінка фізичного ШІ потребує тривалого та масштабного впровадження у реальному світі, цей процес займає багато часу та є дорогим. На відміну від онлайн-моделей ШІ, які можна швидко протестувати, оцінка продуктивності роботизованого ШІ потребує більше часу та більше реальних сценаріїв застосування.
6. Потреба в людських ресурсах
Розробка AI для роботів все ще потребує значної участі людини, включаючи надання даних для навчання операторами, підтримку команди з обслуговування для забезпечення роботи роботів, а також безперервну оптимізацію моделей AI дослідниками. Ця постійна людська участь також є головним викликом, який DePIN повинен вирішити.
Перспективи технології DePIN-роботів
Попри численні виклики, розвиток технології DePIN-роботів все ще викликає очікування. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальний тягар та прискорити процес збору та оцінки даних. Наприклад, під час останніх змагань AI з людськими роботами, дослідники виявили величезний інтерес до унікального набору даних, зібраного з взаємодій роботів у реальному світі, що підкреслює потребу у підмережах, що з'єднують різні компоненти робототехніки.
Удосконалення апаратного забезпечення на основі штучного інтелекту, такі як оптимізовані чіпи та матеріальна інженерія, можуть значно скоротити терміни розвитку технологій. Завдяки децентралізованій обчислювальній інфраструктурі DePIN, дослідники з усього світу можуть навчати та оцінювати моделі без обмежень капіталу, прискорюючи розвиток робототехніки.
Крім того, поява нових моделей прибутку, таких як автономні AI-агенти, продемонструвала, як розумні роботи на основі DEPIN можуть підтримувати свою фінансову стабільність через децентралізовану власність та токенізовані стимули. Ця модель може створити економічний цикл, вигідний як для розробників AI, так і для учасників DePIN.
Заключення
Розвиток AI робототехніки залежить не лише від прогресу алгоритмів, а й від апаратного оновлення, накопичення даних, фінансової підтримки та участі людей. Створення мережі DePIN роботів означає, що завдяки силам децентралізованої мережі збір даних роботів, обчислювальні ресурси та інвестиції капіталу можуть здійснюватися в глобальному масштабі. Це не лише пришвидшує навчання AI та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки, залучаючи більше дослідників, підприємців та індивідуальних користувачів.
У майбутньому індустрія робототехніки має сподівання позбутися залежності від кількох технологічних гігантів та перейти до спільного розвитку глобальною спільнотою, вступаючи в справжню відкриту та стійку технологічну екосистему. Хоча масове впровадження загального робототехнічного штучного інтелекту ще потребує часу, прогрес технології DePIN у галузі робототехніки безсумнівно надав нову енергію та надію цьому напрямку.