Cách mạng tự động hóa do AI và mã hóa thúc đẩy: Chương mới trong ngành Bots

Sau khi có những bước đột phá quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, công nghệ Bots đang đón nhận những cơ hội phát triển mới. Sự đổi mới và hiệu ứng quy mô của mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA) đang thúc đẩy sự ra đời của những Bots hình người tiết kiệm chi phí, hiệu quả và đa dụng. Khi công nghệ Bots mở rộng từ lĩnh vực kho bãi sang thị trường tiêu dùng, an toàn Bots, cơ chế tài chính và đánh giá trở thành những hướng đi đáng để khám phá sâu hơn.

Yếu tố cách mạng

đột phá trí tuệ nhân tạo

Tiến bộ của các mô hình ngôn ngữ đa mô hình cung cấp "bộ não" cho Bots thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Thông qua mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA), Bots có thể tích hợp cảm nhận thị giác, hiểu ngôn ngữ và hành động thực thể trong một khung thống nhất. Ví dụ, mô hình Helix do Figure AI ra mắt thể hiện khả năng tổng quát không mẫu và kiến trúc kép hệ thống 1/hệ thống 2, thiết lập tiêu chuẩn mới cho ngành.

Mã hóa loại kinh tế trở thành hiện thực

Khi giá Bots giảm xuống mức mà tầng lớp trung lưu có thể chấp nhận, các lĩnh vực ứng dụng của chúng sẽ mở rộng đáng kể. Ví dụ, giá của một số hình dạng Bots đã thấp hơn một số mẫu xe hơi, điều này khiến việc phổ biến Bots trong cuộc sống hàng ngày trở nên khả thi.

từ kho hàng đến thị trường tiêu dùng

Công nghệ Bots đang mở rộng từ giải pháp kho đến các lĩnh vực tiêu dùng rộng hơn. Các công ty Bots không còn giới hạn trong việc sản xuất Bots dành cho nhà máy, mà đang phát triển các Bots hình người đa năng hơn. Chi phí là một trong những nút thắt chính của khả năng mở rộng, chi phí tổng hợp mỗi giờ phải dưới mức lương trung bình của ngành liên quan thì mới có tính cạnh tranh.

Bước đột phá tiếp theo trong công nghệ Bots

tối ưu hóa pin

Công nghệ pin là nút thắt chính của những con robot thân thiện với người dùng. Hiện tại có hai chế độ sạc chính: thay pin và sạc trực tiếp. Thay pin phù hợp với những cảnh quan ngoài trời hoặc trong nhà máy, trong khi sạc cảm ứng thì dễ dàng thực hiện quy trình hoàn toàn tự động.

tối ưu hóa độ trễ

Hoạt động độ trễ thấp là rất quan trọng đối với Bots, bao gồm hai khía cạnh là nhận thức môi trường và điều khiển từ xa. Độ trễ cảm nhận dưới 50 mili giây được coi là mức lý tưởng, tương đương với tốc độ phản xạ của con người. Bots hoàn toàn tự động và Bots điều khiển từ xa đều cần đảm bảo mô hình VLA hiệu suất cao có độ trễ thấp hơn ngưỡng này.

Tối ưu hóa thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu chủ yếu có ba cách: dữ liệu video từ thế giới thực, dữ liệu tổng hợp và dữ liệu điều khiển từ xa. Điều khiển từ xa được coi là phương pháp thu thập dữ liệu có tiềm năng nhất, nhưng chi phí nhân lực là yếu tố hạn chế chính. Một số công ty đang phát triển phần cứng tùy chỉnh để cung cấp giải pháp mới cho việc thu thập dữ liệu chất lượng cao.

Lĩnh vực khám phá trọng điểm

mã hóa công nghệ với Bots

Công nghệ mã hóa trong việc kết nối cơ sở hạ tầng, tối ưu độ trễ và thu thập dữ liệu có thể nâng cao hiệu quả mạng Bots. Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa cơ sở hạ tầng sạc và tối ưu hóa độ trễ điều khiển từ xa. Ngoài ra, việc khuyến khích bên thứ ba cung cấp dữ liệu điều khiển từ xa thông qua mã thông báo mã hóa có thể giải quyết vấn đề chi phí cao.

An toàn luôn là mối quan tâm hàng đầu

An toàn của Bots là điều kiện tiên quyết cho sự chấp nhận của xã hội. An ninh kinh tế là một trong những trụ cột của sự thịnh vượng trong hệ sinh thái Bots, một số dự án đang xây dựng lớp phối hợp Bots phi tập trung, thông qua mã hóa để xác thực danh tính thiết bị, xác minh sự hiện diện vật lý và truy cập tài nguyên. Mạng tái thế chấp bên thứ ba cũng có thể cung cấp đảm bảo an toàn ngang hàng.

Lấp đầy khoảng trống trong công nghệ Bot

Để đạt được sự phổ biến của Bots, mức độ phát triển của chúng cần được giảm xuống đến mức độ tiện lợi của phát triển ứng dụng AI. Ba lĩnh vực cải tiến chính bao gồm cơ chế tài chính, hệ thống đánh giá và hệ sinh thái giáo dục.

Việc huy động vốn là điểm đau trong lĩnh vực Bots, chi phí phần cứng cao khiến cho việc phát triển thiếu tính linh hoạt. Cơ sở hạ tầng đánh giá Bots trong các tình huống thực tế vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, cần phải có các cơ sở đánh giá để thử nghiệm các chiến lược tự chủ trong các môi trường thực tế đa dạng.

Mật độ nhân tài quyết định quỹ đạo ngành. Hệ thống giáo dục phổ cập có cấu trúc là rất quan trọng cho việc cung cấp nhân tài trong lĩnh vực Bots. Một số công ty đang triển khai các khóa học giáo dục phổ thông dựa trên robot hình người tại các trường công, cung cấp cho học sinh cơ hội thực hành.

Triển vọng tương lai

Với sự đổi mới của mô hình VLA và hiệu ứng quy mô, những con robot hình người kinh tế, hiệu quả và đa năng đang trở thành hiện thực. Trong quá trình công nghệ robot mở rộng từ kho bãi sang thị trường tiêu dùng, an toàn, mô hình tài chính và hệ thống đánh giá trở thành những hướng khám phá quan trọng. Công nghệ mã hóa có triển vọng thúc đẩy sự phát triển của ngành robot thông qua việc cung cấp bảo đảm kinh tế cho an toàn, tối ưu hóa cơ sở hạ tầng sạc, nâng cao hiệu suất độ trễ và hiệu quả thu thập dữ liệu.