La fusión de DePIN e inteligencia encarnada: desafíos tecnológicos y desarrollo futuro
Recientemente, una discusión sobre "construir inteligencia artificial física descentralizada" ha llamado la atención de la industria. Los expertos participantes discutieron en profundidad los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. A pesar de que este campo aún se encuentra en sus inicios, su potencial es enorme y se espera que transforme por completo la forma en que los robots AI operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la AI tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología AI de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, incluyendo la recolección de datos, limitaciones de hardware, cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo realizará un análisis en profundidad de los puntos clave discutidos, explorará los problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, ampliará los principales obstáculos de los robots descentralizados y discutirá las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Al mismo tiempo, también veremos las tendencias futuras en el desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
El principal obstáculo de los robots inteligentes DePIN
Cuello de botella uno: datos
A diferencia de los grandes modelos de IA "en línea" que dependen de grandes cantidades de datos de Internet para su entrenamiento, la IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia. Actualmente, aún no se ha establecido una infraestructura a gran escala que apoye este tipo de interacción en todo el mundo, y la industria carece de consenso sobre cómo recopilar estos datos. La recopilación de datos para la IA encarnada se divide principalmente en tres categorías:
Operación de datos por humanos: alta calidad, capaz de capturar flujos de video y etiquetas de acción, pero con alto costo y gran intensidad laboral.
Datos sintéticos (datos simulados): adecuados para entrenar robots para moverse en terrenos complejos, pero su rendimiento es deficiente en tareas cambiantes.
Aprendizaje a través de videos: aprender observando videos del mundo real, pero carece de retroalimentación física interactiva real.
Cuello de botella dos: nivel de autonomía
Lograr un alto grado de autonomía es un gran desafío. Tomando como ejemplo las tareas de entrega, una tasa de éxito del 90% parece bastante buena en los datos, pero en la aplicación real está lejos de ser suficiente. Para alcanzar un nivel comercial, la tasa de éxito necesita estar cerca del 99.99% o incluso más alta. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere un tiempo y esfuerzo exponencialmente mayores. El avance de la tecnología robótica es exponencial, y con cada pequeño paso adelante, la dificultad aumenta considerablemente.
Cuello de botella tres: limitaciones de hardware
Incluso si los modelos de IA son muy avanzados, el hardware robótico existente tiene dificultades para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Sensores táctiles insuficientes: la tecnología actual está lejos de alcanzar la sensibilidad de la yema de los dedos humanos.
Dificultades de reconocimiento de obstrucciones: los robots tienen dificultades para reconocer y procesar objetos parcialmente obstruidos.
Diseño de actuadores insuficiente: La mayoría de los diseños de actuadores de robots humanoides resultan en movimientos rígidos y potencialmente peligrosos.
Cuello de botella cuatro: Dificultad de expansión de hardware
La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere desplegar dispositivos físicos en el mundo real, lo que presenta un gran desafío de capital. Actualmente, solo las grandes empresas con abundante financiamiento pueden permitirse experimentos a gran escala, y el costo de los robots humanoides comunes puede alcanzar decenas de miles de dólares, lo que dificulta su adopción masiva.
Cuello de botella cinco: evaluación de la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue a largo plazo en el mundo real, un proceso que es laborioso y complejo. A diferencia de los modelos de IA en línea que pueden probarse rápidamente, la evaluación del rendimiento de la IA robótica necesita un despliegue en tiempo real a gran escala y por un período prolongado, lo que aumenta la dificultad y el costo de la verificación técnica.
Cuello de botella seis: Recursos humanos
En el desarrollo de la IA robótica, la mano de obra humana sigue siendo indispensable. Se necesita que los operadores humanos proporcionen datos de entrenamiento, que el equipo de mantenimiento mantenga en funcionamiento a los robots, y que los investigadores optimicen continuamente los modelos de IA. Esta intervención humana continua es un desafío principal que DePIN debe abordar.
Perspectivas futuras: momentos revolucionarios en la tecnología robótica
A pesar de que la IA de robots generales todavía está lejos de su adopción a gran escala, los avances en la tecnología de robots DePIN ofrecen esperanza. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas pueden distribuir la carga de capital y acelerar el proceso de recopilación y evaluación de datos. Por ejemplo, un conjunto de datos único recopilado por investigadores de interacciones de robots en el mundo real durante la reciente competencia de IA y robótica humana en Abu Dabi mostró el potencial de DePIN para conectar los diversos componentes de la tecnología robótica.
Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por la IA, como los chips optimizados por IA y la ingeniería de materiales, podrían reducir significativamente el tiempo de desarrollo tecnológico. A través de la infraestructura de computación descentralizada DePIN, los investigadores de todo el mundo pueden entrenar y evaluar modelos sin las limitaciones del capital, lo que podría acelerar los avances en la tecnología robótica.
Además, los nuevos modelos de incentivos de tokens y agentes de IA emergentes muestran formas innovadoras de rentabilidad en redes de tecnología robótica descentralizada. Estos modelos no solo benefician el desarrollo de IA, sino que también pueden crear valor para los participantes de DePIN, formando un ciclo económico saludable.
Conclusión
El desarrollo de la IA robótica involucra múltiples aspectos como algoritmos, actualizaciones de hardware, acumulación de datos, apoyo financiero y recursos humanos. La creación de la red robótica DePIN significa que, aprovechando el poder de una red descentralizada, la recopilación de datos de robots, los recursos de cálculo y la inversión de capital pueden llevarse a cabo de manera colaborativa a nivel mundial. Esto no solo acelera el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, sino que también reduce la barrera de entrada, permitiendo que más investigadores, emprendedores y usuarios individuales puedan participar.
En el futuro, se espera que la industria de los robots se deshaga de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos y sea impulsada por una comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico más abierto y sostenible. A pesar de que los desafíos aún existen, la fusión de DePIN con la inteligencia encarnada está abriendo un camino esperanzador para el futuro de la tecnología robótica.
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DefiPlaybook
· 07-22 21:48
Los datos muestran que el 82.3% de los proyectos DePIN carecen de un soporte confiable de Máquina de oráculo off-chain, lo cual es una gran debilidad.
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AirdropDreamBreaker
· 07-20 01:21
¡Los estafadores vuelven a hablar de pasteles de aire! ¿Ya han tomado a la gente por tonta los tontos de esta mañana?
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MetaEggplant
· 07-20 01:20
Creo que la centralización es más confiable.
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GasWastingMaximalist
· 07-20 01:08
¿Cuál es el uso de la IA? ¿Solo es un concepto más?
DePIN y la fusión de Bots AI: un futuro de desafíos y oportunidades coexistentes
La fusión de DePIN e inteligencia encarnada: desafíos tecnológicos y desarrollo futuro
Recientemente, una discusión sobre "construir inteligencia artificial física descentralizada" ha llamado la atención de la industria. Los expertos participantes discutieron en profundidad los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. A pesar de que este campo aún se encuentra en sus inicios, su potencial es enorme y se espera que transforme por completo la forma en que los robots AI operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la AI tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología AI de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, incluyendo la recolección de datos, limitaciones de hardware, cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo realizará un análisis en profundidad de los puntos clave discutidos, explorará los problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, ampliará los principales obstáculos de los robots descentralizados y discutirá las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Al mismo tiempo, también veremos las tendencias futuras en el desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
El principal obstáculo de los robots inteligentes DePIN
Cuello de botella uno: datos
A diferencia de los grandes modelos de IA "en línea" que dependen de grandes cantidades de datos de Internet para su entrenamiento, la IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia. Actualmente, aún no se ha establecido una infraestructura a gran escala que apoye este tipo de interacción en todo el mundo, y la industria carece de consenso sobre cómo recopilar estos datos. La recopilación de datos para la IA encarnada se divide principalmente en tres categorías:
Cuello de botella dos: nivel de autonomía
Lograr un alto grado de autonomía es un gran desafío. Tomando como ejemplo las tareas de entrega, una tasa de éxito del 90% parece bastante buena en los datos, pero en la aplicación real está lejos de ser suficiente. Para alcanzar un nivel comercial, la tasa de éxito necesita estar cerca del 99.99% o incluso más alta. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere un tiempo y esfuerzo exponencialmente mayores. El avance de la tecnología robótica es exponencial, y con cada pequeño paso adelante, la dificultad aumenta considerablemente.
Cuello de botella tres: limitaciones de hardware
Incluso si los modelos de IA son muy avanzados, el hardware robótico existente tiene dificultades para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Cuello de botella cuatro: Dificultad de expansión de hardware
La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere desplegar dispositivos físicos en el mundo real, lo que presenta un gran desafío de capital. Actualmente, solo las grandes empresas con abundante financiamiento pueden permitirse experimentos a gran escala, y el costo de los robots humanoides comunes puede alcanzar decenas de miles de dólares, lo que dificulta su adopción masiva.
Cuello de botella cinco: evaluación de la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue a largo plazo en el mundo real, un proceso que es laborioso y complejo. A diferencia de los modelos de IA en línea que pueden probarse rápidamente, la evaluación del rendimiento de la IA robótica necesita un despliegue en tiempo real a gran escala y por un período prolongado, lo que aumenta la dificultad y el costo de la verificación técnica.
Cuello de botella seis: Recursos humanos
En el desarrollo de la IA robótica, la mano de obra humana sigue siendo indispensable. Se necesita que los operadores humanos proporcionen datos de entrenamiento, que el equipo de mantenimiento mantenga en funcionamiento a los robots, y que los investigadores optimicen continuamente los modelos de IA. Esta intervención humana continua es un desafío principal que DePIN debe abordar.
Perspectivas futuras: momentos revolucionarios en la tecnología robótica
A pesar de que la IA de robots generales todavía está lejos de su adopción a gran escala, los avances en la tecnología de robots DePIN ofrecen esperanza. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas pueden distribuir la carga de capital y acelerar el proceso de recopilación y evaluación de datos. Por ejemplo, un conjunto de datos único recopilado por investigadores de interacciones de robots en el mundo real durante la reciente competencia de IA y robótica humana en Abu Dabi mostró el potencial de DePIN para conectar los diversos componentes de la tecnología robótica.
Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por la IA, como los chips optimizados por IA y la ingeniería de materiales, podrían reducir significativamente el tiempo de desarrollo tecnológico. A través de la infraestructura de computación descentralizada DePIN, los investigadores de todo el mundo pueden entrenar y evaluar modelos sin las limitaciones del capital, lo que podría acelerar los avances en la tecnología robótica.
Además, los nuevos modelos de incentivos de tokens y agentes de IA emergentes muestran formas innovadoras de rentabilidad en redes de tecnología robótica descentralizada. Estos modelos no solo benefician el desarrollo de IA, sino que también pueden crear valor para los participantes de DePIN, formando un ciclo económico saludable.
Conclusión
El desarrollo de la IA robótica involucra múltiples aspectos como algoritmos, actualizaciones de hardware, acumulación de datos, apoyo financiero y recursos humanos. La creación de la red robótica DePIN significa que, aprovechando el poder de una red descentralizada, la recopilación de datos de robots, los recursos de cálculo y la inversión de capital pueden llevarse a cabo de manera colaborativa a nivel mundial. Esto no solo acelera el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, sino que también reduce la barrera de entrada, permitiendo que más investigadores, emprendedores y usuarios individuales puedan participar.
En el futuro, se espera que la industria de los robots se deshaga de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos y sea impulsada por una comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico más abierto y sostenible. A pesar de que los desafíos aún existen, la fusión de DePIN con la inteligencia encarnada está abriendo un camino esperanzador para el futuro de la tecnología robótica.