Perpaduan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Perkembangan Masa Depan
Baru-baru ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian industri. Para ahli yang hadir membahas secara mendalam tantangan dan peluang yang dihadapi oleh jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih berada di tahap awal, potensi yang dimilikinya sangat besar dan diharapkan dapat mengubah secara drastis cara kerja robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet dalam jumlah besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan menganalisis secara mendalam poin-poin kunci dalam diskusi ini, membahas masalah yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, memperluas hambatan utama robot terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Selain itu, kami juga akan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Batas utama dari DePIN robot pintar
Bottleneck Satu: Data
Berbeda dengan model AI "online" yang dilatih dengan bergantung pada data internet dalam jumlah besar, AI tubuh memerlukan interaksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan. Saat ini, infrastruktur untuk mendukung interaksi skala besar semacam itu belum dibangun di seluruh dunia, dan industri juga kekurangan konsensus tentang cara mengumpulkan data ini. Pengumpulan data untuk AI tubuh terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Data yang dioperasikan manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label gerakan, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerja besar.
Data sintetis (data simulasi): Cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi kurang efektif dalam tugas yang berubah-ubah.
Pembelajaran video: Belajar melalui pengamatan video dunia nyata, tetapi kurangnya umpan balik interaksi fisik yang nyata.
Tingkat Otonomi
Mencapai otonomi yang tinggi adalah tantangan besar. Mengambil contoh tugas pengiriman, tingkat keberhasilan 90% terlihat baik secara data, tetapi dalam aplikasi nyata itu jauh dari cukup. Untuk mencapai tingkat komersialisasi, tingkat keberhasilan perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan usaha yang eksponensial. Kemajuan teknologi robotika bersifat eksponensial, setiap langkah maju, kesulitannya akan meningkat secara signifikan.
Bottleneck Tiga: Pembatasan Perangkat Keras
Meskipun model AI semakin maju, perangkat keras robot yang ada sulit untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:
Sensitivitas sensor sentuh yang kurang: Teknologi yang ada masih jauh dari sensitivitas ujung jari manusia.
Kesulitan dalam pengenalan objek yang tertutup: Robot sulit untuk mengenali dan memproses beberapa objek yang tertutup.
Desain aktuator yang tidak memadai: Kebanyakan desain aktuator pada robot humanoid menyebabkan gerakan kaku dan berpotensi berbahaya.
Bottleneck Empat: 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 dengan modal yang kuat yang mampu membiayai eksperimen berskala besar, sementara biaya untuk robot humanoid biasa dapat mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mencapai penyebaran secara besar-besaran.
Bottleneck Lima: Menilai Efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan jangka panjang di dunia nyata, proses ini memakan waktu dan kompleks. Berbeda dengan model AI online yang dapat diuji dengan cepat, evaluasi kinerja AI robot memerlukan penerapan waktu nyata yang besar dan berkepanjangan, yang meningkatkan kesulitan dan biaya verifikasi teknologi.
Bottleneck Enam: Sumber Daya Manusia
Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia tetap sangat diperlukan. Dibutuhkan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga operasional robot, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan: Momen Terobosan Teknologi Robot
Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak sebelum diadopsi secara besar-besaran, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan yang terdesentralisasi dapat mengurangi beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data. Misalnya, dalam kompetisi AI dan robot manusia yang baru-baru ini diadakan di Abu Dhabi, kumpulan data unik yang dikumpulkan peneliti dari interaksi robot di dunia nyata menunjukkan potensi DePIN dalam menghubungkan berbagai komponen teknologi robot.
Peningkatan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti chip yang dioptimalkan oleh AI dan rekayasa material, dapat secara signifikan memperpendek waktu pengembangan teknologi. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal, yang dapat mempercepat terobosan dalam teknologi robot.
Selain itu, model insentif token dan agen AI yang muncul menunjukkan cara inovatif untuk menghasilkan keuntungan dari jaringan teknologi robot terdesentralisasi. Model-model ini tidak hanya bermanfaat bagi pengembangan AI, tetapi juga dapat menciptakan nilai bagi peserta DePIN, membentuk siklus ekonomi yang positif.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan sumber daya manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti bahwa, 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 melepaskan diri dari ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, beralih menuju dorongan bersama oleh komunitas global, dan berkembang menuju ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan. Meskipun tantangan masih ada, penggabungan DePIN dengan kecerdasan yang tersemat sedang membuka jalan yang penuh harapan untuk masa depan teknologi robot.
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.
18 Suka
Hadiah
18
4
Bagikan
Komentar
0/400
DefiPlaybook
· 07-22 21:48
Data menunjukkan bahwa 82,3% proyek DePIN kekurangan dukungan Mesin Oracle off-chain yang dapat diandalkan, inilah yang menjadi kelemahan utama.
Lihat AsliBalas0
AirdropDreamBreaker
· 07-20 01:21
Penipu datang lagi untuk membual tentang kue udara! Suckers pagi ini sudah dipotong bersih, kan?
DePIN dan integrasi Bot AI: tantangan dan peluang dalam peta masa depan yang bersamaan
Perpaduan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Perkembangan Masa Depan
Baru-baru ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian industri. Para ahli yang hadir membahas secara mendalam tantangan dan peluang yang dihadapi oleh jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih berada di tahap awal, potensi yang dimilikinya sangat besar dan diharapkan dapat mengubah secara drastis cara kerja robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet dalam jumlah besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan menganalisis secara mendalam poin-poin kunci dalam diskusi ini, membahas masalah yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, memperluas hambatan utama robot terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Selain itu, kami juga akan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Batas utama dari DePIN robot pintar
Bottleneck Satu: Data
Berbeda dengan model AI "online" yang dilatih dengan bergantung pada data internet dalam jumlah besar, AI tubuh memerlukan interaksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan. Saat ini, infrastruktur untuk mendukung interaksi skala besar semacam itu belum dibangun di seluruh dunia, dan industri juga kekurangan konsensus tentang cara mengumpulkan data ini. Pengumpulan data untuk AI tubuh terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Tingkat Otonomi
Mencapai otonomi yang tinggi adalah tantangan besar. Mengambil contoh tugas pengiriman, tingkat keberhasilan 90% terlihat baik secara data, tetapi dalam aplikasi nyata itu jauh dari cukup. Untuk mencapai tingkat komersialisasi, tingkat keberhasilan perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan usaha yang eksponensial. Kemajuan teknologi robotika bersifat eksponensial, setiap langkah maju, kesulitannya akan meningkat secara signifikan.
Bottleneck Tiga: Pembatasan Perangkat Keras
Meskipun model AI semakin maju, perangkat keras robot yang ada sulit untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:
Bottleneck Empat: 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 dengan modal yang kuat yang mampu membiayai eksperimen berskala besar, sementara biaya untuk robot humanoid biasa dapat mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mencapai penyebaran secara besar-besaran.
Bottleneck Lima: Menilai Efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan jangka panjang di dunia nyata, proses ini memakan waktu dan kompleks. Berbeda dengan model AI online yang dapat diuji dengan cepat, evaluasi kinerja AI robot memerlukan penerapan waktu nyata yang besar dan berkepanjangan, yang meningkatkan kesulitan dan biaya verifikasi teknologi.
Bottleneck Enam: Sumber Daya Manusia
Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia tetap sangat diperlukan. Dibutuhkan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga operasional robot, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan: Momen Terobosan Teknologi Robot
Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak sebelum diadopsi secara besar-besaran, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan yang terdesentralisasi dapat mengurangi beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data. Misalnya, dalam kompetisi AI dan robot manusia yang baru-baru ini diadakan di Abu Dhabi, kumpulan data unik yang dikumpulkan peneliti dari interaksi robot di dunia nyata menunjukkan potensi DePIN dalam menghubungkan berbagai komponen teknologi robot.
Peningkatan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti chip yang dioptimalkan oleh AI dan rekayasa material, dapat secara signifikan memperpendek waktu pengembangan teknologi. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal, yang dapat mempercepat terobosan dalam teknologi robot.
Selain itu, model insentif token dan agen AI yang muncul menunjukkan cara inovatif untuk menghasilkan keuntungan dari jaringan teknologi robot terdesentralisasi. Model-model ini tidak hanya bermanfaat bagi pengembangan AI, tetapi juga dapat menciptakan nilai bagi peserta DePIN, membentuk siklus ekonomi yang positif.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan sumber daya manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti bahwa, 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 melepaskan diri dari ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, beralih menuju dorongan bersama oleh komunitas global, dan berkembang menuju ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan. Meskipun tantangan masih ada, penggabungan DePIN dengan kecerdasan yang tersemat sedang membuka jalan yang penuh harapan untuk masa depan teknologi robot.