Sự kết hợp của DePIN và trí thông minh thể chất: Thách thức công nghệ và sự phát triển trong tương lai
Gần đây, một cuộc thảo luận về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" đã thu hút sự chú ý của ngành công nghiệp. Các chuyên gia tham gia đã thảo luận sâu sắc về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn, hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn cách thức vận hành của robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu từ internet, công nghệ AI robot DePIN đang phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế về phần cứng, nút thắt trong đánh giá cũng như tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ phân tích sâu sắc các điểm chính trong cuộc thảo luận lần này, khám phá các vấn đề mà công nghệ robot DePIN gặp phải, mở rộng những trở ngại chính của robot phi tập trung, cũng như lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Đồng thời, chúng tôi cũng sẽ nhìn về xu hướng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Các yếu điểm chính của robot thông minh DePIN
Nút thắt một: Dữ liệu
Khác với các mô hình AI "trực tuyến" được đào tạo dựa trên một lượng lớn dữ liệu từ Internet, AI có thân thể cần phải tương tác với thế giới thực để phát triển trí thông minh. Hiện tại, trên toàn cầu chưa có cơ sở hạ tầng nào được thiết lập để hỗ trợ loại tương tác quy mô lớn này, và ngành công nghiệp cũng thiếu sự đồng thuận về cách thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu cho AI có thân thể chủ yếu được chia thành ba loại:
Dữ liệu do con người thao tác: chất lượng cao, có thể ghi lại luồng video và nhãn hành động, nhưng chi phí cao, cường độ lao động lớn.
Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): Thích hợp cho việc huấn luyện robot di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng hiệu quả kém trong các nhiệm vụ thay đổi liên tục.
Học qua video: Học thông qua việc quan sát video thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý thực tế.
Điểm nghẽn thứ hai: Mức độ tự chủ
Việc đạt được tính tự chủ cao là một thách thức lớn. Lấy nhiệm vụ giao hàng làm ví dụ, tỷ lệ thành công 90% trên dữ liệu có vẻ ổn, nhưng trong ứng dụng thực tế thì còn xa mới đủ. Để đạt được mức độ thương mại, tỷ lệ thành công cần gần 99,99% thậm chí còn cao hơn. Tuy nhiên, mỗi khi tăng 0,001% độ chính xác, cần phải bỏ ra một lượng thời gian và công sức theo cấp số nhân. Sự tiến bộ của công nghệ robot mang tính chất theo cấp số nhân, mỗi bước tiến đều làm tăng đáng kể độ khó.
Nút thắt thứ ba: Giới hạn phần cứng
Ngay cả khi các mô hình AI tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện có cũng khó đạt được tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Thiếu cảm biến xúc giác: Công nghệ hiện tại còn xa mới đạt được độ nhạy của đầu ngón tay con người.
Khó khăn trong việc nhận diện vật thể bị che khuất: Robot khó nhận diện và xử lý một số vật thể bị che khuất.
Thiết kế bộ truyền động không đủ: Hầu hết các bộ truyền động của robot dạng người dẫn đến hành động cứng nhắc và tiềm ẩn nguy hiểm.
Nút thắt 4: Khó khăn trong việc mở rộng phần cứng
Việc triển khai công nghệ robot thông minh yêu cầu phải triển khai các thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại những thách thức về vốn lớn. Hiện tại, chỉ có những công ty lớn có tài chính dồi dào mới có thể đủ khả năng thực hiện các thí nghiệm quy mô lớn, chi phí của một robot người dạng thông thường có thể lên tới hàng chục nghìn đô la, rất khó để đạt được sự phổ biến quy mô lớn.
Nút thắt năm: Đánh giá tính hiệu quả
Đánh giá AI vật lý cần được triển khai lâu dài trong thế giới thực, quá trình này tốn thời gian và phức tạp. Khác với các mô hình AI trực tuyến có thể thử nghiệm nhanh chóng, việc đánh giá hiệu suất AI robot cần triển khai quy mô lớn và kéo dài trong thời gian thực, điều này làm tăng độ khó và chi phí kiểm chứng công nghệ.
Nút thắt thứ sáu: Nguồn nhân lực
Trong phát triển AI robot, lực lượng lao động con người vẫn là điều không thể thiếu. Cần có các nhà điều hành con người cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì giữ cho robot hoạt động, cũng như các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI. Can thiệp liên tục của con người này là một thách thức chính mà DePIN phải giải quyết.
Triển vọng tương lai: Khoảnh khắc đột phá của công nghệ robot
Mặc dù AI robot tổng quát còn một khoảng cách trước khi được áp dụng rộng rãi, nhưng sự tiến bộ của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và tính phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu. Ví dụ, bộ dữ liệu độc đáo thu thập từ sự tương tác robot trong thế giới thực đã trình bày tiềm năng của DePIN trong việc kết nối các thành phần khác nhau của công nghệ robot trong cuộc thi robot AI và con người diễn ra gần đây tại Abu Dhabi.
Cải tiến thiết kế phần cứng được điều khiển bởi AI, chẳng hạn như chip tối ưu hóa AI và kỹ thuật vật liệu, có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển công nghệ. Thông qua cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung DePIN, các nhà nghiên cứu toàn cầu có thể đào tạo và đánh giá mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn, điều này có thể thúc đẩy những đột phá trong công nghệ robot.
Ngoài ra, các mô hình đại lý AI mới nổi và động lực token đã thể hiện những cách kiếm lợi nhuận sáng tạo cho mạng lưới công nghệ robot phi tập trung. Những mô hình này không chỉ có lợi cho việc phát triển AI mà còn tạo ra giá trị cho những người tham gia DePIN, hình thành một vòng tuần hoàn kinh tế tích cực.
Kết luận
Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều lĩnh vực như thuật toán, nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và nguồn nhân lực. Việc thiết lập mạng lưới robot DePIN có nghĩa là, nhờ vào sức mạnh của mạng phi tập trung, việc thu thập dữ liệu robot, tài nguyên tính toán và đầu tư vốn có thể được thực hiện phối hợp trên toàn cầu. Điều này không chỉ tăng tốc đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều nhà nghiên cứu, doanh nhân và người dùng cá nhân tham gia.
Trong tương lai, ngành công nghiệp robot có khả năng thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số ông lớn công nghệ, chuyển sang được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, phát triển theo hướng hệ sinh thái công nghệ mở và bền vững hơn. Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức, nhưng sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ nhúng đang mở ra một con đường đầy hy vọng cho tương lai của công nghệ robot.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
18 thích
Phần thưởng
18
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DefiPlaybook
· 07-22 21:48
Dữ liệu cho thấy 82.3% các dự án DePIN thiếu sự hỗ trợ đáng tin cậy từ Máy Oracle off-chain, đây mới là điểm yếu.
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropDreamBreaker
· 07-20 01:21
Kẻ lừa đảo lại đến thổi bánh không khí! Sáng nay đồ ngốc đã bị chơi đùa với mọi người sạch sẽ rồi phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
MetaEggplant
· 07-20 01:20
Cảm giác vẫn trung tâm hóa đáng tin cậy hơn.
Xem bản gốcTrả lời0
GasWastingMaximalist
· 07-20 01:08
AI có tác dụng gì, lại là một khái niệm để đầu cơ phải không?
DePIN và Bots AI: Bản đồ tương lai đầy thách thức và cơ hội.
Sự kết hợp của DePIN và trí thông minh thể chất: Thách thức công nghệ và sự phát triển trong tương lai
Gần đây, một cuộc thảo luận về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" đã thu hút sự chú ý của ngành công nghiệp. Các chuyên gia tham gia đã thảo luận sâu sắc về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn, hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn cách thức vận hành của robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu từ internet, công nghệ AI robot DePIN đang phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế về phần cứng, nút thắt trong đánh giá cũng như tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ phân tích sâu sắc các điểm chính trong cuộc thảo luận lần này, khám phá các vấn đề mà công nghệ robot DePIN gặp phải, mở rộng những trở ngại chính của robot phi tập trung, cũng như lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Đồng thời, chúng tôi cũng sẽ nhìn về xu hướng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Các yếu điểm chính của robot thông minh DePIN
Nút thắt một: Dữ liệu
Khác với các mô hình AI "trực tuyến" được đào tạo dựa trên một lượng lớn dữ liệu từ Internet, AI có thân thể cần phải tương tác với thế giới thực để phát triển trí thông minh. Hiện tại, trên toàn cầu chưa có cơ sở hạ tầng nào được thiết lập để hỗ trợ loại tương tác quy mô lớn này, và ngành công nghiệp cũng thiếu sự đồng thuận về cách thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu cho AI có thân thể chủ yếu được chia thành ba loại:
Điểm nghẽn thứ hai: Mức độ tự chủ
Việc đạt được tính tự chủ cao là một thách thức lớn. Lấy nhiệm vụ giao hàng làm ví dụ, tỷ lệ thành công 90% trên dữ liệu có vẻ ổn, nhưng trong ứng dụng thực tế thì còn xa mới đủ. Để đạt được mức độ thương mại, tỷ lệ thành công cần gần 99,99% thậm chí còn cao hơn. Tuy nhiên, mỗi khi tăng 0,001% độ chính xác, cần phải bỏ ra một lượng thời gian và công sức theo cấp số nhân. Sự tiến bộ của công nghệ robot mang tính chất theo cấp số nhân, mỗi bước tiến đều làm tăng đáng kể độ khó.
Nút thắt thứ ba: Giới hạn phần cứng
Ngay cả khi các mô hình AI tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện có cũng khó đạt được tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Nút thắt 4: Khó khăn trong việc mở rộng phần cứng
Việc triển khai công nghệ robot thông minh yêu cầu phải triển khai các thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại những thách thức về vốn lớn. Hiện tại, chỉ có những công ty lớn có tài chính dồi dào mới có thể đủ khả năng thực hiện các thí nghiệm quy mô lớn, chi phí của một robot người dạng thông thường có thể lên tới hàng chục nghìn đô la, rất khó để đạt được sự phổ biến quy mô lớn.
Nút thắt năm: Đánh giá tính hiệu quả
Đánh giá AI vật lý cần được triển khai lâu dài trong thế giới thực, quá trình này tốn thời gian và phức tạp. Khác với các mô hình AI trực tuyến có thể thử nghiệm nhanh chóng, việc đánh giá hiệu suất AI robot cần triển khai quy mô lớn và kéo dài trong thời gian thực, điều này làm tăng độ khó và chi phí kiểm chứng công nghệ.
Nút thắt thứ sáu: Nguồn nhân lực
Trong phát triển AI robot, lực lượng lao động con người vẫn là điều không thể thiếu. Cần có các nhà điều hành con người cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì giữ cho robot hoạt động, cũng như các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI. Can thiệp liên tục của con người này là một thách thức chính mà DePIN phải giải quyết.
Triển vọng tương lai: Khoảnh khắc đột phá của công nghệ robot
Mặc dù AI robot tổng quát còn một khoảng cách trước khi được áp dụng rộng rãi, nhưng sự tiến bộ của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và tính phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu. Ví dụ, bộ dữ liệu độc đáo thu thập từ sự tương tác robot trong thế giới thực đã trình bày tiềm năng của DePIN trong việc kết nối các thành phần khác nhau của công nghệ robot trong cuộc thi robot AI và con người diễn ra gần đây tại Abu Dhabi.
Cải tiến thiết kế phần cứng được điều khiển bởi AI, chẳng hạn như chip tối ưu hóa AI và kỹ thuật vật liệu, có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển công nghệ. Thông qua cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung DePIN, các nhà nghiên cứu toàn cầu có thể đào tạo và đánh giá mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn, điều này có thể thúc đẩy những đột phá trong công nghệ robot.
Ngoài ra, các mô hình đại lý AI mới nổi và động lực token đã thể hiện những cách kiếm lợi nhuận sáng tạo cho mạng lưới công nghệ robot phi tập trung. Những mô hình này không chỉ có lợi cho việc phát triển AI mà còn tạo ra giá trị cho những người tham gia DePIN, hình thành một vòng tuần hoàn kinh tế tích cực.
Kết luận
Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều lĩnh vực như thuật toán, nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và nguồn nhân lực. Việc thiết lập mạng lưới robot DePIN có nghĩa là, nhờ vào sức mạnh của mạng phi tập trung, việc thu thập dữ liệu robot, tài nguyên tính toán và đầu tư vốn có thể được thực hiện phối hợp trên toàn cầu. Điều này không chỉ tăng tốc đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều nhà nghiên cứu, doanh nhân và người dùng cá nhân tham gia.
Trong tương lai, ngành công nghiệp robot có khả năng thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số ông lớn công nghệ, chuyển sang được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, phát triển theo hướng hệ sinh thái công nghệ mở và bền vững hơn. Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức, nhưng sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ nhúng đang mở ra một con đường đầy hy vọng cho tương lai của công nghệ robot.