A fusão de DePIN com inteligência encarnada: desafios técnicos e desenvolvimento futuro
Recentemente, uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada" atraiu a atenção da indústria. Especialistas presentes exploraram em profundidade os desafios e oportunidades que a rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em seus estágios iniciais, seu potencial é enorme, prometendo transformar completamente a maneira como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional que depende de grandes volumes de dados da Internet, a tecnologia de IA de robôs DePIN enfrenta problemas mais complexos, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá analisar em profundidade os pontos-chave desta discussão, explorando os problemas enfrentados pela tecnologia de robôs DePIN, expandindo os principais obstáculos dos robôs descentralizados, bem como as vantagens do DePIN em relação aos métodos centralizados. Ao mesmo tempo, também iremos antecipar as tendências futuras do desenvolvimento da tecnologia de robôs DePIN.
O principal gargalo dos robôs inteligentes DePIN
Gargalo um: dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de grandes quantidades de dados da Internet para treinamento, a IA incorporada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência. Atualmente, ainda não existe uma infraestrutura global que suporte essa interação em larga escala, e a indústria carece de consenso sobre como coletar esses dados. A coleta de dados para IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:
Dados operados por humanos: alta qualidade, capaz de capturar fluxos de vídeo e etiquetas de ação, mas com alto custo e grande intensidade de trabalho.
Dados sintéticos (dados simulados): adequados para treinar robôs a moverem-se em terrenos complexos, mas com desempenho insatisfatório em tarefas variáveis.
Aprendizagem em vídeo: aprender através da observação de vídeos do mundo real, mas sem feedback de interação física real.
Gargalo dois: Nível de Autonomia
Alcançar uma alta autonomia é um grande desafio. Tomando a tarefa de entrega como exemplo, uma taxa de sucesso de 90% parece boa nos dados, mas na aplicação real é muito insuficiente. Para alcançar um nível comercial, a taxa de sucesso precisa estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O progresso da tecnologia robótica é de natureza exponencial; a cada passo à frente, a dificuldade aumenta significativamente.
Gargalo Três: Limitação de Hardware
Mesmo que os modelos de IA sejam muito avançados, o hardware de robô existente ainda tem dificuldades em alcançar uma verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
Sensores táteis insuficientes: a tecnologia atual ainda está longe da sensibilidade das pontas dos dedos humanos.
Dificuldade de reconhecimento de obstruções: o robô tem dificuldade em reconhecer e processar objetos parcialmente obstruídos.
Design de atuadores insuficiente: A maioria dos atuadores dos robôs humanoides resulta em movimentos rígidos e potencialmente perigosos.
Gargalo Quatro: Dificuldade de Expansão de Hardware
A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer a implantação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, apenas grandes empresas com recursos financeiros substanciais conseguem arcar com experimentos em grande escala, e o custo de robôs humanoides comuns pode chegar a dezenas de milhares de dólares, dificultando a sua ampla disseminação.
Gargalo cinco: avaliação da eficácia
A avaliação da IA física requer uma implementação de longo prazo no mundo real, um processo que é demorado e complexo. Ao contrário dos modelos de IA online que podem ser testados rapidamente, a avaliação do desempenho da IA robótica exige uma implantação em larga escala e em tempo real por longos períodos, o que aumenta a dificuldade e o custo da validação técnica.
Gargalo Seis: Recursos Humanos
No desenvolvimento de IA para robôs, a força de trabalho humana ainda é indispensável. É necessário que operadores humanos forneçam dados de treinamento, que as equipes de manutenção mantenham o funcionamento dos robôs, e que os pesquisadores otimizem continuamente os modelos de IA. Esta intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve enfrentar.
Perspectivas Futuras: O Momento Revolucionário da Tecnologia Robótica
Apesar de a IA de robôs genéricos ainda estar a uma distância considerável da adoção em grande escala, os avanços na tecnologia de robôs DePIN oferecem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem descentralizar o fardo do capital, acelerando a coleta e o processo de avaliação de dados. Por exemplo, um conjunto de dados único coletado a partir de interações de robôs do mundo real, apresentado recentemente na competição de IA e robôs humanos em Abu Dhabi, demonstrou o potencial do DePIN em conectar os vários componentes da tecnologia robótica.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA, como chips otimizados por IA e engenharia de materiais, podem reduzir significativamente o tempo de desenvolvimento tecnológico. Através da infraestrutura de computação descentralizada DePIN, pesquisadores globais podem treinar e avaliar modelos sem restrições de capital, o que pode acelerar os avanços em robótica.
Além disso, os novos modelos de agentes de IA e incentivos por tokens demonstram formas inovadoras de lucro em redes de tecnologia robótica descentralizada. Esses modelos não apenas beneficiam o desenvolvimento de IA, mas também criam valor para os participantes do DePIN, formando um ciclo econômico saudável.
Conclusão
O desenvolvimento da IA robótica envolve vários aspectos, como algoritmos, atualizações de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e recursos humanos. A criação de uma rede DePIN de robôs significa que, com a ajuda do poder das redes descentralizadas, a coleta de dados dos robôs, os recursos de computação e os investimentos de capital podem ser realizados em colaboração em todo o mundo. Isso não apenas acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também reduz as barreiras de desenvolvimento, permitindo que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais participem.
No futuro, espera-se que a indústria de robôs se liberte da dependência de alguns gigantes tecnológicos, sendo impulsionada por uma comunidade global, desenvolvendo um ecossistema tecnológico mais aberto e sustentável. Embora os desafios ainda existam, a fusão de DePIN com inteligência incorporada está abrindo um caminho promissor para o futuro da tecnologia robótica.
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DefiPlaybook
· 07-22 21:48
Os dados mostram que 82,3% dos projetos DePIN carecem de suporte confiável de Máquina Oracle fora da cadeia, esse é o verdadeiro problema.
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AirdropDreamBreaker
· 07-20 01:21
Os idiotas estão de volta a falar das bolhas! Já fizeram as pessoas de parvas de manhã?
DePIN e a fusão com Bots de IA: um futuro com desafios e oportunidades.
A fusão de DePIN com inteligência encarnada: desafios técnicos e desenvolvimento futuro
Recentemente, uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada" atraiu a atenção da indústria. Especialistas presentes exploraram em profundidade os desafios e oportunidades que a rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em seus estágios iniciais, seu potencial é enorme, prometendo transformar completamente a maneira como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional que depende de grandes volumes de dados da Internet, a tecnologia de IA de robôs DePIN enfrenta problemas mais complexos, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá analisar em profundidade os pontos-chave desta discussão, explorando os problemas enfrentados pela tecnologia de robôs DePIN, expandindo os principais obstáculos dos robôs descentralizados, bem como as vantagens do DePIN em relação aos métodos centralizados. Ao mesmo tempo, também iremos antecipar as tendências futuras do desenvolvimento da tecnologia de robôs DePIN.
O principal gargalo dos robôs inteligentes DePIN
Gargalo um: dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de grandes quantidades de dados da Internet para treinamento, a IA incorporada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência. Atualmente, ainda não existe uma infraestrutura global que suporte essa interação em larga escala, e a indústria carece de consenso sobre como coletar esses dados. A coleta de dados para IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:
Gargalo dois: Nível de Autonomia
Alcançar uma alta autonomia é um grande desafio. Tomando a tarefa de entrega como exemplo, uma taxa de sucesso de 90% parece boa nos dados, mas na aplicação real é muito insuficiente. Para alcançar um nível comercial, a taxa de sucesso precisa estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O progresso da tecnologia robótica é de natureza exponencial; a cada passo à frente, a dificuldade aumenta significativamente.
Gargalo Três: Limitação de Hardware
Mesmo que os modelos de IA sejam muito avançados, o hardware de robô existente ainda tem dificuldades em alcançar uma verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
Gargalo Quatro: Dificuldade de Expansão de Hardware
A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer a implantação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, apenas grandes empresas com recursos financeiros substanciais conseguem arcar com experimentos em grande escala, e o custo de robôs humanoides comuns pode chegar a dezenas de milhares de dólares, dificultando a sua ampla disseminação.
Gargalo cinco: avaliação da eficácia
A avaliação da IA física requer uma implementação de longo prazo no mundo real, um processo que é demorado e complexo. Ao contrário dos modelos de IA online que podem ser testados rapidamente, a avaliação do desempenho da IA robótica exige uma implantação em larga escala e em tempo real por longos períodos, o que aumenta a dificuldade e o custo da validação técnica.
Gargalo Seis: Recursos Humanos
No desenvolvimento de IA para robôs, a força de trabalho humana ainda é indispensável. É necessário que operadores humanos forneçam dados de treinamento, que as equipes de manutenção mantenham o funcionamento dos robôs, e que os pesquisadores otimizem continuamente os modelos de IA. Esta intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve enfrentar.
Perspectivas Futuras: O Momento Revolucionário da Tecnologia Robótica
Apesar de a IA de robôs genéricos ainda estar a uma distância considerável da adoção em grande escala, os avanços na tecnologia de robôs DePIN oferecem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem descentralizar o fardo do capital, acelerando a coleta e o processo de avaliação de dados. Por exemplo, um conjunto de dados único coletado a partir de interações de robôs do mundo real, apresentado recentemente na competição de IA e robôs humanos em Abu Dhabi, demonstrou o potencial do DePIN em conectar os vários componentes da tecnologia robótica.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA, como chips otimizados por IA e engenharia de materiais, podem reduzir significativamente o tempo de desenvolvimento tecnológico. Através da infraestrutura de computação descentralizada DePIN, pesquisadores globais podem treinar e avaliar modelos sem restrições de capital, o que pode acelerar os avanços em robótica.
Além disso, os novos modelos de agentes de IA e incentivos por tokens demonstram formas inovadoras de lucro em redes de tecnologia robótica descentralizada. Esses modelos não apenas beneficiam o desenvolvimento de IA, mas também criam valor para os participantes do DePIN, formando um ciclo econômico saudável.
Conclusão
O desenvolvimento da IA robótica envolve vários aspectos, como algoritmos, atualizações de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e recursos humanos. A criação de uma rede DePIN de robôs significa que, com a ajuda do poder das redes descentralizadas, a coleta de dados dos robôs, os recursos de computação e os investimentos de capital podem ser realizados em colaboração em todo o mundo. Isso não apenas acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também reduz as barreiras de desenvolvimento, permitindo que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais participem.
No futuro, espera-se que a indústria de robôs se liberte da dependência de alguns gigantes tecnológicos, sendo impulsionada por uma comunidade global, desenvolvendo um ecossistema tecnológico mais aberto e sustentável. Embora os desafios ainda existam, a fusão de DePIN com inteligência incorporada está abrindo um caminho promissor para o futuro da tecnologia robótica.