Слияние DePIN и эмбодируемого интеллекта: технологические вызовы и будущее развитие
Недавно обсуждение на тему "построение децентрализованного физического искусственного интеллекта" привлекло внимание индустрии. Участвующие эксперты глубоко исследовали вызовы и возможности, которые стоят перед децентрализованной физической инфраструктурой сети (DePIN) в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способ функционирования AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В этой статье будет проведен глубокий анализ ключевых моментов обсуждения, исследованы проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN роботов, расширены основные препятствия для децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Кроме того, мы также рассмотрим тенденции будущего развития технологии DePIN роботов.
Основные проблемы DePIN智能机器人的
Узкое место 1: Данные
В отличие от "онлайн" ИИ-моделей, которые обучаются на большом количестве интернет-данных, инкорпорированный ИИ требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта. В настоящее время в мировом масштабе еще не создана инфраструктура, поддерживающая такое масштабное взаимодействие, и в отрасли отсутствует согласие по поводу того, как собирать эти данные. Сбор данных для инкорпорированного ИИ в основном делится на три категории:
Человеческие операции с данными: высокое качество, способны захватывать видеопотоки и метки действий, но стоимость высока, а трудоемкость велика.
Сгенерированные данные (моделируемые данные): подходят для обучения роботов перемещаться по сложным местностям, но показывают плохие результаты в изменчивых задачах.
Видеообучение: изучение через наблюдение за видео из реального мира, но отсутствует фактическая физическая обратная связь.
Узкое место два: уровень автономии
Достичь высокой автономности — это огромный вызов. Например, в случае с задачами доставки, уровень успеха в 90% на данных выглядит неплохо, но в реальном применении этого явно недостаточно. Чтобы достичь коммерческого уровня, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако каждое повышение точности на 0,001% требует экспоненциального времени и усилий. Прогресс в робототехнике имеет экспоненциальный характер, и с каждым шагом вперед сложность значительно возрастает.
Узкое место три: аппаратные ограничения
Даже если модели ИИ будут очень продвинутыми, существующее робототехническое оборудование все равно не сможет достичь истинной автономности. Основные проблемы включают:
Недостаток тактильных датчиков: существующие технологии далеки от чувствительности человеческого пальца.
Затруднения в распознавании遮挡: Роботам сложно распознавать и обрабатывать частично скрытые объекты.
Недостатки в дизайне актуаторов: большинство актуаторов в гуманоидных роботах имеют жесткий дизайн, что приводит к неестественным движениям и потенциальной опасности.
Узкое место четыре: сложность расширения оборудования
Реализация технологий умных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время только компании с большими финансовыми возможностями могут позволить себе масштабные эксперименты, стоимость обычных гуманоидных роботов достигает десятков тысяч долларов, что затрудняет их массовое распространение.
Узкое место 5: Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного развертывания в реальном мире, этот процесс занимает много времени и является сложным. В отличие от онлайн-моделей ИИ, которые можно быстро тестировать, оценка производительности роботизированного ИИ требует масштабного и длительного развертывания в реальном времени, что увеличивает сложность и стоимость технической верификации.
Узкое место шесть: человеческие ресурсы
В разработке робототехники и ИИ человеческий труд по-прежнему незаменим. Необходимы человеческие операторы для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию для поддержания работы роботов, а также исследователи для постоянной оптимизации моделей ИИ. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которую необходимо решить в DePIN.
Будущее: прорывные моменты в робототехнике
Несмотря на то, что универсальным роботам AI еще предстоит пройти определенный путь до широкого внедрения, достижения в области технологий DePIN внушают надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капиталовложения и ускорить процесс сбора и оценки данных. Например, недавно на соревнованиях по AI и человеческим роботам в Абу-Даби исследователи продемонстрировали уникальный набор данных, собранный из взаимодействия роботов в реальном мире, который показывает потенциал DePIN в соединении различных компонентов робототехники.
Улучшения в аппаратном дизайне на основе ИИ, такие как оптимизированные ИИ-чипы и материальная инженерия, могут значительно сократить время разработки технологий. Благодаря децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN исследователи по всему миру могут обучать и оценивать модели без ограничений капитала, что может ускорить прорывы в робототехнике.
Кроме того, новые модели вознаграждения за AI-агентов и токены демонстрируют инновационные способы получения прибыли в сети децентрализованных роботехнических технологий. Эти модели не только способствуют разработке ИИ, но и создают ценность для участников DePIN, формируя здоровый экономический цикл.
Заключение
Развитие AI-роботов включает в себя алгоритмы, обновление оборудования, накопление данных, финансовую поддержку и человеческие ресурсы. Создание сети DePIN-роботов означает, что с помощью децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и капитальные вложения могут координироваться в глобальном масштабе. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию оборудования, но и снижает барьеры для разработки, позволяя большему количеству исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей участвовать в этом процессе.
В будущем ожидается, что робототехническая отрасль сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет развиваться благодаря усилиям глобального сообщества, движущегося к более открытому и устойчивому техническому экосистему. Несмотря на существующие вызовы, интеграция DePIN и эмбодиментного интеллекта открывает многообещающий путь для будущего робототехнических технологий.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
DefiPlaybook
· 07-22 21:48
Данные показывают, что 82,3% проектов DePIN страдают от отсутствия надежной поддержки вне блокчейна Машина Oracle, и это является серьезным недостатком.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropDreamBreaker
· 07-20 01:21
Мошенники снова пришли надувать воздухом пирожки! Утренние неудачники уже разыграны как лохи?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaEggplant
· 07-20 01:20
Кажется, централизованная система все же более надежна.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasWastingMaximalist
· 07-20 01:08
Какова польза от ИИ? Это просто раздувание концепций.
DePIN и Боты AI: будущее с вызовами и возможностями
Слияние DePIN и эмбодируемого интеллекта: технологические вызовы и будущее развитие
Недавно обсуждение на тему "построение децентрализованного физического искусственного интеллекта" привлекло внимание индустрии. Участвующие эксперты глубоко исследовали вызовы и возможности, которые стоят перед децентрализованной физической инфраструктурой сети (DePIN) в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способ функционирования AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В этой статье будет проведен глубокий анализ ключевых моментов обсуждения, исследованы проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN роботов, расширены основные препятствия для децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Кроме того, мы также рассмотрим тенденции будущего развития технологии DePIN роботов.
Основные проблемы DePIN智能机器人的
Узкое место 1: Данные
В отличие от "онлайн" ИИ-моделей, которые обучаются на большом количестве интернет-данных, инкорпорированный ИИ требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта. В настоящее время в мировом масштабе еще не создана инфраструктура, поддерживающая такое масштабное взаимодействие, и в отрасли отсутствует согласие по поводу того, как собирать эти данные. Сбор данных для инкорпорированного ИИ в основном делится на три категории:
Узкое место два: уровень автономии
Достичь высокой автономности — это огромный вызов. Например, в случае с задачами доставки, уровень успеха в 90% на данных выглядит неплохо, но в реальном применении этого явно недостаточно. Чтобы достичь коммерческого уровня, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако каждое повышение точности на 0,001% требует экспоненциального времени и усилий. Прогресс в робототехнике имеет экспоненциальный характер, и с каждым шагом вперед сложность значительно возрастает.
Узкое место три: аппаратные ограничения
Даже если модели ИИ будут очень продвинутыми, существующее робототехническое оборудование все равно не сможет достичь истинной автономности. Основные проблемы включают:
Узкое место четыре: сложность расширения оборудования
Реализация технологий умных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время только компании с большими финансовыми возможностями могут позволить себе масштабные эксперименты, стоимость обычных гуманоидных роботов достигает десятков тысяч долларов, что затрудняет их массовое распространение.
Узкое место 5: Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного развертывания в реальном мире, этот процесс занимает много времени и является сложным. В отличие от онлайн-моделей ИИ, которые можно быстро тестировать, оценка производительности роботизированного ИИ требует масштабного и длительного развертывания в реальном времени, что увеличивает сложность и стоимость технической верификации.
Узкое место шесть: человеческие ресурсы
В разработке робототехники и ИИ человеческий труд по-прежнему незаменим. Необходимы человеческие операторы для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию для поддержания работы роботов, а также исследователи для постоянной оптимизации моделей ИИ. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которую необходимо решить в DePIN.
Будущее: прорывные моменты в робототехнике
Несмотря на то, что универсальным роботам AI еще предстоит пройти определенный путь до широкого внедрения, достижения в области технологий DePIN внушают надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капиталовложения и ускорить процесс сбора и оценки данных. Например, недавно на соревнованиях по AI и человеческим роботам в Абу-Даби исследователи продемонстрировали уникальный набор данных, собранный из взаимодействия роботов в реальном мире, который показывает потенциал DePIN в соединении различных компонентов робототехники.
Улучшения в аппаратном дизайне на основе ИИ, такие как оптимизированные ИИ-чипы и материальная инженерия, могут значительно сократить время разработки технологий. Благодаря децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN исследователи по всему миру могут обучать и оценивать модели без ограничений капитала, что может ускорить прорывы в робототехнике.
Кроме того, новые модели вознаграждения за AI-агентов и токены демонстрируют инновационные способы получения прибыли в сети децентрализованных роботехнических технологий. Эти модели не только способствуют разработке ИИ, но и создают ценность для участников DePIN, формируя здоровый экономический цикл.
Заключение
Развитие AI-роботов включает в себя алгоритмы, обновление оборудования, накопление данных, финансовую поддержку и человеческие ресурсы. Создание сети DePIN-роботов означает, что с помощью децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и капитальные вложения могут координироваться в глобальном масштабе. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию оборудования, но и снижает барьеры для разработки, позволяя большему количеству исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей участвовать в этом процессе.
В будущем ожидается, что робототехническая отрасль сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет развиваться благодаря усилиям глобального сообщества, движущегося к более открытому и устойчивому техническому экосистему. Несмотря на существующие вызовы, интеграция DePIN и эмбодиментного интеллекта открывает многообещающий путь для будущего робототехнических технологий.