DePIN e Inteligência Corporificada: Desafios Técnicos e Perspetivas Futuras
Recentemente, uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada" chamou a atenção da indústria. Michael Cho, cofundador do FrodoBot Lab, compartilhou 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 e pode mudar radicalmente a forma como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional, que depende de uma grande quantidade de dados da internet, a tecnologia de IA robótica DePIN enfrenta problemas mais complexos, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá explorar em profundidade as questões-chave enfrentadas pela tecnologia de robôs DePIN, analisar os principais obstáculos à expansão de robôs descentralizados e as vantagens do DePIN em relação aos métodos centralizados. Por fim, também discutiremos as perspectivas futuras para o desenvolvimento da tecnologia de robôs DePIN.
O gargalo dos robôs inteligentes DePIN
Gargalo um: dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que são treinados com grandes quantidades de dados da Internet, a IA incorporada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência. Neste momento, ainda não foi estabelecida uma infraestrutura em larga escala para coletar este tipo de dados em todo o mundo, e não há consenso na indústria sobre como coletar esses dados. A coleta de dados para a IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:
Operação de dados humanos: alta qualidade, capaz de capturar fluxos de vídeo e etiquetas de ação, mas com altos custos e grande intensidade de trabalho.
Dados sintéticos (dados simulados): adequados para treinar robôs a moverem-se em terrenos complexos, mas difíceis de simular cenários de tarefas em constante mudança.
Aprendizagem em vídeo: aprender através da observação de vídeos do mundo real, mas carece de feedback de interação física direta.
Gargalo dois: Nível de Autonomia
Alcançar um alto nível de autonomia é um enorme desafio. Tomando a entrega da última milha como exemplo, uma taxa de sucesso de 90% parece boa em um ambiente de laboratório, mas na vida real é inaceitável. Para que a tecnologia robótica seja realmente prática, a taxa de sucesso precisa estar perto de 99,99% ou até mais alta. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão exige um tempo e esforço exponencialmente maiores.
Gargalo Três: Limitações de Hardware
Mesmo que os modelos de IA sejam avançados, o hardware de robôs existente ainda tem dificuldades em alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
Falta de sensores táteis de alta sensibilidade
Dificuldade na identificação de obstruções
O design do atuador não é suficientemente humanizado, resultando em movimentos rígidos e potenciais perigos.
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, o custo de robôs humanoides eficientes pode chegar a várias dezenas de milhares de dólares, tornando difícil a sua adoção em grande escala.
Gargalo cinco: avaliar a eficácia
A avaliação da IA física requer uma implementação a 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 validação da tecnologia de inteligência robótica exige uma implementação em tempo real em larga escala e por um longo período.
Gargalo Seis: Recursos Humanos
O desenvolvimento de IA robótica ainda requer um grande investimento de mão de obra, incluindo operadores fornecendo dados de treinamento, equipes de manutenção mantendo os robôs em funcionamento, e investigadores otimizando continuamente os modelos de IA. Essa intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve resolver.
Perspectivas futuras: Avanços na tecnologia robótica
Apesar de ainda haver um longo caminho a percorrer para a adoção em massa da IA de robôs gerais, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem distribuir a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados.
Os seguintes aspectos demonstram o potencial do DePIN na promoção do desenvolvimento da tecnologia robótica:
Acelerar a coleta e avaliação de dados: redes descentralizadas podem operar em paralelo, coletando dados e aumentando a eficiência.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA: utilizar IA para otimizar chips e engenharia de materiais pode reduzir significativamente o tempo de desenvolvimento.
Infraestrutura de computação descentralizada: permite que pesquisadores em todo o mundo treinem e avaliem modelos sem restrições de capital.
Novo modelo de lucro: como o modelo de operação autônoma apresentado pelo agente de IA, que mantém as finanças por meio da propriedade descentralizada e incentivos de tokens.
resumo
O desenvolvimento da IA robótica envolve vários aspectos, como algoritmos, atualização de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e participação humana. A criação da rede DePIN para robôs significa que, com a ajuda do poder das redes descentralizadas, é possível colaborar globalmente na coleta de dados de robôs, compartilhamento de recursos de computação e investimento de capital. Isso não apenas acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também diminui a barreira de entrada para que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais possam participar.
No futuro, esperamos que a indústria de robôs não dependa mais de alguns gigantes tecnológicos, mas seja impulsionada por uma comunidade global, avançando para um ecossistema tecnológico verdadeiramente aberto e sustentável. O desenvolvimento do DePIN pode se tornar a força motriz para a quebra de barreiras na tecnologia robótica, pavimentando o caminho para aplicações robóticas mais inteligentes e disseminadas.
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ImpermanentLossFan
· 07-21 19:39
Estão a especular conceitos novamente, não estão?
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RektButAlive
· 07-21 14:57
Soprar conceitos de forma cega é absurdo.
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DeFiDoctor
· 07-20 05:14
Resultado do diagnóstico: o conceito de Bots tornou-se um novo manto para coletar dados, recomenda-se tratamento frio e observação.
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HorizonHunter
· 07-18 20:11
Vamos deixar de lado as dificuldades e falar primeiro sobre como ganhar dinheiro.
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token_therapist
· 07-18 20:10
Bots revolucionários, é uma questão de tempo.
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SillyWhale
· 07-18 19:51
Fazer de conta que trabalha não é tão bom quanto Mineração.
Desafios e oportunidades da tecnologia DePIN Bots: uma quebra completa de dados a hardware
DePIN e Inteligência Corporificada: Desafios Técnicos e Perspetivas Futuras
Recentemente, uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada" chamou a atenção da indústria. Michael Cho, cofundador do FrodoBot Lab, compartilhou 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 e pode mudar radicalmente a forma como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional, que depende de uma grande quantidade de dados da internet, a tecnologia de IA robótica DePIN enfrenta problemas mais complexos, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá explorar em profundidade as questões-chave enfrentadas pela tecnologia de robôs DePIN, analisar os principais obstáculos à expansão de robôs descentralizados e as vantagens do DePIN em relação aos métodos centralizados. Por fim, também discutiremos as perspectivas futuras para o desenvolvimento da tecnologia de robôs DePIN.
O gargalo dos robôs inteligentes DePIN
Gargalo um: dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que são treinados com grandes quantidades de dados da Internet, a IA incorporada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência. Neste momento, ainda não foi estabelecida uma infraestrutura em larga escala para coletar este tipo de dados em todo o mundo, e não há consenso na indústria sobre como coletar esses dados. A coleta de dados para a IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:
Gargalo dois: Nível de Autonomia
Alcançar um alto nível de autonomia é um enorme desafio. Tomando a entrega da última milha como exemplo, uma taxa de sucesso de 90% parece boa em um ambiente de laboratório, mas na vida real é inaceitável. Para que a tecnologia robótica seja realmente prática, a taxa de sucesso precisa estar perto de 99,99% ou até mais alta. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão exige um tempo e esforço exponencialmente maiores.
Gargalo Três: Limitações de Hardware
Mesmo que os modelos de IA sejam avançados, o hardware de robôs existente ainda tem dificuldades em alcançar 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, o custo de robôs humanoides eficientes pode chegar a várias dezenas de milhares de dólares, tornando difícil a sua adoção em grande escala.
Gargalo cinco: avaliar a eficácia
A avaliação da IA física requer uma implementação a 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 validação da tecnologia de inteligência robótica exige uma implementação em tempo real em larga escala e por um longo período.
Gargalo Seis: Recursos Humanos
O desenvolvimento de IA robótica ainda requer um grande investimento de mão de obra, incluindo operadores fornecendo dados de treinamento, equipes de manutenção mantendo os robôs em funcionamento, e investigadores otimizando continuamente os modelos de IA. Essa intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve resolver.
Perspectivas futuras: Avanços na tecnologia robótica
Apesar de ainda haver um longo caminho a percorrer para a adoção em massa da IA de robôs gerais, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem distribuir a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados.
Os seguintes aspectos demonstram o potencial do DePIN na promoção do desenvolvimento da tecnologia robótica:
Acelerar a coleta e avaliação de dados: redes descentralizadas podem operar em paralelo, coletando dados e aumentando a eficiência.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA: utilizar IA para otimizar chips e engenharia de materiais pode reduzir significativamente o tempo de desenvolvimento.
Infraestrutura de computação descentralizada: permite que pesquisadores em todo o mundo treinem e avaliem modelos sem restrições de capital.
Novo modelo de lucro: como o modelo de operação autônoma apresentado pelo agente de IA, que mantém as finanças por meio da propriedade descentralizada e incentivos de tokens.
resumo
O desenvolvimento da IA robótica envolve vários aspectos, como algoritmos, atualização de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e participação humana. A criação da rede DePIN para robôs significa que, com a ajuda do poder das redes descentralizadas, é possível colaborar globalmente na coleta de dados de robôs, compartilhamento de recursos de computação e investimento de capital. Isso não apenas acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também diminui a barreira de entrada para que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais possam participar.
No futuro, esperamos que a indústria de robôs não dependa mais de alguns gigantes tecnológicos, mas seja impulsionada por uma comunidade global, avançando para um ecossistema tecnológico verdadeiramente aberto e sustentável. O desenvolvimento do DePIN pode se tornar a força motriz para a quebra de barreiras na tecnologia robótica, pavimentando o caminho para aplicações robóticas mais inteligentes e disseminadas.