Злиття DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та перспективи розвитку
Нещодавно обговорення "створення децентралізованого фізичного штучного інтелекту" викликало широкий інтерес в галузі. Співзасновник FrodoBot Lab Майкл Чо поділився своїм баченням викликів і можливостей, з якими стикається мережа децентралізованої фізичної інфраструктури (DePIN) у сфері робототехніки. Незважаючи на те, що ця область все ще на початковій стадії, її потенціал величезний і має можливість докорінно змінити спосіб функціонування AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, що покладається на великі обсяги даних Інтернету, технології AI роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, обмеження апаратного забезпечення, вузькі місця в оцінці та стійкість економічних моделей.
Ця стаття глибоко дослідить основні проблеми, з якими стикається технологія DePIN роботів, проаналізує ключові перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Одночасно ми також поглянемо на майбутні тенденції розвитку технології DePIN роботів.
Основні обмеження DePIN смарт-роботів
1. Збір та обробка даних
Ембодіована ІІ (embodied AI) потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту. Проте на даний момент не вистачає масштабної інфраструктури для підтримки такого збору даних, і в галузі ще не досягнуто консенсусу щодо того, як збирати ці дані. Збір даних для ембодіованої ІІ переважно поділяється на три категорії:
Дані операцій людини: висока якість, але висока вартість, велике навантаження.
Синтетичні дані (моделюючі дані): підходять для певних сценаріїв, але важко змоделювати складні та змінні завдання.
Відео навчання: має потенціал, але не вистачає реального фізичного зворотного зв'язку.
2. Рівень автономії
Для досягнення комерційного застосування робототехніки, ймовірність успіху повинна бути близько 99,99% або навіть вищою. Однак для підвищення точності на 0,001% необхідно докласти експоненційні зусилля. Прогрес у робототехніці має експоненційну природу, і останнє підвищення на 1% може вимагати кілька років або навіть десятиліть для реалізації.
3. Апаратні обмеження
Існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове до реалізації справжньої автономії. Основні проблеми включають:
Дизайн виконавчого механізму недостатньо гнучкий та безпечний
4. Складність розширення апаратних засобів
Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Наразі вартість ефективних гуманоїдних роботів все ще висока, що ускладнює їх масове впровадження.
5. Оцінка ефективності
Оцінка фізичного ШІ вимагає тривалої реалізації в реальному світі, цей процес є витратним за часом та складним. На відміну від онлайн великих моделей ШІ, які можна швидко протестувати, верифікація робототехнічних технологій вимагає масштабної, тривалої реалізації в реальному часі.
6. Потреби в людських ресурсах
Розробка AI для роботів все ще потребує значної підтримки з боку людей, включаючи операторів, які надають навчальні дані, команди обслуговування, які підтримують роботу роботів, а також дослідників, які постійно оптимізують моделі AI. Це постійне людське втручання є одним з основних викликів, які DePIN повинен вирішити.
Перспективи майбутнього: проривні досягнення в робототехніці
Хоча широке впровадження загальних роботів AI ще далеке, прогрес у технології DePIN-роботів вселяє надію. Масштаб та координація децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати, прискорюючи процес збору та оцінки даних.
Деякі позитивні розробки включають:
Поліпшення дизайну апаратного забезпечення на основі ШІ, такі як оптимізація чіпів та матеріальної інженерії, можуть значно скоротити цикл розробки.
Доступ до децентралізованої обчислювальної інфраструктури, що дозволяє глобальним дослідникам навчати та оцінювати моделі без обмежень капіталу.
Поява нових моделей прибутку, таких як AI-агенти, які підтримують свої фінанси через децентралізовану власність та токенні стимули.
Висновок
Розвиток AI роботів залежить не лише від алгоритмів, але й включає в себе апаратне оновлення, накопичення даних, фінансову підтримку та участь людей. Створення DePIN-мережі роботів означає, що за допомогою децентралізованої мережі збір даних роботів, обчислювальні ресурси та капітальні вкладення можуть координуватися на глобальному рівні. Це не лише прискорює навчання AI та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки, дозволяючи більшій кількості дослідників, підприємців та особистих користувачів брати участь у цьому.
В майбутньому ми очікуємо, що робототехнічна галузь більше не залежатиме від кількох технологічних гігантів, а буде спільно просуватися глобальною спільнотою, рухаючись до справжньої відкритої та сталої технологічної екосистеми. З розвитком технології DePIN ми можемо стати свідками значних проривів у сфері робототехніки, відкриваючи нову еру глибокої інтеграції штучного інтелекту та фізичного світу.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
AirdropHunterXM
· 08-05 11:26
Що за Боти знову приходять витрачати гроші?
Переглянути оригіналвідповісти на0
BearMarketBard
· 08-05 11:15
Знову дмуть депін, живучи на старих заощадженнях
Переглянути оригіналвідповісти на0
HashBard
· 08-05 11:10
бичачий на роботах, але коли ж автономне управління?
DePIN Боти AI: виклики та можливості співіснують, майбутній розвиток вартий очікування
Злиття DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та перспективи розвитку
Нещодавно обговорення "створення децентралізованого фізичного штучного інтелекту" викликало широкий інтерес в галузі. Співзасновник FrodoBot Lab Майкл Чо поділився своїм баченням викликів і можливостей, з якими стикається мережа децентралізованої фізичної інфраструктури (DePIN) у сфері робототехніки. Незважаючи на те, що ця область все ще на початковій стадії, її потенціал величезний і має можливість докорінно змінити спосіб функціонування AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, що покладається на великі обсяги даних Інтернету, технології AI роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, обмеження апаратного забезпечення, вузькі місця в оцінці та стійкість економічних моделей.
Ця стаття глибоко дослідить основні проблеми, з якими стикається технологія DePIN роботів, проаналізує ключові перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Одночасно ми також поглянемо на майбутні тенденції розвитку технології DePIN роботів.
Основні обмеження DePIN смарт-роботів
1. Збір та обробка даних
Ембодіована ІІ (embodied AI) потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту. Проте на даний момент не вистачає масштабної інфраструктури для підтримки такого збору даних, і в галузі ще не досягнуто консенсусу щодо того, як збирати ці дані. Збір даних для ембодіованої ІІ переважно поділяється на три категорії:
2. Рівень автономії
Для досягнення комерційного застосування робототехніки, ймовірність успіху повинна бути близько 99,99% або навіть вищою. Однак для підвищення точності на 0,001% необхідно докласти експоненційні зусилля. Прогрес у робототехніці має експоненційну природу, і останнє підвищення на 1% може вимагати кілька років або навіть десятиліть для реалізації.
3. Апаратні обмеження
Існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове до реалізації справжньої автономії. Основні проблеми включають:
4. Складність розширення апаратних засобів
Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Наразі вартість ефективних гуманоїдних роботів все ще висока, що ускладнює їх масове впровадження.
5. Оцінка ефективності
Оцінка фізичного ШІ вимагає тривалої реалізації в реальному світі, цей процес є витратним за часом та складним. На відміну від онлайн великих моделей ШІ, які можна швидко протестувати, верифікація робототехнічних технологій вимагає масштабної, тривалої реалізації в реальному часі.
6. Потреби в людських ресурсах
Розробка AI для роботів все ще потребує значної підтримки з боку людей, включаючи операторів, які надають навчальні дані, команди обслуговування, які підтримують роботу роботів, а також дослідників, які постійно оптимізують моделі AI. Це постійне людське втручання є одним з основних викликів, які DePIN повинен вирішити.
Перспективи майбутнього: проривні досягнення в робототехніці
Хоча широке впровадження загальних роботів AI ще далеке, прогрес у технології DePIN-роботів вселяє надію. Масштаб та координація децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати, прискорюючи процес збору та оцінки даних.
Деякі позитивні розробки включають:
Висновок
Розвиток AI роботів залежить не лише від алгоритмів, але й включає в себе апаратне оновлення, накопичення даних, фінансову підтримку та участь людей. Створення DePIN-мережі роботів означає, що за допомогою децентралізованої мережі збір даних роботів, обчислювальні ресурси та капітальні вкладення можуть координуватися на глобальному рівні. Це не лише прискорює навчання AI та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки, дозволяючи більшій кількості дослідників, підприємців та особистих користувачів брати участь у цьому.
В майбутньому ми очікуємо, що робототехнічна галузь більше не залежатиме від кількох технологічних гігантів, а буде спільно просуватися глобальною спільнотою, рухаючись до справжньої відкритої та сталої технологічної екосистеми. З розвитком технології DePIN ми можемо стати свідками значних проривів у сфері робототехніки, відкриваючи нову еру глибокої інтеграції штучного інтелекту та фізичного світу.