Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika sedang menghadapi tantangan dan peluang. Meskipun bidang ini masih berada pada tahap awal, ia berpotensi untuk mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara radikal. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, bottleneck evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas masalah utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, menguraikan hambatan kunci dalam robotika terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan pendekatan terpusat. Akhirnya, kami akan mengeksplorasi prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Bottleneck robot pintar DePIN
Bottleneck 1: Data
AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kurangnya infrastruktur berskala besar untuk mengumpulkan data ini. Pengumpulan data dapat dibagi menjadi tiga kategori:
Data operasi manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label gerakan, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerja besar.
Data sintetis (data simulasi): cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi kurang efektif untuk tugas yang berubah-ubah.
Pembelajaran video: Belajar melalui pengamatan video di dunia nyata, tetapi kurang umpan balik interaksi fisik secara langsung.
Tingkat Otonomi
Untuk membuat teknologi robotika benar-benar praktis, tingkat keberhasilan harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, kesulitan dalam meningkatkan akurasi meningkat secara eksponensial, di mana 1% terakhir dari akurasi mungkin memerlukan bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun untuk dicapai.
Bottleneck Tiga: Pembatasan Perangkat Keras
Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama meliputi:
Kurangnya sensor sentuh dengan sensitivitas tinggi
Kesulitan dalam mengenali objek yang terhalang
Desain aktuator tidak cukup biologis, menyebabkan gerakan kaku dan tidak fleksibel
Kendala Empat: Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Teknologi robot cerdas perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid masih sangat tinggi, sehingga sulit untuk mencapai adopsi skala besar.
Bottleneck Lima: Menilai Efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan dunia nyata yang berlangsung lama, yang membutuhkan banyak waktu dan sumber daya. Satu-satunya cara untuk memverifikasi teknologi kecerdasan robot adalah dengan mengamati situasi di mana mereka gagal, ini berarti perlu dilakukan penerapan waktu nyata secara besar-besaran dan dalam jangka waktu yang lama.
Bottleneck Enam: Permintaan Tenaga Kerja
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak keterlibatan manusia, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan yang menjaga robot agar tetap beroperasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI.
Masa depan: Kapan terobosan teknologi robotika akan datang?
Meskipun AI robot umum masih jauh dari penerapan skala besar, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Beberapa perkembangan positif meliputi:
Lembaga penelitian sedang mengumpulkan data interaksi robot dunia nyata yang unik melalui kompetisi nyata.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI dapat mempercepat proses pengembangan.
Infrastruktur komputasi terdesentralisasi memungkinkan peneliti global untuk lebih mudah melatih dan mengevaluasi model.
Model keuntungan baru sedang muncul, seperti agen AI yang berjalan sendiri yang mempertahankan keuangan melalui insentif token.
ringkasan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN diharapkan dapat mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, mengurangi batasan pengembangan, dan memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung di bidang ini. Di masa depan, industri robot mungkin tidak lagi bergantung pada beberapa raksasa teknologi, tetapi akan didorong oleh komunitas global secara bersama-sama, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
6
Bagikan
Komentar
0/400
ContractFreelancer
· 08-01 22:02
Sekali lagi membicarakan konsep, perangkat kerasnya saja belum dipahami.
Lihat AsliBalas0
DegenWhisperer
· 08-01 22:01
Siapa lagi pro yang sedang menggambar kue?
Lihat AsliBalas0
SellTheBounce
· 08-01 21:59
Bear Market mentor, shorting everything, professional catch a falling knife for ten years... no matter how good the technology, it still needs market validation, now getting on board is all about catching a falling knife. Looking bearish for three years without error.
Lihat AsliBalas0
GasOptimizer
· 08-01 21:58
Efisiensi perangkat keras terlalu rendah, sama dengan membakar gas. Apakah sudah menghitung ROI?
Lihat AsliBalas0
OnChainDetective
· 08-01 21:54
Malam-malam ada Investor Luas yang diam-diam menerapkan smart contract. Data tidak akan berbohong.
Teknologi DePIN Bot: Tantangan dan Terobosan Kunci Arah Baru Pengembangan AI di Masa Depan
Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika sedang menghadapi tantangan dan peluang. Meskipun bidang ini masih berada pada tahap awal, ia berpotensi untuk mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara radikal. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, bottleneck evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas masalah utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, menguraikan hambatan kunci dalam robotika terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan pendekatan terpusat. Akhirnya, kami akan mengeksplorasi prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Bottleneck robot pintar DePIN
Bottleneck 1: Data
AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kurangnya infrastruktur berskala besar untuk mengumpulkan data ini. Pengumpulan data dapat dibagi menjadi tiga kategori:
Data operasi manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label gerakan, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerja besar.
Data sintetis (data simulasi): cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi kurang efektif untuk tugas yang berubah-ubah.
Pembelajaran video: Belajar melalui pengamatan video di dunia nyata, tetapi kurang umpan balik interaksi fisik secara langsung.
Tingkat Otonomi
Untuk membuat teknologi robotika benar-benar praktis, tingkat keberhasilan harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, kesulitan dalam meningkatkan akurasi meningkat secara eksponensial, di mana 1% terakhir dari akurasi mungkin memerlukan bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun untuk dicapai.
Bottleneck Tiga: Pembatasan Perangkat Keras
Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama meliputi:
Kendala Empat: Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Teknologi robot cerdas perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid masih sangat tinggi, sehingga sulit untuk mencapai adopsi skala besar.
Bottleneck Lima: Menilai Efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan dunia nyata yang berlangsung lama, yang membutuhkan banyak waktu dan sumber daya. Satu-satunya cara untuk memverifikasi teknologi kecerdasan robot adalah dengan mengamati situasi di mana mereka gagal, ini berarti perlu dilakukan penerapan waktu nyata secara besar-besaran dan dalam jangka waktu yang lama.
Bottleneck Enam: Permintaan Tenaga Kerja
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak keterlibatan manusia, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan yang menjaga robot agar tetap beroperasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI.
Masa depan: Kapan terobosan teknologi robotika akan datang?
Meskipun AI robot umum masih jauh dari penerapan skala besar, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Beberapa perkembangan positif meliputi:
Lembaga penelitian sedang mengumpulkan data interaksi robot dunia nyata yang unik melalui kompetisi nyata.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI dapat mempercepat proses pengembangan.
Infrastruktur komputasi terdesentralisasi memungkinkan peneliti global untuk lebih mudah melatih dan mengevaluasi model.
Model keuntungan baru sedang muncul, seperti agen AI yang berjalan sendiri yang mempertahankan keuangan melalui insentif token.
ringkasan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN diharapkan dapat mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, mengurangi batasan pengembangan, dan memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung di bidang ini. Di masa depan, industri robot mungkin tidak lagi bergantung pada beberapa raksasa teknologi, tetapi akan didorong oleh komunitas global secara bersama-sama, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan.