Слияние DePIN и эмбеддированной интеллекта: технические вызовы и перспективы будущего
Сетевые децентрализованные физические инфраструктуры (DePIN) сталкиваются с вызовами и возможностями в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальном этапе, она имеет потенциал полностью изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема данных из Интернета, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будут рассмотрены основные проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, ключевые препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Наконец, мы обсудим перспективы будущего развития технологии DePIN-роботов.
Узкие места DePIN умного робота
Узкое место 1: Данные
Эмпирический ИИ должен взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует масштабная инфраструктура для сбора этих данных. Сбор данных можно разделить на три категории:
Операции с данными человека: высокое качество, способны захватывать видеопотоки и метки действий, но имеют высокую стоимость и требуют значительных трудозатрат.
Синтетические данные (симуляционные данные): подходят для обучения роботов передвижению в сложной местности, но неэффективны для динамичных задач.
Видеообучение: обучение через наблюдение за видео из реального мира, но отсутствует прямая физическая обратная связь.
Узкое место 2: Уровень автономии
Чтобы технологии робототехники действительно стали практичными, коэффициент успеха должен близиться к 99,99% или даже выше. Однако сложность повышения точности растёт экспоненциально, и для достижения последних 1% точности может потребоваться несколько лет или даже десятилетий.
Узкое место три: аппаратные ограничения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово к достижению истинной автономности. Основные проблемы включают:
Дизайн исполнительного механизма недостаточно биомиметичен, что приводит к жестким и неуклюжим движениям.
Узкое место четыре: трудности с расширением оборудования
Технология интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает большие капитальные проблемы. В настоящее время стоимость гуманоидных роботов все еще высока, что затрудняет их массовое распространение.
Узкое место пять: оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного развертывания в реальном мире, что требует значительных временных и ресурсных затрат. Единственный способ проверить технологии роботизированного интеллекта — это наблюдать за их неудачами, что означает необходимость проведения масштабных, длительных развертываний в реальном времени.
Узкое место шесть: Потребность в рабочей силе
Разработка AI для роботов все еще требует значительного участия людей, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды технического обслуживания, следящих за работой роботов, а также исследователей, постоянно оптимизирующих модели AI.
Будущее: когда наступят прорывы в робототехнике?
Несмотря на то, что общие технологии ИИ роботов еще не достигли массового применения, прогресс в технологии DePIN роботов дает надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Некоторые позитивные развития включают:
Исследовательские учреждения собирают уникальные данные о взаимодействии роботов в реальном мире через реальные соревнования.
Улучшение дизайна аппаратного обеспечения на основе ИИ может ускорить процесс разработки.
Децентрализованная вычислительная инфраструктура позволяет мировым исследователям легче обучать и оценивать модели.
Появляются новые модели прибыли, такие как автономные AI-агенты, которые поддерживают финансовую стабильность через токенизированные стимулы.
итог
Развитие ИИ-роботов включает в себя множество аспектов, таких как алгоритмы, обновление оборудования, накопление данных, финансовая поддержка и участие людей. Создание сети DePIN-роботов обещает ускорить обучение ИИ и оптимизацию оборудования, снизить барьеры для разработки и позволить большему количеству участников присоединиться к этой области. В будущем индустрия роботов может больше не зависеть от немногих технологических гигантов, а будет продвигаться глобальным сообществом, направляясь к действительно открытой и устойчивой технологической экосистеме.
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» .
14 Лайков
Награда
14
6
Поделиться
комментарий
0/400
ContractFreelancer
· 08-01 22:02
Снова говорят о концепциях, даже аппаратное обеспечение не разобрались.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenWhisperer
· 08-01 22:01
Снова какой-то про рисует мечты.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SellTheBounce
· 08-01 21:59
Медвежий рынок наставник, шортить всё, профессионально ловить падающий нож десять лет... даже самая лучшая технология должна ждать подтверждения на рынке, сейчас подниматься на борт - это всё ловить падающий нож. Смотрим вниз три года без ошибок.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasOptimizer
· 08-01 21:58
Эффективность оборудования слишком низкая, это равно сжиганию Газ. Вы считали ROI?
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnChainDetective
· 08-01 21:54
Глубокой ночью снова крупные инвесторы тайно развертывают смарт-контракты. Данные не обманут.
Технология DePIN Боты: ключевые вызовы и прорывы нового направления развития ИИ в будущем
Слияние DePIN и эмбеддированной интеллекта: технические вызовы и перспективы будущего
Сетевые децентрализованные физические инфраструктуры (DePIN) сталкиваются с вызовами и возможностями в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальном этапе, она имеет потенциал полностью изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема данных из Интернета, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будут рассмотрены основные проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, ключевые препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Наконец, мы обсудим перспективы будущего развития технологии DePIN-роботов.
Узкие места DePIN умного робота
Узкое место 1: Данные
Эмпирический ИИ должен взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует масштабная инфраструктура для сбора этих данных. Сбор данных можно разделить на три категории:
Операции с данными человека: высокое качество, способны захватывать видеопотоки и метки действий, но имеют высокую стоимость и требуют значительных трудозатрат.
Синтетические данные (симуляционные данные): подходят для обучения роботов передвижению в сложной местности, но неэффективны для динамичных задач.
Видеообучение: обучение через наблюдение за видео из реального мира, но отсутствует прямая физическая обратная связь.
Узкое место 2: Уровень автономии
Чтобы технологии робототехники действительно стали практичными, коэффициент успеха должен близиться к 99,99% или даже выше. Однако сложность повышения точности растёт экспоненциально, и для достижения последних 1% точности может потребоваться несколько лет или даже десятилетий.
Узкое место три: аппаратные ограничения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово к достижению истинной автономности. Основные проблемы включают:
Узкое место четыре: трудности с расширением оборудования
Технология интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает большие капитальные проблемы. В настоящее время стоимость гуманоидных роботов все еще высока, что затрудняет их массовое распространение.
Узкое место пять: оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного развертывания в реальном мире, что требует значительных временных и ресурсных затрат. Единственный способ проверить технологии роботизированного интеллекта — это наблюдать за их неудачами, что означает необходимость проведения масштабных, длительных развертываний в реальном времени.
Узкое место шесть: Потребность в рабочей силе
Разработка AI для роботов все еще требует значительного участия людей, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды технического обслуживания, следящих за работой роботов, а также исследователей, постоянно оптимизирующих модели AI.
Будущее: когда наступят прорывы в робототехнике?
Несмотря на то, что общие технологии ИИ роботов еще не достигли массового применения, прогресс в технологии DePIN роботов дает надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Некоторые позитивные развития включают:
Исследовательские учреждения собирают уникальные данные о взаимодействии роботов в реальном мире через реальные соревнования.
Улучшение дизайна аппаратного обеспечения на основе ИИ может ускорить процесс разработки.
Децентрализованная вычислительная инфраструктура позволяет мировым исследователям легче обучать и оценивать модели.
Появляются новые модели прибыли, такие как автономные AI-агенты, которые поддерживают финансовую стабильность через токенизированные стимулы.
итог
Развитие ИИ-роботов включает в себя множество аспектов, таких как алгоритмы, обновление оборудования, накопление данных, финансовая поддержка и участие людей. Создание сети DePIN-роботов обещает ускорить обучение ИИ и оптимизацию оборудования, снизить барьеры для разработки и позволить большему количеству участников присоединиться к этой области. В будущем индустрия роботов может больше не зависеть от немногих технологических гигантов, а будет продвигаться глобальным сообществом, направляясь к действительно открытой и устойчивой технологической экосистеме.