Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Dalam sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi", salah satu pendiri FrodoBot Lab, Michael Cho, membagikan tantangan dan peluang yang dihadapi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang yang sedang berkembang ini masih berada pada tahap awal, potensinya sangat besar dan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara drastis. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, keterbatasan perangkat keras, hambatan evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam masalah utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, menganalisis hambatan kunci dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kami juga akan membahas prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Hambatan utama dari DePIN robot pintar
Bottleneck Satu: Data
Berbeda dengan model AI besar "daring" yang dilatih menggunakan banyak data internet, AI berbadan memerlukan interaksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasannya. Saat ini, di seluruh dunia kurang infrastruktur skala besar ini, dan industri belum mencapai konsensus tentang bagaimana mengumpulkan data ini. Pengumpulan data untuk AI berbadan dapat dibagi menjadi tiga kategori utama:
Data operasional manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label tindakan, tetapi biayanya tinggi dan intensitas pekerjaannya besar.
Data sintetis (data simulasi): Cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi efektivitasnya terbatas saat menangani tugas yang beragam.
Belajar melalui Video: Belajar dengan mengamati video dari dunia nyata, tetapi kurangnya umpan balik interaksi fisik yang nyata yang diperlukan untuk kecerdasan.
Tingkat Otonomi
Untuk membuat teknologi robotika benar-benar praktis, tingkat keberhasilannya perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan usaha yang meningkat secara eksponensial. Kemajuan teknologi robotika bukanlah linier, melainkan bersifat eksponensial—setiap langkah maju, kesulitan akan meningkat secara signifikan.
Bottleneck Tiga: Pembatasan Perangkat Keras
Meskipun model AI sangat canggih, perangkat keras robot yang ada belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama meliputi:
Kurangnya sensor sentuh dengan sensitivitas tinggi
Sulit untuk mengenali objek yang terhalang
Desain aktuator tidak cukup fleksibel dan aman
Bottleneck Empat: Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penerapan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, bahkan robot humanoid yang paling efisien pun memiliki biaya mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk diadopsi secara massal.
Kendala Lima: Menilai Efektivitas
Evaluasi AI fisik membutuhkan penerapan jangka panjang dan skala besar di dunia nyata, proses ini memakan waktu lama dan biaya tinggi. Berbeda dengan model AI online yang dapat diuji dengan cepat, evaluasi kinerja AI robot membutuhkan waktu yang lebih lama dan lebih banyak skenario aplikasi nyata.
Bottleneck Enam: Permintaan Tenaga Kerja
Pengembangan AI robot masih tidak dapat dipisahkan dari tenaga kerja manusia. Robot membutuhkan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga mesin tetap berjalan, serta peneliti untuk terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan: Momen Terobosan Teknologi Robot
Meskipun penerapan besar-besaran AI robot umum masih jauh, kemajuan teknologi robot DePIN memberi harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Keunggulan DePIN terutama terletak pada beberapa aspek berikut:
Mempercepat pengumpulan dan evaluasi data: jaringan terdesentralisasi dapat berjalan secara paralel dalam skala yang lebih besar untuk mengumpulkan data.
Peningkatan desain perangkat keras yang didorong oleh AI: Optimasi chip dan rekayasa material melalui AI dapat secara signifikan memperpendek garis waktu pengembangan teknologi.
Model keuntungan baru: Jaringan teknologi robot terdesentralisasi menunjukkan kemungkinan mempertahankan keuangannya melalui insentif token dan kepemilikan terdesentralisasi.
Menurunkan ambang pengembangan: DePIN dapat memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk berpartisipasi dalam pengembangan teknologi robot.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada kemajuan algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan finansial, dan partisipasi manusia. Pendirian jaringan robot DePIN berarti, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan. Kami berharap industri robot dapat lepas dari ketergantungan pada segelintir raksasa teknologi, didorong bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan.
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.
DePIN dan Bot AI: Memecahkan kendala teknologi, membuka masa depan desentralisasi
Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Dalam sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi", salah satu pendiri FrodoBot Lab, Michael Cho, membagikan tantangan dan peluang yang dihadapi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang yang sedang berkembang ini masih berada pada tahap awal, potensinya sangat besar dan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara drastis. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, keterbatasan perangkat keras, hambatan evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam masalah utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, menganalisis hambatan kunci dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kami juga akan membahas prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Hambatan utama dari DePIN robot pintar
Bottleneck Satu: Data
Berbeda dengan model AI besar "daring" yang dilatih menggunakan banyak data internet, AI berbadan memerlukan interaksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasannya. Saat ini, di seluruh dunia kurang infrastruktur skala besar ini, dan industri belum mencapai konsensus tentang bagaimana mengumpulkan data ini. Pengumpulan data untuk AI berbadan dapat dibagi menjadi tiga kategori utama:
Data operasional manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label tindakan, tetapi biayanya tinggi dan intensitas pekerjaannya besar.
Data sintetis (data simulasi): Cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi efektivitasnya terbatas saat menangani tugas yang beragam.
Belajar melalui Video: Belajar dengan mengamati video dari dunia nyata, tetapi kurangnya umpan balik interaksi fisik yang nyata yang diperlukan untuk kecerdasan.
Tingkat Otonomi
Untuk membuat teknologi robotika benar-benar praktis, tingkat keberhasilannya perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan usaha yang meningkat secara eksponensial. Kemajuan teknologi robotika bukanlah linier, melainkan bersifat eksponensial—setiap langkah maju, kesulitan akan meningkat secara signifikan.
Bottleneck Tiga: Pembatasan Perangkat Keras
Meskipun model AI sangat canggih, perangkat keras robot yang ada belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama meliputi:
Bottleneck Empat: Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penerapan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, bahkan robot humanoid yang paling efisien pun memiliki biaya mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk diadopsi secara massal.
Kendala Lima: Menilai Efektivitas
Evaluasi AI fisik membutuhkan penerapan jangka panjang dan skala besar di dunia nyata, proses ini memakan waktu lama dan biaya tinggi. Berbeda dengan model AI online yang dapat diuji dengan cepat, evaluasi kinerja AI robot membutuhkan waktu yang lebih lama dan lebih banyak skenario aplikasi nyata.
Bottleneck Enam: Permintaan Tenaga Kerja
Pengembangan AI robot masih tidak dapat dipisahkan dari tenaga kerja manusia. Robot membutuhkan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga mesin tetap berjalan, serta peneliti untuk terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan: Momen Terobosan Teknologi Robot
Meskipun penerapan besar-besaran AI robot umum masih jauh, kemajuan teknologi robot DePIN memberi harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Keunggulan DePIN terutama terletak pada beberapa aspek berikut:
Mempercepat pengumpulan dan evaluasi data: jaringan terdesentralisasi dapat berjalan secara paralel dalam skala yang lebih besar untuk mengumpulkan data.
Peningkatan desain perangkat keras yang didorong oleh AI: Optimasi chip dan rekayasa material melalui AI dapat secara signifikan memperpendek garis waktu pengembangan teknologi.
Model keuntungan baru: Jaringan teknologi robot terdesentralisasi menunjukkan kemungkinan mempertahankan keuangannya melalui insentif token dan kepemilikan terdesentralisasi.
Menurunkan ambang pengembangan: DePIN dapat memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk berpartisipasi dalam pengembangan teknologi robot.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada kemajuan algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan finansial, dan partisipasi manusia. Pendirian jaringan robot DePIN berarti, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan. Kami berharap industri robot dapat lepas dari ketergantungan pada segelintir raksasa teknologi, didorong bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan.