A fusão de DePIN e inteligência encarnada: desafios técnicos e perspectivas futuras
Em uma discussão sobre "Construir Inteligência Artificial Física Descentralizada", 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 novo campo ainda esteja em estágio inicial, seu potencial é enorme e pode mudar radicalmente a maneira como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional, que depende de grandes quantidades de dados da Internet, a tecnologia de IA robótica DePIN enfrenta questões mais complexas, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá explorar em profundidade os principais problemas enfrentados pela tecnologia de robôs DePIN, analisar os principais obstáculos à expansão de robôs descentralizados e as vantagens do DePIN em comparação com métodos centralizados. Por fim, também discutiremos as perspectivas futuras para o desenvolvimento da tecnologia de robôs DePIN.
O principal gargalo dos robôs inteligentes DePIN
Gargalo um: Dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de grandes quantidades de dados da internet para treinamento, a IA incorporada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência. Atualmente, falta infraestrutura em larga escala para isso em todo o mundo, e a indústria ainda não chegou a um consenso sobre como coletar esses dados. A coleta de dados para IA incorporada pode ser dividida em três grandes categorias:
Operação de dados humanos: alta qualidade, capaz de capturar fluxos de vídeo e etiquetas de ação, mas com alto custo e grande intensidade de trabalho.
Dados sintéticos (dados simulados): adequados para treinar robôs a mover-se em terrenos complexos, mas com eficácia limitada ao lidar com tarefas variáveis.
Aprendizagem em vídeo: aprender através da observação de vídeos do mundo real, mas falta o verdadeiro feedback de interação física necessário para a inteligência.
Gargalo Dois: Nível de Autonomia
Para que a robótica se torne realmente prática, a taxa de sucesso precisa estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O progresso na robótica não é linear, mas de natureza exponencial - a cada passo em frente, a dificuldade aumenta drasticamente.
Gargalo Três: Limitações de Hardware
Mesmo com modelos de IA cada vez mais avançados, o hardware de robô existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
Falta de sensores táteis de alta sensibilidade
Dificuldade em reconhecer a obstrução de objetos
O design do atuador não é suficientemente flexível e seguro
Gargalo Quatro: Dificuldade de Expansão de Hardware
A implementação da tecnologia de robôs inteligentes exige a implantação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, mesmo os robôs humanoides mais eficientes têm um custo que chega a dezenas de milhares de dólares, tornando difícil a sua adoção em larga escala.
Gargalo Cinco: Avaliação da Eficácia
A avaliação da IA física requer uma implementação a longo prazo e em grande escala no mundo real, um processo que é demorado e caro. Ao contrário dos modelos de IA online que podem ser testados rapidamente, a avaliação do desempenho da IA robótica exige mais tempo e mais cenários de aplicação prática.
Gargalo Seis: Demanda de Mão de Obra
O desenvolvimento de IA robótica ainda depende da mão de obra humana. Os robôs precisam que operadores humanos forneçam dados de treinamento, equipes de manutenção mantenham as máquinas em funcionamento e pesquisadores otimizem continuamente os modelos de IA. Essa intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve resolver.
Perspectivas Futuras: O Momento de Avanço da Tecnologia Robótica
Apesar de a aplicação em larga escala da IA de robôs gerais ainda estar distante, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem dispersar a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados.
As vantagens do DePIN manifestam-se principalmente nos seguintes aspectos:
Acelerar a coleta e avaliação de dados: redes descentralizadas podem operar em paralelo em maior escala e coletar dados.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA: A otimização de chips e engenharia de materiais através da IA pode encurtar significativamente a linha do tempo de desenvolvimento tecnológico.
Novo modelo de lucro: A rede de tecnologia de robôs descentralizados demonstra a possibilidade de manter sua própria saúde financeira através de incentivos em tokens e propriedade descentralizada.
Reduzir a barreira de entrada para o desenvolvimento: DePIN pode permitir que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais participem no desenvolvimento de tecnologia robótica.
Conclusão
O desenvolvimento da IA robótica não depende apenas do avanço dos algoritmos, mas também envolve a atualização de hardware, a acumulação de dados, o apoio financeiro e a participação humana. A criação da rede DePIN de robôs significa que, com a força de uma rede descentralizada, a coleta de dados de robôs, os recursos computacionais e os investimentos de capital podem ser realizados de forma colaborativa em todo o mundo. Isso não só acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também reduz as barreiras de entrada para o desenvolvimento. Esperamos que a indústria robótica possa se libertar da dependência de alguns poucos gigantes tecnológicos, sendo impulsionada pela comunidade global, em direção a um ecossistema tecnológico mais aberto e sustentável.
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DePIN e Bots AI: superando os limites tecnológicos, abrindo um futuro de Descentralização
A fusão de DePIN e inteligência encarnada: desafios técnicos e perspectivas futuras
Em uma discussão sobre "Construir Inteligência Artificial Física Descentralizada", 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 novo campo ainda esteja em estágio inicial, seu potencial é enorme e pode mudar radicalmente a maneira como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional, que depende de grandes quantidades de dados da Internet, a tecnologia de IA robótica DePIN enfrenta questões mais complexas, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá explorar em profundidade os principais problemas enfrentados pela tecnologia de robôs DePIN, analisar os principais obstáculos à expansão de robôs descentralizados e as vantagens do DePIN em comparação com métodos centralizados. Por fim, também discutiremos as perspectivas futuras para o desenvolvimento da tecnologia de robôs DePIN.
O principal gargalo dos robôs inteligentes DePIN
Gargalo um: Dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de grandes quantidades de dados da internet para treinamento, a IA incorporada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência. Atualmente, falta infraestrutura em larga escala para isso em todo o mundo, e a indústria ainda não chegou a um consenso sobre como coletar esses dados. A coleta de dados para IA incorporada pode ser dividida em três grandes categorias:
Operação de dados humanos: alta qualidade, capaz de capturar fluxos de vídeo e etiquetas de ação, mas com alto custo e grande intensidade de trabalho.
Dados sintéticos (dados simulados): adequados para treinar robôs a mover-se em terrenos complexos, mas com eficácia limitada ao lidar com tarefas variáveis.
Aprendizagem em vídeo: aprender através da observação de vídeos do mundo real, mas falta o verdadeiro feedback de interação física necessário para a inteligência.
Gargalo Dois: Nível de Autonomia
Para que a robótica se torne realmente prática, a taxa de sucesso precisa estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O progresso na robótica não é linear, mas de natureza exponencial - a cada passo em frente, a dificuldade aumenta drasticamente.
Gargalo Três: Limitações de Hardware
Mesmo com modelos de IA cada vez mais avançados, o hardware de robô existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
Gargalo Quatro: Dificuldade de Expansão de Hardware
A implementação da tecnologia de robôs inteligentes exige a implantação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, mesmo os robôs humanoides mais eficientes têm um custo que chega a dezenas de milhares de dólares, tornando difícil a sua adoção em larga escala.
Gargalo Cinco: Avaliação da Eficácia
A avaliação da IA física requer uma implementação a longo prazo e em grande escala no mundo real, um processo que é demorado e caro. Ao contrário dos modelos de IA online que podem ser testados rapidamente, a avaliação do desempenho da IA robótica exige mais tempo e mais cenários de aplicação prática.
Gargalo Seis: Demanda de Mão de Obra
O desenvolvimento de IA robótica ainda depende da mão de obra humana. Os robôs precisam que operadores humanos forneçam dados de treinamento, equipes de manutenção mantenham as máquinas em funcionamento e pesquisadores otimizem continuamente os modelos de IA. Essa intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve resolver.
Perspectivas Futuras: O Momento de Avanço da Tecnologia Robótica
Apesar de a aplicação em larga escala da IA de robôs gerais ainda estar distante, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem dispersar a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados.
As vantagens do DePIN manifestam-se principalmente nos seguintes aspectos:
Acelerar a coleta e avaliação de dados: redes descentralizadas podem operar em paralelo em maior escala e coletar dados.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA: A otimização de chips e engenharia de materiais através da IA pode encurtar significativamente a linha do tempo de desenvolvimento tecnológico.
Novo modelo de lucro: A rede de tecnologia de robôs descentralizados demonstra a possibilidade de manter sua própria saúde financeira através de incentivos em tokens e propriedade descentralizada.
Reduzir a barreira de entrada para o desenvolvimento: DePIN pode permitir que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais participem no desenvolvimento de tecnologia robótica.
Conclusão
O desenvolvimento da IA robótica não depende apenas do avanço dos algoritmos, mas também envolve a atualização de hardware, a acumulação de dados, o apoio financeiro e a participação humana. A criação da rede DePIN de robôs significa que, com a força de uma rede descentralizada, a coleta de dados de robôs, os recursos computacionais e os investimentos de capital podem ser realizados de forma colaborativa em todo o mundo. Isso não só acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também reduz as barreiras de entrada para o desenvolvimento. Esperamos que a indústria robótica possa se libertar da dependência de alguns poucos gigantes tecnológicos, sendo impulsionada pela comunidade global, em direção a um ecossistema tecnológico mais aberto e sustentável.