Слияние DePIN и эмбодированной интеллигенции: технические вызовы и перспективы будущего
В ходе обсуждения на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" соучредитель FrodoBot Lab Майкл Чо поделился вызовами и возможностями, с которыми сталкивается децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники. Хотя эта новая область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способы работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от больших объемов интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье мы глубоко рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализируем ключевые препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Наконец, мы также обсудим перспективы будущего развития технологии DePIN-роботов.
Основные проблемы DePIN умных роботов
Узкое место 1: Данные
В отличие от "онлайн" ИИ-моделей, которые обучаются на больших объемах данных из Интернета, воплощенный ИИ требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта. В настоящее время в мировом масштабе отсутствует такая инфраструктура, и в индустрии еще не достигнуто согласие о том, как собирать эти данные. Сбор данных для воплощенного ИИ можно разделить на три основные категории:
Операции с данными человеком: высокое качество, может захватывать видеопотоки и метки действий, но высокая стоимость и большая трудозатратность.
Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для обучения роботов перемещаться в сложной местности, но их эффективность ограничена при обработке изменчивых задач.
Видеонаучение: изучение через наблюдение за видео из реального мира, но недостаток настоящей физической обратной связи, необходимой для интеллекта.
Узкое место два: уровень автономии
Чтобы сделать робототехнику действительно практичной, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако каждое увеличение точности на 0,001% требует экспоненциального времени и усилий. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер — с каждым шагом вперед сложность значительно возрастает.
Узкое место три: аппаратные ограничения
Даже если модели ИИ станут более продвинутыми, существующее робототехническое оборудование все еще не готово к достижению истинной автономности. Основные проблемы включают:
Трудности в распознавании объектов, скрытых за другими
Дизайн исполнительного механизма недостаточно гибок и безопасен
Узкое место четыре: сложность расширения оборудования
Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время даже самые эффективные гуманоидные роботы стоят десятки тысяч долларов, что затрудняет их массовое распространение.
Узкое место пять: оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного и масштабного развертывания в реальном мире, что является длительным и дорогим процессом. В отличие от онлайн-моделей ИИ, которые можно быстро протестировать, оценка производительности роботизированного ИИ требует больше времени и большего числа реальных сценариев применения.
Узкое место шесть: потребность в трудозатратах
Разработка ИИ-роботов всё ещё не может обойтись без человеческой рабочей силы. Роботам необходимы операторы, которые предоставляют обучающие данные, команды по обслуживанию для поддержания работы машин, а также исследователи, которые постоянно оптимизируют модели ИИ. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которые DePIN должен решить.
Будущее: Прорыв в робототехнике
Несмотря на то, что массовое применение AI универсальных роботов все еще далеко, прогресс в области технологий DePIN роботов вселяет надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные нагрузки и ускорить процессы сбора и оценки данных.
Преимущества DePIN в основном проявляются в следующих аспектах:
Ускорение сбора и оценки данных: децентрализованные сети могут работать параллельно в большем масштабе, собирая данные.
Улучшение проектирования аппаратного обеспечения на основе ИИ: оптимизация чипов и материаловедения с помощью ИИ может значительно сократить сроки технологического развития.
Новый тип бизнес-модели: децентрализованная сеть технологий роботов продемонстрировала возможность поддержания своей финансовой устойчивости через токенизированные стимулы и децентрализованную собственность.
Снижение порога для разработки: DePIN позволяет большему числу исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей участвовать в разработке робототехники.
Заключение
Развитие AI роботов зависит не только от прогресса алгоритмов, но и от обновления аппаратного обеспечения, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN роботов означает, что с помощью силы децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и инвестиции могут координироваться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог разработки. Мы надеемся, что индустрия роботов сможет избавиться от зависимости от нескольких технологических гигантов и будет продвигаться глобальным сообществом к более открытому и устойчивому технологическому экосистеме.
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» .
9 Лайков
Награда
9
3
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
YieldChaser
· 07-31 07:04
Слияние не сработало
Посмотреть ОригиналОтветить0
DefiSecurityGuard
· 07-29 01:32
Предупреждение о риске: децентрализованная инфраструктура
DePIN и Боты AI: преодоление технологических барьеров, открытие будущего децентрализации
Слияние DePIN и эмбодированной интеллигенции: технические вызовы и перспективы будущего
В ходе обсуждения на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" соучредитель FrodoBot Lab Майкл Чо поделился вызовами и возможностями, с которыми сталкивается децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники. Хотя эта новая область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способы работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от больших объемов интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье мы глубоко рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализируем ключевые препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Наконец, мы также обсудим перспективы будущего развития технологии DePIN-роботов.
Основные проблемы DePIN умных роботов
Узкое место 1: Данные
В отличие от "онлайн" ИИ-моделей, которые обучаются на больших объемах данных из Интернета, воплощенный ИИ требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта. В настоящее время в мировом масштабе отсутствует такая инфраструктура, и в индустрии еще не достигнуто согласие о том, как собирать эти данные. Сбор данных для воплощенного ИИ можно разделить на три основные категории:
Операции с данными человеком: высокое качество, может захватывать видеопотоки и метки действий, но высокая стоимость и большая трудозатратность.
Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для обучения роботов перемещаться в сложной местности, но их эффективность ограничена при обработке изменчивых задач.
Видеонаучение: изучение через наблюдение за видео из реального мира, но недостаток настоящей физической обратной связи, необходимой для интеллекта.
Узкое место два: уровень автономии
Чтобы сделать робототехнику действительно практичной, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако каждое увеличение точности на 0,001% требует экспоненциального времени и усилий. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер — с каждым шагом вперед сложность значительно возрастает.
Узкое место три: аппаратные ограничения
Даже если модели ИИ станут более продвинутыми, существующее робототехническое оборудование все еще не готово к достижению истинной автономности. Основные проблемы включают:
Узкое место четыре: сложность расширения оборудования
Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время даже самые эффективные гуманоидные роботы стоят десятки тысяч долларов, что затрудняет их массовое распространение.
Узкое место пять: оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного и масштабного развертывания в реальном мире, что является длительным и дорогим процессом. В отличие от онлайн-моделей ИИ, которые можно быстро протестировать, оценка производительности роботизированного ИИ требует больше времени и большего числа реальных сценариев применения.
Узкое место шесть: потребность в трудозатратах
Разработка ИИ-роботов всё ещё не может обойтись без человеческой рабочей силы. Роботам необходимы операторы, которые предоставляют обучающие данные, команды по обслуживанию для поддержания работы машин, а также исследователи, которые постоянно оптимизируют модели ИИ. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которые DePIN должен решить.
Будущее: Прорыв в робототехнике
Несмотря на то, что массовое применение AI универсальных роботов все еще далеко, прогресс в области технологий DePIN роботов вселяет надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные нагрузки и ускорить процессы сбора и оценки данных.
Преимущества DePIN в основном проявляются в следующих аспектах:
Ускорение сбора и оценки данных: децентрализованные сети могут работать параллельно в большем масштабе, собирая данные.
Улучшение проектирования аппаратного обеспечения на основе ИИ: оптимизация чипов и материаловедения с помощью ИИ может значительно сократить сроки технологического развития.
Новый тип бизнес-модели: децентрализованная сеть технологий роботов продемонстрировала возможность поддержания своей финансовой устойчивости через токенизированные стимулы и децентрализованную собственность.
Снижение порога для разработки: DePIN позволяет большему числу исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей участвовать в разработке робототехники.
Заключение
Развитие AI роботов зависит не только от прогресса алгоритмов, но и от обновления аппаратного обеспечения, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN роботов означает, что с помощью силы децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и инвестиции могут координироваться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог разработки. Мы надеемся, что индустрия роботов сможет избавиться от зависимости от нескольких технологических гигантов и будет продвигаться глобальным сообществом к более открытому и устойчивому технологическому экосистеме.