Humanoïde Bots : des rêves de science-fiction aux applications réelles
Les robots humanoïdes sont en train de passer rapidement de la science-fiction à la réalité. La baisse des coûts matériels, l'augmentation des investissements en capital, ainsi que les percées technologiques en matière de flexibilité de mouvement et de capacité opérationnelle, sont les trois facteurs qui propulsent une nouvelle vague de transformations majeures dans le domaine de l'informatique.
Bien que la puissance de calcul et les équipements matériels deviennent de plus en plus accessibles, offrant un avantage de coût pour l'ingénierie des Bots, le secteur est toujours confronté au défi du goulot d'étranglement des données d'entraînement. Dans ce contexte, certains projets commencent à utiliser l'intelligence artificielle physique décentralisée (DePAI) pour externaliser des données de mouvement et de synthèse à haute précision, et construire des modèles de base pour les Bots. Cela leur confère une position unique pour promouvoir le déploiement des Bots humanoïdes.
De la fonctionnalité unique à la forme multifonctionnelle
La commercialisation de la technologie des Bots n'est pas une nouveauté. Les appareils ménagers que nous connaissons, comme les Bots de nettoyage et les caméras pour animaux de compagnie, appartiennent à la catégorie des Bots à fonction unique. Avec les progrès de l'intelligence artificielle, les Bots évoluent vers des formes multifunctionnelles pour s'adapter à des opérations dans des environnements ouverts plus complexes.
On prévoit que dans les 5 à 15 prochaines années, les Robots humanoïdes passeront progressivement de tâches de base à des travaux complexes tels que l'accueil, le secours en cas d'incendie, voire la chirurgie.
Dynamique du marché et percées technologiques
Actuellement, plus de 100 entreprises se sont positionnées dans le domaine des Bots humanoïdes. La nouvelle génération de Bots humanoïdes présente des mouvements fluides et naturels, lui permettant d'interagir de manière humanoïde dans des environnements réels. Certains Bots peuvent même marcher à une vitesse de 3,3 mètres par seconde, bien au-delà de la vitesse de marche moyenne de l'homme qui est de 1,4 mètre par seconde.
De plus, le coût des robots humanoïdes continue de diminuer. Il est prévu qu'à l'horizon 2032, son coût sera inférieur au niveau des salaires humains aux États-Unis.
Goulots d'étranglement du développement : données d'entraînement du monde réel
Bien qu'il existe de nombreux facteurs favorables dans le domaine des robots humanoïdes, le manque et la qualité insuffisante des données restent des obstacles à leur déploiement à grande échelle. Par rapport aux technologies de conduite autonome, les robots humanoïdes font face à des défis de collecte de données plus importants.
Les consommateurs sont peu susceptibles d'accepter l'existence de "Bots nourrices", ce qui signifie que les robots doivent avoir des performances élevées prêtes à l'emploi. Par conséquent, la collecte de données avant le déploiement devient cruciale. Tout l'entraînement doit être effectué avant la production commerciale, et l'échelle et la qualité des données restent des problèmes persistants.
Actuellement, le plus grand ensemble de données de Bots ne contient qu'environ 2,4 millions d'enregistrements d'interaction, ce qui est un écart énorme par rapport aux 150 billions de jetons de texte de GPT-4 ou aux milliards de paires vidéo-texte étiquetées utilisées par Midjourney et Sora. Cette incompletude de la base de données explique pourquoi la technologie des Bots n'a pas encore atteint le véritable modèle de base comme les grands modèles de langage.
Nouvelle méthode pour briser le goulot d'étranglement des données
Les méthodes traditionnelles de collecte de données peinent à répondre aux besoins de mise à l'échelle des données d'entraînement pour les robots humanoïdes. La simulation est peu coûteuse mais manque de scénarios de frontières réels, les vidéos sur Internet ne peuvent pas fournir la sensation corporelle nécessaire ni un environnement de retour de force, tandis que les données du monde réel, bien qu'exactes, sont coûteuses et manquent d'évolutivité.
Pour résoudre ce problème, certains projets ont proposé de nouvelles solutions. En construisant une plateforme logicielle et de données intégrée verticalement axée sur les applications de robots intelligents incarnés, ces projets visent à résoudre le problème des goulets d'étranglement des données dans le domaine des robots humanoïdes.
Solution full-stack
Cette solution full stack comprend généralement des appareils de capture de mouvement de consommation propriétaires, des écosystèmes de jeux en réalité augmentée et virtuelle, des plateformes de données multimodales et des modèles fondamentaux de Bots. Les utilisateurs échangent des données de mouvement haute fidélité contre des récompenses incitatives sur le réseau, ce qui stimule le développement continu de la plateforme.
Cette méthode permet non seulement de collecter des données du monde réel à grande échelle, mais aussi de construire des environnements de simulation pour la formation de modèles, montrant ainsi la véritable puissance des réseaux intelligents physiques distribués. Cette plateforme est en train de créer un écosystème de développeurs d'intelligence artificielle physique qui va au-delà de la simple acquisition de données, ses fonctionnalités s'étendant au déploiement de modèles réels et au domaine des licences commerciales.
Le rôle de la technologie des cryptomonnaies
La technologie blockchain construit une pile verticale complète pour l'intelligence artificielle dans le monde physique. Grâce à des incitations par des tokens à travers toute la pile technologique, ces projets créent des mécanismes d'extension ouverts, composables et sans autorisation, rendant possible le développement décentralisé de l'intelligence artificielle physique.
Une fois que le mécanisme d'incitation des jetons sera officiellement lancé, la participation au réseau devrait encore augmenter. Les utilisateurs qui achètent des équipements peuvent obtenir des incitations de la part des porteurs de projet, tandis que les entreprises de développement de Bots paient des récompenses de contribution aux détenteurs d'équipements. Cette double incitation encouragera davantage de personnes à participer à la collecte de données. En même temps, les porteurs de projet inciteront de manière dynamique la collecte de données comportementales personnalisées de haute valeur, comblant ainsi plus efficacement le fossé technologique entre la simulation et l'application réelle.
Perspectives d'avenir
Le moment "ChatGPT" dans le domaine des Bots ne sera peut-être pas déclenché par les entreprises de Bots elles-mêmes, car le déploiement matériel est beaucoup plus complexe que le logiciel. La croissance explosive de la technologie des Bots est naturellement limitée par le coût, la disponibilité du matériel et la complexité du déploiement.
Le tournant des robots humanoïdes ne réside pas dans l'émerveillement des prototypes, mais dans la réduction des coûts à un niveau abordable pour le grand public, tout comme la popularisation des smartphones ou des ordinateurs. Lorsque les coûts diminuent, le matériel devient un ticket d'entrée, et le véritable avantage concurrentiel résidera dans les données et les modèles : concrètement, il s'agira de l'échelle, de la qualité et de la diversité de l'intelligence motrice utilisée pour entraîner les machines.
Avec l'avancée de la révolution des plateformes Bots, le soutien des données deviendra essentiel. La solution d'intelligence artificielle physique décentralisée (DePAI) devrait combler le vide le plus critique dans la pile technologique des robots AI, ouvrant la voie à la transition des robots humanoïdes de la science-fiction à la réalité.
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Le développement des robots humanoïdes connaît une avancée majeure, DePAI pourrait résoudre le goulot d'étranglement des données.
Humanoïde Bots : des rêves de science-fiction aux applications réelles
Les robots humanoïdes sont en train de passer rapidement de la science-fiction à la réalité. La baisse des coûts matériels, l'augmentation des investissements en capital, ainsi que les percées technologiques en matière de flexibilité de mouvement et de capacité opérationnelle, sont les trois facteurs qui propulsent une nouvelle vague de transformations majeures dans le domaine de l'informatique.
Bien que la puissance de calcul et les équipements matériels deviennent de plus en plus accessibles, offrant un avantage de coût pour l'ingénierie des Bots, le secteur est toujours confronté au défi du goulot d'étranglement des données d'entraînement. Dans ce contexte, certains projets commencent à utiliser l'intelligence artificielle physique décentralisée (DePAI) pour externaliser des données de mouvement et de synthèse à haute précision, et construire des modèles de base pour les Bots. Cela leur confère une position unique pour promouvoir le déploiement des Bots humanoïdes.
De la fonctionnalité unique à la forme multifonctionnelle
La commercialisation de la technologie des Bots n'est pas une nouveauté. Les appareils ménagers que nous connaissons, comme les Bots de nettoyage et les caméras pour animaux de compagnie, appartiennent à la catégorie des Bots à fonction unique. Avec les progrès de l'intelligence artificielle, les Bots évoluent vers des formes multifunctionnelles pour s'adapter à des opérations dans des environnements ouverts plus complexes.
On prévoit que dans les 5 à 15 prochaines années, les Robots humanoïdes passeront progressivement de tâches de base à des travaux complexes tels que l'accueil, le secours en cas d'incendie, voire la chirurgie.
Dynamique du marché et percées technologiques
Actuellement, plus de 100 entreprises se sont positionnées dans le domaine des Bots humanoïdes. La nouvelle génération de Bots humanoïdes présente des mouvements fluides et naturels, lui permettant d'interagir de manière humanoïde dans des environnements réels. Certains Bots peuvent même marcher à une vitesse de 3,3 mètres par seconde, bien au-delà de la vitesse de marche moyenne de l'homme qui est de 1,4 mètre par seconde.
De plus, le coût des robots humanoïdes continue de diminuer. Il est prévu qu'à l'horizon 2032, son coût sera inférieur au niveau des salaires humains aux États-Unis.
Goulots d'étranglement du développement : données d'entraînement du monde réel
Bien qu'il existe de nombreux facteurs favorables dans le domaine des robots humanoïdes, le manque et la qualité insuffisante des données restent des obstacles à leur déploiement à grande échelle. Par rapport aux technologies de conduite autonome, les robots humanoïdes font face à des défis de collecte de données plus importants.
Les consommateurs sont peu susceptibles d'accepter l'existence de "Bots nourrices", ce qui signifie que les robots doivent avoir des performances élevées prêtes à l'emploi. Par conséquent, la collecte de données avant le déploiement devient cruciale. Tout l'entraînement doit être effectué avant la production commerciale, et l'échelle et la qualité des données restent des problèmes persistants.
Actuellement, le plus grand ensemble de données de Bots ne contient qu'environ 2,4 millions d'enregistrements d'interaction, ce qui est un écart énorme par rapport aux 150 billions de jetons de texte de GPT-4 ou aux milliards de paires vidéo-texte étiquetées utilisées par Midjourney et Sora. Cette incompletude de la base de données explique pourquoi la technologie des Bots n'a pas encore atteint le véritable modèle de base comme les grands modèles de langage.
Nouvelle méthode pour briser le goulot d'étranglement des données
Les méthodes traditionnelles de collecte de données peinent à répondre aux besoins de mise à l'échelle des données d'entraînement pour les robots humanoïdes. La simulation est peu coûteuse mais manque de scénarios de frontières réels, les vidéos sur Internet ne peuvent pas fournir la sensation corporelle nécessaire ni un environnement de retour de force, tandis que les données du monde réel, bien qu'exactes, sont coûteuses et manquent d'évolutivité.
Pour résoudre ce problème, certains projets ont proposé de nouvelles solutions. En construisant une plateforme logicielle et de données intégrée verticalement axée sur les applications de robots intelligents incarnés, ces projets visent à résoudre le problème des goulets d'étranglement des données dans le domaine des robots humanoïdes.
Solution full-stack
Cette solution full stack comprend généralement des appareils de capture de mouvement de consommation propriétaires, des écosystèmes de jeux en réalité augmentée et virtuelle, des plateformes de données multimodales et des modèles fondamentaux de Bots. Les utilisateurs échangent des données de mouvement haute fidélité contre des récompenses incitatives sur le réseau, ce qui stimule le développement continu de la plateforme.
Cette méthode permet non seulement de collecter des données du monde réel à grande échelle, mais aussi de construire des environnements de simulation pour la formation de modèles, montrant ainsi la véritable puissance des réseaux intelligents physiques distribués. Cette plateforme est en train de créer un écosystème de développeurs d'intelligence artificielle physique qui va au-delà de la simple acquisition de données, ses fonctionnalités s'étendant au déploiement de modèles réels et au domaine des licences commerciales.
Le rôle de la technologie des cryptomonnaies
La technologie blockchain construit une pile verticale complète pour l'intelligence artificielle dans le monde physique. Grâce à des incitations par des tokens à travers toute la pile technologique, ces projets créent des mécanismes d'extension ouverts, composables et sans autorisation, rendant possible le développement décentralisé de l'intelligence artificielle physique.
Une fois que le mécanisme d'incitation des jetons sera officiellement lancé, la participation au réseau devrait encore augmenter. Les utilisateurs qui achètent des équipements peuvent obtenir des incitations de la part des porteurs de projet, tandis que les entreprises de développement de Bots paient des récompenses de contribution aux détenteurs d'équipements. Cette double incitation encouragera davantage de personnes à participer à la collecte de données. En même temps, les porteurs de projet inciteront de manière dynamique la collecte de données comportementales personnalisées de haute valeur, comblant ainsi plus efficacement le fossé technologique entre la simulation et l'application réelle.
Perspectives d'avenir
Le moment "ChatGPT" dans le domaine des Bots ne sera peut-être pas déclenché par les entreprises de Bots elles-mêmes, car le déploiement matériel est beaucoup plus complexe que le logiciel. La croissance explosive de la technologie des Bots est naturellement limitée par le coût, la disponibilité du matériel et la complexité du déploiement.
Le tournant des robots humanoïdes ne réside pas dans l'émerveillement des prototypes, mais dans la réduction des coûts à un niveau abordable pour le grand public, tout comme la popularisation des smartphones ou des ordinateurs. Lorsque les coûts diminuent, le matériel devient un ticket d'entrée, et le véritable avantage concurrentiel résidera dans les données et les modèles : concrètement, il s'agira de l'échelle, de la qualité et de la diversité de l'intelligence motrice utilisée pour entraîner les machines.
Avec l'avancée de la révolution des plateformes Bots, le soutien des données deviendra essentiel. La solution d'intelligence artificielle physique décentralisée (DePAI) devrait combler le vide le plus critique dans la pile technologique des robots AI, ouvrant la voie à la transition des robots humanoïdes de la science-fiction à la réalité.