Слияние DePIN и эмбодированной интеллекта: технические вызовы и перспективы развития
Недавно обсуждение на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" привлекло широкое внимание в отрасли. Соучредитель FrodoBot Lab Майкл Чо поделился своим мнением о вызовах и возможностях децентрализованной сети физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальном этапе, ее потенциал огромен и может полностью 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 будут подробно рассмотрены основные проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализированы ключевые препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. В то же время, мы также взглянем на будущие тенденции развития технологии DePIN-роботов.
Основные узкие места DePIN умных роботов
1. Сбор и обработка данных
Эмбодированному ИИ (embodied AI) необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта. Однако в настоящее время отсутствует масштабная инфраструктура для поддержки такого сбора данных, и в отрасли нет согласия по поводу того, как собирать эти данные. Сбор данных для эмбодированного ИИ в основном делится на три категории:
Данные, обрабатываемые человеком: качество высокое, но стоимость высокая, трудозатраты большие.
Синтетические данные (имитационные данные): подходят для конкретных сценариев, но сложно имитировать сложные и изменяющиеся задачи.
Видеонаучение: есть потенциал, но не хватает настоящей физической обратной связи.
2. Уровень автономности
Чтобы реализовать коммерческое применение робототехники, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако для повышения точности на 0,001% требуется экстраординарные усилия. Прогресс в области робототехники имеет экспоненциальный характер, и повышение точности на последние 1% может занять годы или даже десятилетия.
3. Аппаратные ограничения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:
Технология тактильных датчиков недостаточно развита
Трудности в распознавании затененных объектов
Дизайн исполнительного механизма недостаточно гибок и безопасен
4. Сложность аппаратного расширения
Реализация технологии интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает значительные капитальные вызовы. В настоящее время стоимость эффективных гуманоидных роботов все еще высока, что затрудняет их массовое распространение.
5. Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует длительного развертывания в реальном мире, этот процесс затратен по времени и сложен. В отличие от онлайн-ИИ больших моделей, которые можно быстро протестировать, верификация роботизированных интеллектуальных технологий требует масштабного и продолжительного развертывания в реальном времени.
6. Потребности в человеческих ресурсах
Разработка AI для роботов все еще требует значительной человеческой поддержки, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды по обслуживанию, поддерживающие работу роботов, а также исследователей, постоянно оптимизирующих модели AI. Это постоянное вмешательство человека является одной из основных задач, которые DePIN должен решить.
Будущее: Прорывные достижения в робототехнике
Несмотря на то, что массовое применение общего роботизированного ИИ все еще на определенном расстоянии, достижения технологии DePIN в области робототехники вселяют надежду. Масштаб и координация децентрализованной сети могут распределить капитальные затраты, ускорить сбор данных и процесс их оценки.
Некоторые положительные события включают:
Улучшения в аппаратном дизайне на основе ИИ, такие как оптимизация чипов и материаловедения, могут значительно сократить сроки разработки.
Доступ к децентрализованной вычислительной инфраструктуре, позволяющий исследователям по всему миру обучать и оценивать модели без ограничений капитала.
Появление новых моделей прибыли, таких как AI-агенты, поддерживающие свои финансы через децентрализованное владение и токенизированные стимулы.
Заключение
Развитие ИИ-роботов зависит не только от алгоритмов, но и от обновления оборудования, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN для роботов означает, что благодаря силе децентрализованной сети сбор данных с роботов, вычислительные ресурсы и инвестиции могут осуществляться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию оборудования, но и снижает барьеры для разработки, позволяя большему числу исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей участвовать в этом процессе.
В будущем мы ожидаем, что индустрия робототехники больше не будет зависеть от немногих технологических гигантов, а будет развиваться благодаря глобальному сообществу, движущемуся к действительно открытому и устойчивому технологическому экосистеме. С развитием технологий DePIN мы, возможно, станем свидетелями значительных прорывов в области робототехники, открывающих новую эру глубокой интеграции искусственного интеллекта и физического мира.
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» .
DePIN Боты AI: вызовы и возможности сосуществуют, будущее развитие обещает быть интересным
Слияние DePIN и эмбодированной интеллекта: технические вызовы и перспективы развития
Недавно обсуждение на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" привлекло широкое внимание в отрасли. Соучредитель FrodoBot Lab Майкл Чо поделился своим мнением о вызовах и возможностях децентрализованной сети физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальном этапе, ее потенциал огромен и может полностью 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 будут подробно рассмотрены основные проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализированы ключевые препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. В то же время, мы также взглянем на будущие тенденции развития технологии DePIN-роботов.
Основные узкие места DePIN умных роботов
1. Сбор и обработка данных
Эмбодированному ИИ (embodied AI) необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта. Однако в настоящее время отсутствует масштабная инфраструктура для поддержки такого сбора данных, и в отрасли нет согласия по поводу того, как собирать эти данные. Сбор данных для эмбодированного ИИ в основном делится на три категории:
2. Уровень автономности
Чтобы реализовать коммерческое применение робототехники, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако для повышения точности на 0,001% требуется экстраординарные усилия. Прогресс в области робототехники имеет экспоненциальный характер, и повышение точности на последние 1% может занять годы или даже десятилетия.
3. Аппаратные ограничения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:
4. Сложность аппаратного расширения
Реализация технологии интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает значительные капитальные вызовы. В настоящее время стоимость эффективных гуманоидных роботов все еще высока, что затрудняет их массовое распространение.
5. Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует длительного развертывания в реальном мире, этот процесс затратен по времени и сложен. В отличие от онлайн-ИИ больших моделей, которые можно быстро протестировать, верификация роботизированных интеллектуальных технологий требует масштабного и продолжительного развертывания в реальном времени.
6. Потребности в человеческих ресурсах
Разработка AI для роботов все еще требует значительной человеческой поддержки, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды по обслуживанию, поддерживающие работу роботов, а также исследователей, постоянно оптимизирующих модели AI. Это постоянное вмешательство человека является одной из основных задач, которые DePIN должен решить.
Будущее: Прорывные достижения в робототехнике
Несмотря на то, что массовое применение общего роботизированного ИИ все еще на определенном расстоянии, достижения технологии DePIN в области робототехники вселяют надежду. Масштаб и координация децентрализованной сети могут распределить капитальные затраты, ускорить сбор данных и процесс их оценки.
Некоторые положительные события включают:
Заключение
Развитие ИИ-роботов зависит не только от алгоритмов, но и от обновления оборудования, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN для роботов означает, что благодаря силе децентрализованной сети сбор данных с роботов, вычислительные ресурсы и инвестиции могут осуществляться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию оборудования, но и снижает барьеры для разработки, позволяя большему числу исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей участвовать в этом процессе.
В будущем мы ожидаем, что индустрия робототехники больше не будет зависеть от немногих технологических гигантов, а будет развиваться благодаря глобальному сообществу, движущемуся к действительно открытому и устойчивому технологическому экосистеме. С развитием технологий DePIN мы, возможно, станем свидетелями значительных прорывов в области робототехники, открывающих новую эру глубокой интеграции искусственного интеллекта и физического мира.