Người hình Bots: Từ giấc mơ khoa học viễn tưởng đến ứng dụng thực tế
Robot hình người đang nhanh chóng chuyển từ tác phẩm khoa học viễn tưởng thành hiện thực. Sự giảm chi phí phần cứng, tăng cường đầu tư vốn, cùng với những đột phá công nghệ về tính linh hoạt trong chuyển động và khả năng vận hành, ba yếu tố này đang thúc đẩy một cuộc cách mạng lớn mới trong lĩnh vực tính toán.
Mặc dù khả năng tính toán và thiết bị phần cứng ngày càng trở nên phổ biến, mang lại lợi thế về chi phí cho kỹ thuật robot, nhưng ngành công nghiệp này vẫn phải đối mặt với thách thức về nút thắt dữ liệu huấn luyện. Trong bối cảnh này, một số dự án bắt đầu tận dụng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) để huy động dữ liệu chuyển động và tổng hợp chính xác cao, và xây dựng mô hình cơ bản cho Bots. Điều này giúp họ có vị trí độc đáo trong việc thúc đẩy việc triển khai Bots hình người.
Từ chức năng đơn lẻ đến hình thái đa chức năng
Công nghệ robot hóa không phải là điều mới mẻ. Các thiết bị gia dụng mà chúng ta quen thuộc như robot hút bụi và camera theo dõi thú cưng đều thuộc về loại robot đơn chức năng. Với sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, robot đang tiến hóa thành hình thức đa chức năng để thích ứng với các tác vụ trong môi trường mở phức tạp hơn.
Trong vòng 5 đến 15 năm tới, robot hình người dự kiến sẽ từ từ nâng cấp từ các nhiệm vụ cơ bản, cuối cùng có thể đảm nhận các công việc phức tạp như dịch vụ tiếp tân, cứu hỏa cứu nạn thậm chí là phẫu thuật.
Động thái thị trường và đột phá công nghệ
Hiện tại, đã có hơn 100 doanh nghiệp đầu tư vào lĩnh vực robot hình người. Thế hệ robot hình người mới thể hiện những chuyển động mượt mà tự nhiên, giúp chúng có thể thực hiện tương tác giống như con người trong môi trường thực tế. Một số robot có tốc độ đi bộ thậm chí có thể đạt 3,3 mét mỗi giây, vượt xa tốc độ đi bộ trung bình của con người là 1,4 mét mỗi giây.
Ngoài ra, chi phí của Robots hình người cũng đang giảm dần. Dự kiến đến năm 2032, chi phí này sẽ thấp hơn mức lương nhân lực tại Mỹ.
Rào cản phát triển: Dữ liệu huấn luyện từ thế giới thực
Mặc dù có nhiều yếu tố thuận lợi trong lĩnh vực robot hình người, nhưng vấn đề chất lượng dữ liệu không đủ và thiếu thốn vẫn cản trở việc triển khai quy mô lớn. So với công nghệ lái tự động, robot hình người phải đối mặt với thách thức lớn hơn trong việc thu thập dữ liệu.
Người tiêu dùng khó có khả năng chấp nhận sự tồn tại của "Bots bảo mẫu", điều này có nghĩa là Bots phải có hiệu suất cao ngay từ khi xuất xưởng. Do đó, việc thu thập dữ liệu trước khi triển khai trở nên cực kỳ quan trọng. Tất cả việc đào tạo phải được hoàn thành trước khi sản xuất thương mại, trong khi quy mô và chất lượng dữ liệu vẫn là những vấn đề tồn tại.
Hiện tại, bộ dữ liệu robot lớn nhất chỉ bao gồm khoảng 2,4 triệu bản ghi tương tác, điều này so với 150 nghìn tỷ token văn bản của GPT-4 hoặc hàng tỷ cặp video văn bản có gán nhãn mà Midjourney và Sora sử dụng thì chênh lệch là rất lớn. Sự thiếu hụt của cơ sở dữ liệu này giải thích lý do tại sao công nghệ robot vẫn chưa đạt được mô hình cơ bản thực sự như các mô hình ngôn ngữ lớn.
Phương pháp mới để vượt qua rào cản dữ liệu
Các phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống khó có thể đáp ứng nhu cầu quy mô của dữ liệu huấn luyện cho người hình Bots. Chi phí mô phỏng thấp nhưng thiếu cảnh giới hạn thực tế, video trên internet không thể cung cấp cảm giác vật thể cần thiết và môi trường phản hồi lực, trong khi dữ liệu từ thế giới thực mặc dù chính xác nhưng chi phí cao và thiếu khả năng mở rộng.
Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đã đề xuất các giải pháp mới. Bằng cách xây dựng nền tảng phần mềm và dữ liệu tích hợp theo chiều dọc dành cho các ứng dụng robot thông minh có thân, các dự án này nhằm giải quyết vấn đề tắc nghẽn dữ liệu trong lĩnh vực robot hình người.
Giải pháp toàn diện
Giải pháp toàn diện này thường bao gồm thiết bị thu nhận chuyển động tiêu dùng độc quyền, hệ sinh thái trò chơi thực tế tăng cường và thực tế ảo, nền tảng dữ liệu đa phương thức cũng như mô hình cơ sở Bots. Người dùng đổi dữ liệu chuyển động độ trung thực cao để lấy phần thưởng khuyến khích mạng, thúc đẩy sự phát triển bền vững của nền tảng.
Phương pháp này không chỉ có khả năng thu thập dữ liệu từ thế giới thực trên quy mô lớn, mà còn có thể xây dựng môi trường mô phỏng để thúc đẩy việc đào tạo mô hình, thể hiện sức mạnh thực sự của mạng lưới trí tuệ vật lý phân tán. Nền tảng này đang xây dựng một hệ sinh thái phát triển trí tuệ nhân tạo vật lý vượt ra ngoài việc chỉ thu thập dữ liệu, với các chức năng đã mở rộng đến lĩnh vực triển khai mô hình thực tế và cấp phép thương mại.
Vai trò của công nghệ tiền điện tử
Công nghệ mã hóa đang xây dựng một ngăn xếp dọc hoàn chỉnh cho trí tuệ nhân tạo vật lý. Thông qua việc khuyến khích bằng token xuyên suốt toàn bộ ngăn xếp công nghệ, các dự án này đã tạo ra cơ chế mở, có thể phối hợp, không cần sự cho phép, giúp phát triển trí tuệ nhân tạo vật lý theo cách phi tập trung trở nên khả thi.
Khi cơ chế khuyến khích token chính thức được khởi động, mức độ tham gia của mạng lưới có khả năng sẽ được nâng cao hơn nữa. Người dùng mua thiết bị có thể nhận được khuyến khích từ nhà phát triển dự án, công ty phát triển Bots sẽ trả thưởng cho những người sở hữu thiết bị dựa trên đóng góp của họ, sự khuyến khích kép này sẽ thúc đẩy nhiều người tham gia vào việc thu thập dữ liệu. Đồng thời, nhà phát triển dự án sẽ khuyến khích động đối với việc thu thập dữ liệu hành vi tùy chỉnh có giá trị cao, từ đó thu hẹp hiệu quả khoảng cách công nghệ giữa mô phỏng giả lập và ứng dụng thực tế.
Triển vọng tương lai
Thời điểm "ChatGPT" trong lĩnh vực Bots có thể không được khởi động bởi chính các công ty Bots, vì việc triển khai phần cứng phức tạp hơn nhiều so với phần mềm. Sự bùng nổ trong công nghệ Bots tự nhiên bị giới hạn bởi chi phí, khả năng cung cấp phần cứng và độ phức tạp trong việc triển khai.
Điểm chuyển mình của robot hình người không nằm ở việc nguyên mẫu gây ấn tượng như thế nào, mà ở việc chi phí giảm xuống mức mà đại chúng có thể chấp nhận, giống như sự phổ biến của điện thoại thông minh hoặc máy tính vào những năm trước. Khi chi phí giảm, phần cứng sẽ trở thành vé vào cửa, lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ nằm ở dữ liệu và mô hình: cụ thể là quy mô, chất lượng và sự đa dạng của trí thông minh chuyển động được sử dụng để huấn luyện máy.
Với sự tiến triển của cuộc cách mạng nền tảng Bots, hỗ trợ dữ liệu sẽ trở thành chìa khóa. Giải pháp Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) được kỳ vọng sẽ lấp đầy khoảng trống quan trọng nhất trong công nghệ Bots AI, mở đường cho Bots hình người từ khoa học viễn tưởng bước vào thực tế.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Phát triển robot hình người đạt được bước ngoặt lớn DePAI có thể giải quyết nút thắt dữ liệu
Người hình Bots: Từ giấc mơ khoa học viễn tưởng đến ứng dụng thực tế
Robot hình người đang nhanh chóng chuyển từ tác phẩm khoa học viễn tưởng thành hiện thực. Sự giảm chi phí phần cứng, tăng cường đầu tư vốn, cùng với những đột phá công nghệ về tính linh hoạt trong chuyển động và khả năng vận hành, ba yếu tố này đang thúc đẩy một cuộc cách mạng lớn mới trong lĩnh vực tính toán.
Mặc dù khả năng tính toán và thiết bị phần cứng ngày càng trở nên phổ biến, mang lại lợi thế về chi phí cho kỹ thuật robot, nhưng ngành công nghiệp này vẫn phải đối mặt với thách thức về nút thắt dữ liệu huấn luyện. Trong bối cảnh này, một số dự án bắt đầu tận dụng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) để huy động dữ liệu chuyển động và tổng hợp chính xác cao, và xây dựng mô hình cơ bản cho Bots. Điều này giúp họ có vị trí độc đáo trong việc thúc đẩy việc triển khai Bots hình người.
Từ chức năng đơn lẻ đến hình thái đa chức năng
Công nghệ robot hóa không phải là điều mới mẻ. Các thiết bị gia dụng mà chúng ta quen thuộc như robot hút bụi và camera theo dõi thú cưng đều thuộc về loại robot đơn chức năng. Với sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, robot đang tiến hóa thành hình thức đa chức năng để thích ứng với các tác vụ trong môi trường mở phức tạp hơn.
Trong vòng 5 đến 15 năm tới, robot hình người dự kiến sẽ từ từ nâng cấp từ các nhiệm vụ cơ bản, cuối cùng có thể đảm nhận các công việc phức tạp như dịch vụ tiếp tân, cứu hỏa cứu nạn thậm chí là phẫu thuật.
Động thái thị trường và đột phá công nghệ
Hiện tại, đã có hơn 100 doanh nghiệp đầu tư vào lĩnh vực robot hình người. Thế hệ robot hình người mới thể hiện những chuyển động mượt mà tự nhiên, giúp chúng có thể thực hiện tương tác giống như con người trong môi trường thực tế. Một số robot có tốc độ đi bộ thậm chí có thể đạt 3,3 mét mỗi giây, vượt xa tốc độ đi bộ trung bình của con người là 1,4 mét mỗi giây.
Ngoài ra, chi phí của Robots hình người cũng đang giảm dần. Dự kiến đến năm 2032, chi phí này sẽ thấp hơn mức lương nhân lực tại Mỹ.
Rào cản phát triển: Dữ liệu huấn luyện từ thế giới thực
Mặc dù có nhiều yếu tố thuận lợi trong lĩnh vực robot hình người, nhưng vấn đề chất lượng dữ liệu không đủ và thiếu thốn vẫn cản trở việc triển khai quy mô lớn. So với công nghệ lái tự động, robot hình người phải đối mặt với thách thức lớn hơn trong việc thu thập dữ liệu.
Người tiêu dùng khó có khả năng chấp nhận sự tồn tại của "Bots bảo mẫu", điều này có nghĩa là Bots phải có hiệu suất cao ngay từ khi xuất xưởng. Do đó, việc thu thập dữ liệu trước khi triển khai trở nên cực kỳ quan trọng. Tất cả việc đào tạo phải được hoàn thành trước khi sản xuất thương mại, trong khi quy mô và chất lượng dữ liệu vẫn là những vấn đề tồn tại.
Hiện tại, bộ dữ liệu robot lớn nhất chỉ bao gồm khoảng 2,4 triệu bản ghi tương tác, điều này so với 150 nghìn tỷ token văn bản của GPT-4 hoặc hàng tỷ cặp video văn bản có gán nhãn mà Midjourney và Sora sử dụng thì chênh lệch là rất lớn. Sự thiếu hụt của cơ sở dữ liệu này giải thích lý do tại sao công nghệ robot vẫn chưa đạt được mô hình cơ bản thực sự như các mô hình ngôn ngữ lớn.
Phương pháp mới để vượt qua rào cản dữ liệu
Các phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống khó có thể đáp ứng nhu cầu quy mô của dữ liệu huấn luyện cho người hình Bots. Chi phí mô phỏng thấp nhưng thiếu cảnh giới hạn thực tế, video trên internet không thể cung cấp cảm giác vật thể cần thiết và môi trường phản hồi lực, trong khi dữ liệu từ thế giới thực mặc dù chính xác nhưng chi phí cao và thiếu khả năng mở rộng.
Để giải quyết vấn đề này, một số dự án đã đề xuất các giải pháp mới. Bằng cách xây dựng nền tảng phần mềm và dữ liệu tích hợp theo chiều dọc dành cho các ứng dụng robot thông minh có thân, các dự án này nhằm giải quyết vấn đề tắc nghẽn dữ liệu trong lĩnh vực robot hình người.
Giải pháp toàn diện
Giải pháp toàn diện này thường bao gồm thiết bị thu nhận chuyển động tiêu dùng độc quyền, hệ sinh thái trò chơi thực tế tăng cường và thực tế ảo, nền tảng dữ liệu đa phương thức cũng như mô hình cơ sở Bots. Người dùng đổi dữ liệu chuyển động độ trung thực cao để lấy phần thưởng khuyến khích mạng, thúc đẩy sự phát triển bền vững của nền tảng.
Phương pháp này không chỉ có khả năng thu thập dữ liệu từ thế giới thực trên quy mô lớn, mà còn có thể xây dựng môi trường mô phỏng để thúc đẩy việc đào tạo mô hình, thể hiện sức mạnh thực sự của mạng lưới trí tuệ vật lý phân tán. Nền tảng này đang xây dựng một hệ sinh thái phát triển trí tuệ nhân tạo vật lý vượt ra ngoài việc chỉ thu thập dữ liệu, với các chức năng đã mở rộng đến lĩnh vực triển khai mô hình thực tế và cấp phép thương mại.
Vai trò của công nghệ tiền điện tử
Công nghệ mã hóa đang xây dựng một ngăn xếp dọc hoàn chỉnh cho trí tuệ nhân tạo vật lý. Thông qua việc khuyến khích bằng token xuyên suốt toàn bộ ngăn xếp công nghệ, các dự án này đã tạo ra cơ chế mở, có thể phối hợp, không cần sự cho phép, giúp phát triển trí tuệ nhân tạo vật lý theo cách phi tập trung trở nên khả thi.
Khi cơ chế khuyến khích token chính thức được khởi động, mức độ tham gia của mạng lưới có khả năng sẽ được nâng cao hơn nữa. Người dùng mua thiết bị có thể nhận được khuyến khích từ nhà phát triển dự án, công ty phát triển Bots sẽ trả thưởng cho những người sở hữu thiết bị dựa trên đóng góp của họ, sự khuyến khích kép này sẽ thúc đẩy nhiều người tham gia vào việc thu thập dữ liệu. Đồng thời, nhà phát triển dự án sẽ khuyến khích động đối với việc thu thập dữ liệu hành vi tùy chỉnh có giá trị cao, từ đó thu hẹp hiệu quả khoảng cách công nghệ giữa mô phỏng giả lập và ứng dụng thực tế.
Triển vọng tương lai
Thời điểm "ChatGPT" trong lĩnh vực Bots có thể không được khởi động bởi chính các công ty Bots, vì việc triển khai phần cứng phức tạp hơn nhiều so với phần mềm. Sự bùng nổ trong công nghệ Bots tự nhiên bị giới hạn bởi chi phí, khả năng cung cấp phần cứng và độ phức tạp trong việc triển khai.
Điểm chuyển mình của robot hình người không nằm ở việc nguyên mẫu gây ấn tượng như thế nào, mà ở việc chi phí giảm xuống mức mà đại chúng có thể chấp nhận, giống như sự phổ biến của điện thoại thông minh hoặc máy tính vào những năm trước. Khi chi phí giảm, phần cứng sẽ trở thành vé vào cửa, lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ nằm ở dữ liệu và mô hình: cụ thể là quy mô, chất lượng và sự đa dạng của trí thông minh chuyển động được sử dụng để huấn luyện máy.
Với sự tiến triển của cuộc cách mạng nền tảng Bots, hỗ trợ dữ liệu sẽ trở thành chìa khóa. Giải pháp Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) được kỳ vọng sẽ lấp đầy khoảng trống quan trọng nhất trong công nghệ Bots AI, mở đường cho Bots hình người từ khoa học viễn tưởng bước vào thực tế.