Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir
Le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) fait face à d'énormes défis et opportunités dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et pourrait transformer radicalement la façon dont les robots AI fonctionnent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie robotique AI DePIN fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article explorera en profondeur les problèmes clés auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera les principaux obstacles à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous envisagerons l'avenir de la technologie des robots DePIN et examinerons si nous sommes sur le point d'assister au "moment ChatGPT" dans ce domaine.
Les goulets d'étranglement des robots intelligents DePIN
Goulot d'étranglement 1 : Données
L'IA incarnée doit interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, mais il manque actuellement des infrastructures à grande échelle, et les méthodes de collecte de données ne sont pas encore parvenues à un consensus. La collecte de données pour l'IA incarnée peut être divisée en trois catégories :
Données opérationnelles humaines : qualité élevée, capable de capturer des flux vidéo et des étiquettes d'action, mais coût élevé et forte intensité de travail.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées pour entraîner les robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais leur efficacité est limitée dans des tâches variées.
Apprentissage vidéo : apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais sans rétroaction physique directe.
Goulot d'étranglement 2 : Niveau d'autonomie
Pour que la robotique devienne commerciale, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de la précision nécessite un investissement exponentiel en temps et en effort. Les progrès de la robotique sont de nature exponentielle, le dernier 1 % de précision pouvant nécessiter des années, voire des décennies, pour être atteint.
Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles
Le matériel robotique actuel n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Manque de capteurs tactiles de haute précision
Reconnaissance des objets masqués difficile
La conception de l'exécuteur n'est pas suffisamment biomorphique, ce qui entraîne des mouvements rigides et peu flexibles.
Goulot d'étranglement quatre : difficulté d'expansion matérielle
La technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui représente un défi capital majeur. Actuellement, le coût des robots humanoïdes les plus efficaces s'élève encore à plusieurs dizaines de milliers de dollars, rendant leur adoption à grande échelle difficile.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme et à grande échelle dans le monde réel, un processus qui est long et complexe. Par rapport aux modèles d'IA en ligne, le cycle de validation des technologies d'intelligence robotique est plus long et plus difficile.
Goulot d'étranglement six : Demande en main-d'œuvre
Le développement de l'IA des robots dépend encore fortement de la main-d'œuvre humaine. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données d'entraînement, une équipe de maintenance pour faire fonctionner les robots, et des chercheurs pour optimiser en permanence les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est l'un des principaux défis que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : le moment ChatGPT de la technologie robotique
Bien que l'IA des robots universels soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les progrès de la technologie robotique DePIN sont prometteurs. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.
Les avantages de DePIN incluent :
Accélérer la collecte et l'évaluation des données : un réseau décentralisé peut fonctionner en parallèle, collecter des données et réaliser un déploiement à plus grande échelle.
Amélioration de la conception matérielle pilotée par l'IA : l'optimisation des puces et de l'ingénierie des matériaux par l'IA pourrait considérablement réduire le temps de développement technologique.
Infrastructure de calcul décentralisée : permet aux chercheurs du monde entier de former et d'évaluer des modèles sans être contraints par le capital.
Nouveau modèle de profit : comme le fonctionnement autonome et le mécanisme d'incitation par les tokens démontrés par l'agent AI, offrant un modèle économique durable pour les robots intelligents alimentés par DePIN.
Résumé
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais aussi de la mise à niveau du matériel, de l'accumulation de données, du soutien financier et de la participation humaine. La création d'un réseau DePIN robotique signifie qu'il est possible de collecter des données, de répartir des ressources de calcul et d'investir des capitaux de manière collaborative à l'échelle mondiale, accélérant ainsi l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, tout en abaissant les barrières à l'entrée.
Nous espérons que l'industrie des robots ne dépendra plus de quelques géants technologiques, mais sera plutôt propulsée par une communauté mondiale, avançant vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable. Grâce à la puissance de DePIN, la technologie robotique devrait connaître des innovations et des applications plus rapides et plus larges.
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GasWaster
· 08-05 20:55
meh... juste un autre L1 essayant de résoudre le scalabilité. réveille-moi quand le gas atteindra <5 gwei smh
Technologie des Bots DePIN : des opportunités et des défis coexistent, un avenir prometteur.
Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir
Le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) fait face à d'énormes défis et opportunités dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et pourrait transformer radicalement la façon dont les robots AI fonctionnent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie robotique AI DePIN fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article explorera en profondeur les problèmes clés auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera les principaux obstacles à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous envisagerons l'avenir de la technologie des robots DePIN et examinerons si nous sommes sur le point d'assister au "moment ChatGPT" dans ce domaine.
Les goulets d'étranglement des robots intelligents DePIN
Goulot d'étranglement 1 : Données
L'IA incarnée doit interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, mais il manque actuellement des infrastructures à grande échelle, et les méthodes de collecte de données ne sont pas encore parvenues à un consensus. La collecte de données pour l'IA incarnée peut être divisée en trois catégories :
Goulot d'étranglement 2 : Niveau d'autonomie
Pour que la robotique devienne commerciale, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de la précision nécessite un investissement exponentiel en temps et en effort. Les progrès de la robotique sont de nature exponentielle, le dernier 1 % de précision pouvant nécessiter des années, voire des décennies, pour être atteint.
Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles
Le matériel robotique actuel n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Goulot d'étranglement quatre : difficulté d'expansion matérielle
La technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui représente un défi capital majeur. Actuellement, le coût des robots humanoïdes les plus efficaces s'élève encore à plusieurs dizaines de milliers de dollars, rendant leur adoption à grande échelle difficile.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme et à grande échelle dans le monde réel, un processus qui est long et complexe. Par rapport aux modèles d'IA en ligne, le cycle de validation des technologies d'intelligence robotique est plus long et plus difficile.
Goulot d'étranglement six : Demande en main-d'œuvre
Le développement de l'IA des robots dépend encore fortement de la main-d'œuvre humaine. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données d'entraînement, une équipe de maintenance pour faire fonctionner les robots, et des chercheurs pour optimiser en permanence les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est l'un des principaux défis que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : le moment ChatGPT de la technologie robotique
Bien que l'IA des robots universels soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les progrès de la technologie robotique DePIN sont prometteurs. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.
Les avantages de DePIN incluent :
Accélérer la collecte et l'évaluation des données : un réseau décentralisé peut fonctionner en parallèle, collecter des données et réaliser un déploiement à plus grande échelle.
Amélioration de la conception matérielle pilotée par l'IA : l'optimisation des puces et de l'ingénierie des matériaux par l'IA pourrait considérablement réduire le temps de développement technologique.
Infrastructure de calcul décentralisée : permet aux chercheurs du monde entier de former et d'évaluer des modèles sans être contraints par le capital.
Nouveau modèle de profit : comme le fonctionnement autonome et le mécanisme d'incitation par les tokens démontrés par l'agent AI, offrant un modèle économique durable pour les robots intelligents alimentés par DePIN.
Résumé
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais aussi de la mise à niveau du matériel, de l'accumulation de données, du soutien financier et de la participation humaine. La création d'un réseau DePIN robotique signifie qu'il est possible de collecter des données, de répartir des ressources de calcul et d'investir des capitaux de manière collaborative à l'échelle mondiale, accélérant ainsi l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, tout en abaissant les barrières à l'entrée.
Nous espérons que l'industrie des robots ne dépendra plus de quelques géants technologiques, mais sera plutôt propulsée par une communauté mondiale, avançant vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable. Grâce à la puissance de DePIN, la technologie robotique devrait connaître des innovations et des applications plus rapides et plus larges.