Слияние DePIN и эмбодированной интеллекта: технические вызовы и перспективы будущего
Децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) сталкивается с огромными вызовами и возможностями в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальном этапе, ее потенциал велик и может кардинально изменить способ работы ИИ-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного ИИ, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будет подробно рассмотрены ключевые проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализированы основные препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. В заключение мы заглянем в будущее технологии DePIN-роботов и обсудим, не наступает ли в этой области "момент ChatGPT".
Узкие места DePIN-умных роботов
Узкое место 1: Данные
Эмбедированный ИИ требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует инфраструктура широкого масштаба, и методы сбора данных еще не достигли согласия. Сбор данных для эмбедированного ИИ можно разделить на три категории:
Данные, обрабатываемые человеком: высокое качество, могут захватывать видеопотоки и метки действий, но имеют высокую стоимость и большую трудозатратность.
Синтетические данные (модельные данные): подходят для обучения роботов перемещению по сложным ландшафтам, но их эффективность ограничена в условиях изменчивых задач.
Видеообучение: обучение через наблюдение за видео из реального мира, но без прямой физической обратной связи.
Узкое место 2: Уровень автономии
Для того, чтобы робототехника стала коммерческой, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или выше. Однако каждое повышение точности на 0,001% требует экспоненциального времени и усилий. Прогресс в робототехнике экспоненциален, и для достижения последнего 1% точности могут потребоваться годы или даже десятилетия.
Узкое место 3: Ограничения аппаратного обеспечения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово для достижения настоящей автономности. Основные проблемы включают в себя:
Недостаток высокоточных тактильных датчиков
Сложности с распознаванием遮挡物体
Дизайн исполнительного механизма недостаточно биологичен, что приводит к жестким и неуклюжим движениям.
Узкое место 4: сложность расширения оборудования
Технология интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время стоимость самых эффективных гуманоидных роботов все еще достигает десятков тысяч долларов, что затрудняет их массовое распространение.
Узкое место пять: оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного и масштабного развертывания в реальном мире, этот процесс занимает много времени и сложен. По сравнению с онлайн AI моделями, цикл проверки технологий робототехники длиннее и сложнее.
Узкое место шесть: потребность в рабочей силе
Разработка AI для роботов все еще сильно зависит от человеческой рабочей силы. Необходимы человеческие операторы для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию для поддержания работы роботов, а также исследователи для постоянной оптимизации моделей AI. Эта постоянная человеческая интервенция является одной из основных проблем, которые DePIN должен решить.
Будущее: Час ChatGPT в робототехнике
Несмотря на то, что универсальным роботам с ИИ еще предстоит пройти долгий путь до массового применения, достижения в технологии DePIN-роботов внушают надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут разгрузить капитал и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Преимущества DePIN включают:
Ускорение сбора и оценки данных: децентрализованные сети могут работать параллельно, собирая данные и обеспечивая более широкое развертывание.
Улучшение дизайна аппаратного обеспечения на основе ИИ: оптимизация чипов и материаловедением с помощью ИИ может значительно сократить временные рамки развития технологий.
Децентрализованная вычислительная инфраструктура: позволяет исследователям по всему миру обучать и оценивать модели без ограничений со стороны капитала.
Новый тип модели прибыли: такие как автономная работа и механизмы токенов, демонстрируемые AI-агентами, предоставляют устойчивую экономическую модель для умных роботов, управляемых DePIN.
Резюме
Развитие AI-роботов зависит не только от алгоритмов, но и от обновления аппаратного обеспечения, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN-роботов означает возможность совместного сбора данных, распределения вычислительных ресурсов и капитальных вложений на глобальном уровне, что ускоряет обучение AI и оптимизацию аппаратного обеспечения, одновременно снижая порог разработки.
Мы ожидаем, что индустрия робототехники больше не будет зависеть от немногих технологических гигантов, а будет развиваться благодаря глобальному сообществу, двигаясь к действительно открытой и устойчивой технологической экосистеме. С помощью силы DePIN технологии робототехники имеют потенциал для более быстрого и широкого внедрения инноваций и приложений.
Посмотреть Оригинал
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» .
10 Лайков
Награда
10
5
Поделиться
комментарий
0/400
GasWaster
· 08-05 20:55
мне все равно... просто еще один L1, пытающийся решить проблему масштабирования. разбудите меня, когда Газ упадет ниже 5 гвеи, смх
Технология DePIN умных Ботов: возможности и вызовы, будущее обещает
Слияние DePIN и эмбодированной интеллекта: технические вызовы и перспективы будущего
Децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) сталкивается с огромными вызовами и возможностями в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальном этапе, ее потенциал велик и может кардинально изменить способ работы ИИ-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного ИИ, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будет подробно рассмотрены ключевые проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализированы основные препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. В заключение мы заглянем в будущее технологии DePIN-роботов и обсудим, не наступает ли в этой области "момент ChatGPT".
Узкие места DePIN-умных роботов
Узкое место 1: Данные
Эмбедированный ИИ требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует инфраструктура широкого масштаба, и методы сбора данных еще не достигли согласия. Сбор данных для эмбедированного ИИ можно разделить на три категории:
Узкое место 2: Уровень автономии
Для того, чтобы робототехника стала коммерческой, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или выше. Однако каждое повышение точности на 0,001% требует экспоненциального времени и усилий. Прогресс в робототехнике экспоненциален, и для достижения последнего 1% точности могут потребоваться годы или даже десятилетия.
Узкое место 3: Ограничения аппаратного обеспечения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово для достижения настоящей автономности. Основные проблемы включают в себя:
Узкое место 4: сложность расширения оборудования
Технология интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время стоимость самых эффективных гуманоидных роботов все еще достигает десятков тысяч долларов, что затрудняет их массовое распространение.
Узкое место пять: оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного и масштабного развертывания в реальном мире, этот процесс занимает много времени и сложен. По сравнению с онлайн AI моделями, цикл проверки технологий робототехники длиннее и сложнее.
Узкое место шесть: потребность в рабочей силе
Разработка AI для роботов все еще сильно зависит от человеческой рабочей силы. Необходимы человеческие операторы для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию для поддержания работы роботов, а также исследователи для постоянной оптимизации моделей AI. Эта постоянная человеческая интервенция является одной из основных проблем, которые DePIN должен решить.
Будущее: Час ChatGPT в робототехнике
Несмотря на то, что универсальным роботам с ИИ еще предстоит пройти долгий путь до массового применения, достижения в технологии DePIN-роботов внушают надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут разгрузить капитал и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Преимущества DePIN включают:
Ускорение сбора и оценки данных: децентрализованные сети могут работать параллельно, собирая данные и обеспечивая более широкое развертывание.
Улучшение дизайна аппаратного обеспечения на основе ИИ: оптимизация чипов и материаловедением с помощью ИИ может значительно сократить временные рамки развития технологий.
Децентрализованная вычислительная инфраструктура: позволяет исследователям по всему миру обучать и оценивать модели без ограничений со стороны капитала.
Новый тип модели прибыли: такие как автономная работа и механизмы токенов, демонстрируемые AI-агентами, предоставляют устойчивую экономическую модель для умных роботов, управляемых DePIN.
Резюме
Развитие AI-роботов зависит не только от алгоритмов, но и от обновления аппаратного обеспечения, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN-роботов означает возможность совместного сбора данных, распределения вычислительных ресурсов и капитальных вложений на глобальном уровне, что ускоряет обучение AI и оптимизацию аппаратного обеспечения, одновременно снижая порог разработки.
Мы ожидаем, что индустрия робототехники больше не будет зависеть от немногих технологических гигантов, а будет развиваться благодаря глобальному сообществу, двигаясь к действительно открытой и устойчивой технологической экосистеме. С помощью силы DePIN технологии робототехники имеют потенциал для более быстрого и широкого внедрения инноваций и приложений.