Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Pada 27 Februari, sebuah diskusi podcast tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian industri. Diskusi ini menggali tantangan dan peluang yang dihadapi oleh jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) dalam bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan dapat sepenuhnya mengubah cara robot AI beroperasi di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang melimpah, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, kendala evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan menganalisis poin-poin kunci dalam diskusi ini, membahas masalah yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keunggulan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kami juga akan membahas prospek pengembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Bottleneck utama dari DePIN robot pintar
Bottleneck 1: Data
Berbeda dengan model AI "online" yang dilatih menggunakan banyak data dari internet, AI terbenam perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasannya. Saat ini, infrastruktur besar-besaran semacam ini belum dibangun di dunia, dan juga kurang kesepakatan tentang bagaimana mengumpulkan data ini. Pengumpulan data untuk AI terbenam terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Operasi data manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label aksi, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerja besar.
Data sintetik (data simulasi): Cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi kurang efektif untuk tugas yang berubah-ubah.
Pembelajaran video: Membiarkan model AI belajar melalui pengamatan video dunia nyata, tetapi kurang memiliki umpan balik interaksi fisik secara langsung.
Tingkat Otonomi
Untuk membuat teknologi robotika benar-benar praktis, tingkat keberhasilan harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, meningkatkan setiap 0,001% akurasi memerlukan waktu dan energi yang eksponensial. Kemajuan dalam teknologi robotika tidak bersifat linier, melainkan eksponensial, di mana setiap langkah maju akan sangat meningkatkan kesulitan.
Bottleneck Tiga: Keterbatasan Perangkat Keras
Meskipun model AI semakin maju, perangkat keras robot yang ada masih belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:
Kurangnya sensor sentuh dengan sensitivitas tinggi
Sulit mengenali objek yang terhalang
Desain aktuator tidak cukup biomimetik, menyebabkan gerakan kaku dan berpotensi berbahaya
Bottleneck Empat: Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, hanya perusahaan besar dengan kekuatan finansial yang kuat yang mampu membiayai eksperimen dalam skala besar, sementara biaya robot humanoid yang paling efisien masih mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mencapai penyebaran secara besar-besaran.
Bottleneck Lima: Evaluasi Efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penyebaran jangka panjang dan berskala besar di dunia nyata, proses ini memakan waktu dan kompleks. Berbeda dengan model AI besar secara online yang dapat diuji dengan cepat, kinerja nyata teknologi kecerdasan robot hanya dapat diverifikasi melalui aplikasi praktis jangka panjang.
Bottleneck Enam: Permintaan Tenaga Kerja
Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia masih sangat diperlukan. Diperlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga robot tetap beroperasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan: Momen Terobosan Teknologi Robot
Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak yang cukup jauh dari penerapan skala besar, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mengurangi beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti chip yang dioptimalkan AI dan rekayasa material, dapat secara signifikan mengurangi waktu pengembangan. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
Selain itu, agen AI baru menunjukkan model profit inovatif untuk jaringan teknologi robot terdesentralisasi. Agen-agen AI ini dapat mempertahankan keuangan mereka melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token, membentuk siklus ekonomi yang menguntungkan bagi pengembangan AI dan peserta DePIN.
Ringkasan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, serta keterlibatan manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti bahwa, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimalisasi perangkat keras, tetapi juga mengurangi hambatan pengembangan, sehingga lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu dapat berpartisipasi.
Di masa depan, kami berharap industri robotika tidak lagi bergantung pada beberapa raksasa teknologi, tetapi didorong bersama oleh komunitas global menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan. Perkembangan DePIN dapat membawa terobosan revolusioner bagi teknologi robotik, mendorong industri menuju masa depan yang lebih demokratis dan inovatif.
Lihat Asli
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 Suka
Hadiah
8
8
Bagikan
Komentar
0/400
GweiWatcher
· 16jam yang lalu
Langsung ke blockchain saja, main-main saja.
Lihat AsliBalas0
WalletDoomsDay
· 16jam yang lalu
Bot menghasilkan uang
Lihat AsliBalas0
CantAffordPancake
· 16jam yang lalu
Bot menghasilkan uang, saya tidak mengerti sama sekali.
Lihat AsliBalas0
StableGeniusDegen
· 16jam yang lalu
Kamu menyebut ini tantangan? Sekarang sudah zaman apa ini?
Lihat AsliBalas0
OldLeekConfession
· 16jam yang lalu
Bermain saham rugi setengah, penelitian koin mengandalkan penipuan
Lihat AsliBalas0
MercilessHalal
· 16jam yang lalu
Siapa yang bertanggung jawab jika perangkat kerasnya mati?
Lihat AsliBalas0
LostBetweenChains
· 16jam yang lalu
DePIN adalah masa depan yang akan datang
Lihat AsliBalas0
FlippedSignal
· 16jam yang lalu
DePIN tidak dapat menjalankannya, harus melihat Web3
DePIN dan integrasi AI Bot: tantangan dan peluang yang ada
Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Pada 27 Februari, sebuah diskusi podcast tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian industri. Diskusi ini menggali tantangan dan peluang yang dihadapi oleh jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) dalam bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan dapat sepenuhnya mengubah cara robot AI beroperasi di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang melimpah, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, kendala evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan menganalisis poin-poin kunci dalam diskusi ini, membahas masalah yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keunggulan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kami juga akan membahas prospek pengembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Bottleneck utama dari DePIN robot pintar
Bottleneck 1: Data
Berbeda dengan model AI "online" yang dilatih menggunakan banyak data dari internet, AI terbenam perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasannya. Saat ini, infrastruktur besar-besaran semacam ini belum dibangun di dunia, dan juga kurang kesepakatan tentang bagaimana mengumpulkan data ini. Pengumpulan data untuk AI terbenam terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Tingkat Otonomi
Untuk membuat teknologi robotika benar-benar praktis, tingkat keberhasilan harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, meningkatkan setiap 0,001% akurasi memerlukan waktu dan energi yang eksponensial. Kemajuan dalam teknologi robotika tidak bersifat linier, melainkan eksponensial, di mana setiap langkah maju akan sangat meningkatkan kesulitan.
Bottleneck Tiga: Keterbatasan Perangkat Keras
Meskipun model AI semakin maju, perangkat keras robot yang ada masih belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:
Bottleneck Empat: Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, hanya perusahaan besar dengan kekuatan finansial yang kuat yang mampu membiayai eksperimen dalam skala besar, sementara biaya robot humanoid yang paling efisien masih mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mencapai penyebaran secara besar-besaran.
Bottleneck Lima: Evaluasi Efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penyebaran jangka panjang dan berskala besar di dunia nyata, proses ini memakan waktu dan kompleks. Berbeda dengan model AI besar secara online yang dapat diuji dengan cepat, kinerja nyata teknologi kecerdasan robot hanya dapat diverifikasi melalui aplikasi praktis jangka panjang.
Bottleneck Enam: Permintaan Tenaga Kerja
Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia masih sangat diperlukan. Diperlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga robot tetap beroperasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan: Momen Terobosan Teknologi Robot
Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak yang cukup jauh dari penerapan skala besar, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mengurangi beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti chip yang dioptimalkan AI dan rekayasa material, dapat secara signifikan mengurangi waktu pengembangan. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
Selain itu, agen AI baru menunjukkan model profit inovatif untuk jaringan teknologi robot terdesentralisasi. Agen-agen AI ini dapat mempertahankan keuangan mereka melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token, membentuk siklus ekonomi yang menguntungkan bagi pengembangan AI dan peserta DePIN.
Ringkasan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, serta keterlibatan manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti bahwa, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimalisasi perangkat keras, tetapi juga mengurangi hambatan pengembangan, sehingga lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu dapat berpartisipasi.
Di masa depan, kami berharap industri robotika tidak lagi bergantung pada beberapa raksasa teknologi, tetapi didorong bersama oleh komunitas global menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan. Perkembangan DePIN dapat membawa terobosan revolusioner bagi teknologi robotik, mendorong industri menuju masa depan yang lebih demokratis dan inovatif.