Интеграция DePIN и эмбодиентного интеллекта: технологические вызовы и перспективы на будущее

27 февраля подкаст-дискуссия на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" привлекла внимание отрасли. В этой дискуссии глубоко исследовались вызовы и возможности децентрализованной физической инфраструктурной сети (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальном этапе, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способы работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, 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 будут проанализированы ключевые моменты обсуждения, рассмотрены проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN роботов, проанализированы основные препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Наконец, мы также обсудим перспективы будущего развития технологии DePIN роботов.

Основные проблемы DePIN智能机器人的

Узкое место 1: Данные

В отличие от "онлайн" ИИ больших моделей, которые обучаются на больших объемах интернет-данных, воплощенный ИИ необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта. На данный момент в мире еще не создана такая крупномасштабная инфраструктура, а также отсутствует согласие по поводу того, как собирать эти данные. Сбор данных для воплощенного ИИ в основном делится на три категории:

1. Данные, обрабатываемые человеком: высокое качество, способны захватывать видеопоток и метки действий, но высокая стоимость и высокая трудоемкость.
2. Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для обучения роботов передвижению в сложной местности, но неэффективны для задач с изменчивостью.
3. Видеообучение: позволить ИИ моделям учиться, наблюдая за видео из реального мира, но без прямой физической обратной связи.

Узкое место два: Уровень автономности

Чтобы сделать робототехнику действительно практичной, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако повышение точности на 0,001% требует экспоненциального времени и усилий. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер, и с каждым шагом вперед трудность значительно возрастает.

Узкое место три: ограничение аппаратного обеспечения

Даже если модели ИИ становятся все более продвинутыми, существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово к истинной автономии. Основные проблемы включают:

• Нехватка высокочувствительных тактильных датчиков
• Трудности в распознавании遮挡物
• Дизайн исполнительного механизма недостаточно биомиметичен, что приводит к жестким движениям и потенциальной опасности

Узкое место четыре: сложность расширения оборудования

Реализация технологий умных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что представляет собой огромные капитальные вызовы. В настоящее время только финансово мощные крупные компании могут позволить себе масштабные эксперименты, а стоимость самых эффективных гуманоидных роботов по-прежнему достигает десятков тысяч долларов, что затрудняет их массовое внедрение.

Узкое место пять: оценка эффективности

Оценка физического ИИ требует долгосрочного и масштабного развертывания в реальном мире, этот процесс требует времени и сложен. В отличие от онлайн больших моделей ИИ, которые можно быстро протестировать, истинные возможности робототехнических технологий можно проверить только через долгосрочное практическое применение.

Узкое место шесть: потребность в рабочей силе

Разработка AI для роботов продолжается, и человеческая рабочая сила по-прежнему незаменима. Необходимы операторы для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию для поддержания работы роботов, а также исследователи для постоянной оптимизации моделей AI. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которую DePIN должен решить.

Будущее: Момент прорыва в робототехнике

Хотя универсальному роботу ИИ еще предстоит пройти путь до широкомасштабного применения, прогресс технологий DePIN в робототехнике внушает надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить финансовую нагрузку и ускорить процесс сбора и оценки данных.

Улучшения в аппаратном дизайне на основе ИИ, такие как оптимизированные ИИ-чипы и материалы, могут значительно сократить время разработки. Благодаря децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN исследователи по всему миру могут обучать и оценивать модели без ограничений капитала.

Кроме того, новые AI-агенты продемонстрировали инновационную модель получения прибыли в сети децентрализованных робототехнических технологий. Эти AI-агенты могут поддерживать свою финансовую устойчивость за счет децентрализованного владения и токенизированных стимулов, формируя экономический цикл, благоприятный для разработки AI и участников DePIN.

итог

Развитие ИИ-роботов включает в себя алгоритмы, обновление оборудования, накопление данных, финансовую поддержку и участие людей. Создание сети роботов DePIN означает, что с помощью децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и капитальные вложения могут координироваться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию оборудования, но и снижает порог разработки, позволяя большему количеству исследователей, предпринимателей и частных пользователей участвовать в этом процессе.

В будущем мы ожидаем, что индустрия робототехники больше не будет зависеть от немногих технологических гигантов, а будет продвигаться глобальным сообществом к действительно открытому и устойчивому технологическому экосистеме. Развитие DePIN может привести к революционным прорывам в робототехнике, продвигая отрасль к более демократичному и инновационному будущему.