Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ hiện thân: Thách thức và Triển vọng
Trong một cuộc thảo luận ngành gần đây, đồng sáng lập FrodoBot Lab đã khám phá sâu về những thách thức và cơ hội của mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng của nó rất lớn, hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn cách ứng dụng robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào nhiều dữ liệu internet, công nghệ AI robot DePIN đang đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, giới hạn phần cứng, nút thắt trong đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ phân tích các điểm chính trong cuộc thảo luận này, khám phá các vấn đề mà công nghệ robot DePIN phải đối mặt, mở rộng các rào cản chính của robot phi tập trung, cũng như những lợi thế của DePIN so với phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi cũng sẽ thảo luận về triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Những nút thắt chính của Robot thông minh DePIN
Thu thập dữ liệu và chất lượng
AI thể thân cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí thông minh, điều này khác biệt lớn với các mô hình AI truyền thống phụ thuộc vào dữ liệu từ Internet. Hiện tại, việc thu thập dữ liệu cho AI thể thân chủ yếu được chia thành ba loại:
Dữ liệu hoạt động của con người: chất lượng cao, có thể ghi lại luồng video và nhãn hành động, nhưng chi phí cao và cường độ lao động lớn.
Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): Thích hợp cho các lĩnh vực cụ thể, nhưng khó mô phỏng các tình huống thực tế phức tạp và biến đổi.
Học qua video: Học qua việc quan sát video thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp.
mức độ tự chủ
Việc đạt được tính tự chủ cao là một thách thức lớn mà công nghệ robot đang phải đối mặt. Chẳng hạn, trong thử nghiệm giao hàng cuối cùng, tỷ lệ thành công 90% có vẻ khá tốt, nhưng tỷ lệ thất bại 10% là không thể chấp nhận trong ứng dụng thực tế. Để đạt được tỷ lệ thành công cần thiết cho thương mại hóa là 99,99% hoặc cao hơn, cần phải nỗ lực theo cấp số nhân.
giới hạn phần cứng
Phần cứng robot hiện tại vẫn chưa sẵn sàng để thực hiện tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Thiếu cảm biến xúc giác
Khó khăn trong việc nhận diện khi một phần của vật thể bị che khuất
Hạn chế trong thiết kế bộ thực thi
Khó khăn trong việc mở rộng phần cứng
Khác với các mô hình AI truyền thống chỉ dựa vào khả năng tính toán, công nghệ robot thông minh cần triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại những thách thức về vốn lớn. Hiện tại, chi phí của robot giả người hiệu quả vẫn còn cao, khó có thể đạt được sự phổ biến rộng rãi.
đánh giá hiệu lực
Đánh giá AI vật lý cần thời gian dài triển khai trong thế giới thực, điều này trái ngược với các mô hình AI trực tuyến có thể thử nghiệm nhanh chóng. Cách duy nhất để xác minh công nghệ trí tuệ robot là quan sát các điểm thất bại của nó thông qua việc triển khai quy mô lớn, lâu dài trong thời gian thực.
Nhu cầu nhân lực
Trong phát triển AI robot, lực lượng lao động con người vẫn không thể thiếu. Cần có các nhân viên điều hành cung cấp dữ liệu huấn luyện, đội ngũ bảo trì giữ cho robot hoạt động, cũng như các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI. Sự can thiệp liên tục của con người này là một trong những thách thức chính mà DePIN phải giải quyết.
Triển vọng tương lai của công nghệ robot
Mặc dù AI robot tổng quát còn một khoảng cách nhất định để được áp dụng rộng rãi, nhưng sự tiến bộ của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và khả năng phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.
Ưu điểm của DePIN bao gồm:
Tăng tốc thu thập và đánh giá dữ liệu, đạt được khả năng chạy song song và thu thập dữ liệu ở quy mô lớn hơn.
Cải tiến thiết kế phần cứng do AI điều khiển, chẳng hạn như tối ưu hóa chip và kỹ thuật vật liệu, có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển.
Thông qua cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung, cho phép các nhà nghiên cứu toàn cầu có thể đào tạo và đánh giá mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn.
Khám phá các mô hình lợi nhuận mới, như đại lý AI và động lực token, hình thành vòng kinh tế có lợi cho sự phát triển AI và người tham gia DePIN.
Tóm tắt
Sự phát triển của AI robot không chỉ phụ thuộc vào thuật toán, mà còn liên quan đến việc nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc xây dựng mạng lưới robot DePIN có nghĩa là có thể phối hợp thu thập dữ liệu, phân bổ tài nguyên tính toán và đầu tư vốn trên quy mô toàn cầu, tăng tốc đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng, đồng thời giảm bớt rào cản phát triển. Phương thức phi tập trung này hứa hẹn sẽ thúc đẩy ngành công nghiệp robot thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số ít ông lớn công nghệ, hình thành một hệ sinh thái công nghệ mở, bền vững do cộng đồng toàn cầu cùng thúc đẩy.
Xem bản gốc
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.
12 thích
Phần thưởng
12
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CryptoComedian
· 07-07 06:55
Bots: Chủ nhân, tôi kiếm tiền từ DePIN để nuôi bạn, cười chết mất.
Xem bản gốcTrả lời0
ImpermanentPhobia
· 07-05 05:52
À lại có đồ ngốc mới bị chơi đùa với mọi người
Xem bản gốcTrả lời0
RooftopReserver
· 07-05 05:41
Bots đều đang chơi Blockchain à?
Xem bản gốcTrả lời0
NftDataDetective
· 07-05 05:31
depin x robots... có một mô hình thú vị ở đây nhưng cảm thấy hơi bị thổi phồng một chút thật lòng mà nói
Sự hội nhập của DePIN và Bots: Thách thức và cơ hội đồng thời
Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ hiện thân: Thách thức và Triển vọng
Trong một cuộc thảo luận ngành gần đây, đồng sáng lập FrodoBot Lab đã khám phá sâu về những thách thức và cơ hội của mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng của nó rất lớn, hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn cách ứng dụng robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào nhiều dữ liệu internet, công nghệ AI robot DePIN đang đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, giới hạn phần cứng, nút thắt trong đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ phân tích các điểm chính trong cuộc thảo luận này, khám phá các vấn đề mà công nghệ robot DePIN phải đối mặt, mở rộng các rào cản chính của robot phi tập trung, cũng như những lợi thế của DePIN so với phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi cũng sẽ thảo luận về triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Những nút thắt chính của Robot thông minh DePIN
Thu thập dữ liệu và chất lượng
AI thể thân cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí thông minh, điều này khác biệt lớn với các mô hình AI truyền thống phụ thuộc vào dữ liệu từ Internet. Hiện tại, việc thu thập dữ liệu cho AI thể thân chủ yếu được chia thành ba loại:
mức độ tự chủ
Việc đạt được tính tự chủ cao là một thách thức lớn mà công nghệ robot đang phải đối mặt. Chẳng hạn, trong thử nghiệm giao hàng cuối cùng, tỷ lệ thành công 90% có vẻ khá tốt, nhưng tỷ lệ thất bại 10% là không thể chấp nhận trong ứng dụng thực tế. Để đạt được tỷ lệ thành công cần thiết cho thương mại hóa là 99,99% hoặc cao hơn, cần phải nỗ lực theo cấp số nhân.
giới hạn phần cứng
Phần cứng robot hiện tại vẫn chưa sẵn sàng để thực hiện tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Khó khăn trong việc mở rộng phần cứng
Khác với các mô hình AI truyền thống chỉ dựa vào khả năng tính toán, công nghệ robot thông minh cần triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại những thách thức về vốn lớn. Hiện tại, chi phí của robot giả người hiệu quả vẫn còn cao, khó có thể đạt được sự phổ biến rộng rãi.
đánh giá hiệu lực
Đánh giá AI vật lý cần thời gian dài triển khai trong thế giới thực, điều này trái ngược với các mô hình AI trực tuyến có thể thử nghiệm nhanh chóng. Cách duy nhất để xác minh công nghệ trí tuệ robot là quan sát các điểm thất bại của nó thông qua việc triển khai quy mô lớn, lâu dài trong thời gian thực.
Nhu cầu nhân lực
Trong phát triển AI robot, lực lượng lao động con người vẫn không thể thiếu. Cần có các nhân viên điều hành cung cấp dữ liệu huấn luyện, đội ngũ bảo trì giữ cho robot hoạt động, cũng như các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI. Sự can thiệp liên tục của con người này là một trong những thách thức chính mà DePIN phải giải quyết.
Triển vọng tương lai của công nghệ robot
Mặc dù AI robot tổng quát còn một khoảng cách nhất định để được áp dụng rộng rãi, nhưng sự tiến bộ của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và khả năng phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.
Ưu điểm của DePIN bao gồm:
Tóm tắt
Sự phát triển của AI robot không chỉ phụ thuộc vào thuật toán, mà còn liên quan đến việc nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc xây dựng mạng lưới robot DePIN có nghĩa là có thể phối hợp thu thập dữ liệu, phân bổ tài nguyên tính toán và đầu tư vốn trên quy mô toàn cầu, tăng tốc đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng, đồng thời giảm bớt rào cản phát triển. Phương thức phi tập trung này hứa hẹn sẽ thúc đẩy ngành công nghiệp robot thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số ít ông lớn công nghệ, hình thành một hệ sinh thái công nghệ mở, bền vững do cộng đồng toàn cầu cùng thúc đẩy.