Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Harapan
Baru-baru ini, sebuah podcast tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" memicu diskusi luas di kalangan industri. Para ahli membahas tantangan dan peluang jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan diharapkan dapat mengubah secara radikal cara kerja robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi dan sebagainya.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang hambatan utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, menganalisis tantangan kunci dalam memperluas robot terdesentralisasi, dan membahas keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Akhirnya, kami akan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Bottleneck Robot Cerdas DePIN
1. Tantangan Data
AI yang terwujud (embodied AI) perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasannya, tetapi saat ini kurangnya dasar pengumpulan data skala besar. Pengumpulan data untuk AI yang terwujud dapat dibagi menjadi tiga kategori:
Data operasi manusia: kualitas tinggi, tetapi biaya tinggi, intensitas tenaga kerja besar.
Data sintetis (data simulasi): cocok untuk bidang tertentu, tetapi sulit untuk mencakup tugas yang kompleks dan berubah-ubah.
Pembelajaran video: memiliki potensi, tetapi kurang interaksi fisik langsung sebagai umpan balik.
2. Tingkat Otonomi
Mencapai otonomi tinggi adalah tantangan besar. Setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan tenaga yang eksponensial. Kemajuan teknologi robot bersifat eksponensial, dan 1% terakhir dalam akurasi mungkin memerlukan bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun untuk dicapai.
3. Batasan perangkat keras
Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama meliputi:
Kurangnya sensor sentuh presisi tinggi
Kesulitan dalam mengenali penghalang
Desain aktuator tidak cukup biologis, menyebabkan gerakan kaku
4. Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Teknologi robot pintar perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Biaya yang tinggi membatasi eksperimen berskala besar dan penyebarannya.
5. Evaluasi efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan dunia nyata yang berlangsung lama, proses ini memakan waktu dan kompleks. Menentukan apakah AI benar-benar mencapai tingkat kinerja yang diharapkan memerlukan pengujian waktu nyata yang besar dan berlangsung lama.
6. Sumber Daya Manusia
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak investasi tenaga kerja, termasuk operator, tim pemeliharaan, dan peneliti. Ini kontras dengan model AI yang dilatih di cloud.
Prospek Masa Depan: Momen Terobosan dalam Teknologi Robotika
Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih jauh, kemajuan teknologi robot DePIN sangat menggembirakan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Keuntungan DePIN termasuk:
Mempercepat pengumpulan dan evaluasi data
Mendorong perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI
Menyediakan model keuntungan baru
Misalnya, beberapa proyek menunjukkan model profitabilitas inovatif dari jaringan teknologi robot terdesentralisasi, yang mempertahankan keberlanjutan keuangan melalui operasi mandiri dan insentif token. Model ini menunjukkan bagaimana robot cerdas yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan perkembangan mereka sendiri melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.
Ringkasan
Perkembangan AI robot melibatkan beberapa aspek seperti algoritma, perangkat keras, data, dan pendanaan. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti dapat melakukan pengumpulan data, berbagi sumber daya komputasi, dan investasi modal secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung.
Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada sejumlah raksasa teknologi dan beralih untuk didorong bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan. Meskipun tantangan masih ada, DePIN membuka kemungkinan baru untuk pengembangan teknologi robot.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
Rugman_Walking
· 19jam yang lalu
Bot di tangan yang penuh dengan suckers sangat harum
Lihat AsliBalas0
TestnetNomad
· 20jam yang lalu
Bukankah itu hanya tentang menggoreng konsep?
Lihat AsliBalas0
HorizonHunter
· 20jam yang lalu
Masa depan sangat cerah, tetapi Bot pintar harus melewati kebijakan ini terlebih dahulu..
Lihat AsliBalas0
WagmiOrRekt
· 20jam yang lalu
Pendapat saya sudah jelas! DePIN + AI adalah kombinasi yang menang.
Penggabungan Revolusioner: Tantangan dan Prospek DePIN dengan Kecerdasan Terwujud
Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Harapan
Baru-baru ini, sebuah podcast tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" memicu diskusi luas di kalangan industri. Para ahli membahas tantangan dan peluang jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan diharapkan dapat mengubah secara radikal cara kerja robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi dan sebagainya.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang hambatan utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, menganalisis tantangan kunci dalam memperluas robot terdesentralisasi, dan membahas keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Akhirnya, kami akan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Bottleneck Robot Cerdas DePIN
1. Tantangan Data
AI yang terwujud (embodied AI) perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasannya, tetapi saat ini kurangnya dasar pengumpulan data skala besar. Pengumpulan data untuk AI yang terwujud dapat dibagi menjadi tiga kategori:
2. Tingkat Otonomi
Mencapai otonomi tinggi adalah tantangan besar. Setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan tenaga yang eksponensial. Kemajuan teknologi robot bersifat eksponensial, dan 1% terakhir dalam akurasi mungkin memerlukan bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun untuk dicapai.
3. Batasan perangkat keras
Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama meliputi:
4. Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Teknologi robot pintar perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Biaya yang tinggi membatasi eksperimen berskala besar dan penyebarannya.
5. Evaluasi efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan dunia nyata yang berlangsung lama, proses ini memakan waktu dan kompleks. Menentukan apakah AI benar-benar mencapai tingkat kinerja yang diharapkan memerlukan pengujian waktu nyata yang besar dan berlangsung lama.
6. Sumber Daya Manusia
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak investasi tenaga kerja, termasuk operator, tim pemeliharaan, dan peneliti. Ini kontras dengan model AI yang dilatih di cloud.
Prospek Masa Depan: Momen Terobosan dalam Teknologi Robotika
Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih jauh, kemajuan teknologi robot DePIN sangat menggembirakan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Keuntungan DePIN termasuk:
Misalnya, beberapa proyek menunjukkan model profitabilitas inovatif dari jaringan teknologi robot terdesentralisasi, yang mempertahankan keberlanjutan keuangan melalui operasi mandiri dan insentif token. Model ini menunjukkan bagaimana robot cerdas yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan perkembangan mereka sendiri melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.
Ringkasan
Perkembangan AI robot melibatkan beberapa aspek seperti algoritma, perangkat keras, data, dan pendanaan. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti dapat melakukan pengumpulan data, berbagi sumber daya komputasi, dan investasi modal secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung.
Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada sejumlah raksasa teknologi dan beralih untuk didorong bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan. Meskipun tantangan masih ada, DePIN membuka kemungkinan baru untuk pengembangan teknologi robot.