Слияние DePIN и эмбодиед интеллекта: вызовы и перспективы
На днях подкаст о "построении децентрализованного физического искусственного интеллекта" вызвал широкое обсуждение в отрасли. Эксперты обсудили вызовы и возможности, которые стоят перед децентрализованной физической инфраструктурной сетью (DePIN) в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии DePIN-роботов сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, оценочные узкие места и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будет глубоко рассмотрены основные препятствия, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализированы ключевые вызовы расширения децентрализованных роботов и обсуждены преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. В заключение, мы рассмотрим перспективы будущего развития технологии DePIN-роботов.
Узкие места DePIN умных роботов
1. Данные вызов
Эмбодированному ИИ (embodied AI) необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует масштабная база для сбора данных. Сбор данных для эмбодированного ИИ можно разделить на три категории:
Данные операций человека: высокое качество, но высокая стоимость, большая трудоемкость.
Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для определенных областей, но трудно охватывают сложные и изменчивые задачи.
Видеообучение: есть потенциал, но не хватает прямой физической обратной связи.
2. Уровень автономности
Достижение высокой автономности является огромным вызовом. Каждое повышение на 0,001% точности требует экспоненциальных затрат времени и усилий. Прогресс в области робототехники имеет экспоненциальный характер, и последние 1% точности могут потребовать несколько лет или даже десятилетий для достижения.
3. Аппаратные ограничения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово к обеспечению истинной автономности. Основные проблемы включают:
Нехватка высокоточных тактильных датчиков
Трудности в распознавании препятствий
Дизайн исполнительного механизма недостаточно биологичен, что приводит к жесткости движений
4. Сложности расширения аппаратного обеспечения
Технология умных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. Высокие затраты ограничивают массовые эксперименты и распространение.
5. Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного развертывания в реальном мире, этот процесс времязатратен и сложен. Для определения того, достиг ли ИИ ожидаемого уровня производительности, необходимо проводить масштабные, длительные тесты в реальном времени.
6. Человеческие ресурсы
Разработка AI для роботов по-прежнему требует значительных человеческих ресурсов, включая операторов, команды обслуживания и исследователей. Это контрастирует с AI моделями, обучаемыми в облаке.
Будущее: прорывные моменты в робототехнике
Несмотря на то, что массовое применение универсальных роботов с ИИ все еще далеко, успехи в технологии DePIN-роботов внушают оптимизм. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Преимущества DePIN включают:
Ускорение сбора и оценки данных
Содействие улучшению проектирования аппаратного обеспечения на основе ИИ
Предоставление новых моделей прибыли
Например, некоторые проекты демонстрируют инновационные модели получения прибыли в сети децентрализованных робототехнических технологий, поддерживая финансовую устойчивость через автономное управление и токенизированные стимулы. Эта модель показывает, как интеллектуальные роботы, управляемые DePIN, могут поддерживать свое развитие через децентрализованное владение и токенизированные стимулы.
Резюме
Развитие AI-роботов включает в себя множество аспектов, таких как алгоритмы, аппаратное обеспечение, данные и финансирование. Создание сети DePIN-роботов означает возможность совместного сбора данных, обмена вычислительными ресурсами и инвестиций капитала на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог разработки, позволяя большему числу участников присоединиться.
В будущем робототехническая отрасль, как ожидается, сможет избавиться от зависимости от немногих крупных технологических компаний и перейти к совместному продвижению сообществом по всему миру, движению к более открытой и устойчивой технологической экосистеме. Хотя проблемы все еще существуют, DePIN открывает новые возможности для развития робототехнических технологий.
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» .
12 Лайков
Награда
12
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
Rugman_Walking
· 11ч назад
Боты в руках неудачников действительно ароматные
Посмотреть ОригиналОтветить0
TestnetNomad
· 11ч назад
Не просто спекуляция концепцией?
Посмотреть ОригиналОтветить0
HorizonHunter
· 11ч назад
Перспективы безграничны, но сначала умным Ботам нужно пройти через политику..
Посмотреть ОригиналОтветить0
WagmiOrRekt
· 11ч назад
Моя точка зрения уже сформирована ясно! DePIN + AI — это выигрышная комбинация
Революционное слияние: вызовы и перспективы DePIN и эмбеддед интеллекта
Слияние DePIN и эмбодиед интеллекта: вызовы и перспективы
На днях подкаст о "построении децентрализованного физического искусственного интеллекта" вызвал широкое обсуждение в отрасли. Эксперты обсудили вызовы и возможности, которые стоят перед децентрализованной физической инфраструктурной сетью (DePIN) в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии DePIN-роботов сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, оценочные узкие места и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будет глубоко рассмотрены основные препятствия, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализированы ключевые вызовы расширения децентрализованных роботов и обсуждены преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. В заключение, мы рассмотрим перспективы будущего развития технологии DePIN-роботов.
Узкие места DePIN умных роботов
1. Данные вызов
Эмбодированному ИИ (embodied AI) необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует масштабная база для сбора данных. Сбор данных для эмбодированного ИИ можно разделить на три категории:
2. Уровень автономности
Достижение высокой автономности является огромным вызовом. Каждое повышение на 0,001% точности требует экспоненциальных затрат времени и усилий. Прогресс в области робототехники имеет экспоненциальный характер, и последние 1% точности могут потребовать несколько лет или даже десятилетий для достижения.
3. Аппаратные ограничения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово к обеспечению истинной автономности. Основные проблемы включают:
4. Сложности расширения аппаратного обеспечения
Технология умных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. Высокие затраты ограничивают массовые эксперименты и распространение.
5. Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного развертывания в реальном мире, этот процесс времязатратен и сложен. Для определения того, достиг ли ИИ ожидаемого уровня производительности, необходимо проводить масштабные, длительные тесты в реальном времени.
6. Человеческие ресурсы
Разработка AI для роботов по-прежнему требует значительных человеческих ресурсов, включая операторов, команды обслуживания и исследователей. Это контрастирует с AI моделями, обучаемыми в облаке.
Будущее: прорывные моменты в робототехнике
Несмотря на то, что массовое применение универсальных роботов с ИИ все еще далеко, успехи в технологии DePIN-роботов внушают оптимизм. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Преимущества DePIN включают:
Например, некоторые проекты демонстрируют инновационные модели получения прибыли в сети децентрализованных робототехнических технологий, поддерживая финансовую устойчивость через автономное управление и токенизированные стимулы. Эта модель показывает, как интеллектуальные роботы, управляемые DePIN, могут поддерживать свое развитие через децентрализованное владение и токенизированные стимулы.
Резюме
Развитие AI-роботов включает в себя множество аспектов, таких как алгоритмы, аппаратное обеспечение, данные и финансирование. Создание сети DePIN-роботов означает возможность совместного сбора данных, обмена вычислительными ресурсами и инвестиций капитала на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог разработки, позволяя большему числу участников присоединиться.
В будущем робототехническая отрасль, как ожидается, сможет избавиться от зависимости от немногих крупных технологических компаний и перейти к совместному продвижению сообществом по всему миру, движению к более открытой и устойчивой технологической экосистеме. Хотя проблемы все еще существуют, DePIN открывает новые возможности для развития робототехнических технологий.