ボット業界の変革の時刻：AIと暗号技術が自動化の新時代を推進する

人工知能分野の突破的な進展がボット産業の構図を再構築しています。マルチモーダル大規模言語モデルの発展は、ボットが複雑なタスクを実行するための必要な"脳"を提供します。視覚-言語-行動(VLA)モデルの出現により、ボットは統一された計算フレームワークの中で視覚的知覚、言語理解、実体行動を統合できるようになりました。あるAI企業が発表した汎用ヒューマノイドボット制御モデルは、ゼロショット一般化能力と二重システムアーキテクチャによって、業界に新たな基準を打ち立てました。

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経済型ボットの出現はもう一つの重要な変革です。ボットの価格が普通の家庭用自動車を下回るとき、肉体労働や日常の事務をボットが行うシーンはもはや手の届かないものではなくなります。ボット技術は倉庫ソリューションから消費分野へと拡大しており、汎用型ヒューマノイドボットの開発が新たなトレンドとなっています。

コストは依然としてボットの大規模な適用の主な障害です。毎時の総コストは関連業界の平均賃金水準を下回る必要があり、競争力を持つことができます。倉庫業界では、このコストは31.39ドル以下に抑える必要があります。一方、最大の消費者市場である私立教育と健康サービスの分野では、35.18ドル未満でなければなりません。

バッテリー技術の進歩はボットの普及の鍵となる。現在、主流のボットの単回の稼働時間はわずか1〜2時間であり、自動充電と接続インフラが重点的な開発方向となっている。バッテリー交換と誘導充電は、各々の利点を持つ2つの主要な充電モードである。

低遅延操作はボットにとって重要であり、環境認識と遠隔操作の2つの側面を含みます。50ミリ秒以下の認識遅延は基本的に人間の反射速度と同等であり、ボットが敏捷な動作を実現するための重要な閾値です。

データ収集の最適化は業界の発展の重点でもあります。現実世界のビデオデータ、合成データ、リモート操作データは主なデータソースの三つで、それぞれ利点と欠点があります。リモート操作は最も潜在能力の高いデータ収集方法と見なされていますが、人件費がその主要な制約要因です。

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暗号技術技術は、ボットの充電インフラ、遅延最適化、データ収集などの面で効率を向上させることが期待されています。去中心化物理インフラネットワーク(DePIN)は、充電インフラの構築と遠隔操作システムを革新する可能性があります。暗号トークンのインセンティブメカニズムを通じて、DePINは遠隔操作データ収集のコストも削減できます。

安全は常にボット技術の発展における核心的な関心事です。ある企業は、暗号技術によるデバイスのアイデンティティ認証、物理的存在の検証、およびリソースの取得を実現するために、分散型のマシン調整層を構築しています。第三者の再ステーキングネットワークも、経済的インセンティブメカニズムを通じてボットの安全な運用を確保するための対等なセキュリティ保証を提供できます。

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ロボット技術の普及を促進するためには、資金調達メカニズム、評価システム、教育エコシステムなどの面での改善が必要です。オープンソースプロジェクトの推進は、ロボット開発のハードルを下げ、AIアプリケーション開発の便利さに達することが期待されます。構造化された普及教育システムは、ロボット分野の人材供給にも重要です。

視覚-言語-行動モデルの革新と規模の経済効果の現れに伴い、経済的で効率的かつ汎用的な人型ボットが現実になりつつあります。暗号技術は、安全保障を提供し、インフラを最適化し、データ収集を改善することで、ボット産業の発展をさらに推進します。

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