Слияние DePIN и эмбеддед интеллекта: будущее многообещающее, но с большими вызовами
На недавно проведенной дискуссии на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" эксперты отрасли глубоко обсудили вызовы и возможности децентрализованной физической инфраструктурной сети (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и обещает кардинально изменить способы применения AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема данных из Интернета, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В этой статье будут проанализированы ключевые моменты обсуждения, исследованы проблемы, с которыми сталкиваются технологии 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 технологий DePIN-роботов.
Основные проблемы, с которыми сталкивается DePIN-умный робот
Сбор и обработка данных
В отличие от "онлайн" AI моделей, которые зависят от огромных объемов интернет-данных, воплощенный AI требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта. Однако на данный момент в мире все еще не хватает такой масштабной инфраструктуры, и в отрасли нет единого мнения о том, как эффективно собирать эти данные. Сбор данных для воплощенного AI в основном включает три категории:
Данные, обрабатываемые человеком: высококачественные данные, полученные путем ручного управления роботами, могут захватывать видеопотоки и метки действий. Это самый эффективный способ обучения ИИ имитировать человеческое поведение, но он дорогостоящий и трудоемкий.
Синтетические данные (моделируемые данные): полезны для обучения роботов передвижению по сложным местностям, но их эффективность ограничена при выполнении изменчивых задач.
Обучение с помощью видео: позволить ИИ моделям учиться, наблюдая за видео из реального мира. Хотя этот метод имеет потенциал, ему не хватает реальной физической обратной связи, необходимой для интеллекта.
Повышение уровня автономии
Для достижения истинной коммерческой реализации робототехники необходимо повысить уровень успеха до почти 99,99% или даже выше. Однако каждые 0,001% повышения точности требуют экспоненциального количества времени и усилий. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер: с каждым шагом вперед трудности значительно возрастают.
Аппаратные ограничения
Даже если модели ИИ станут более продвинутыми, существующее аппаратное обеспечение роботов все еще не готово для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:
Отсутствие тактильных датчиков: в настоящее время наиболее современные технологии все еще далеки от чувствительности человеческого fingertips.
Проблема遮挡: Роботам трудно распознавать и взаимодействовать с объектами, когда они частично遮挡.
Дизайн исполнительных механизмов: большинство исполнительных механизмов гуманоидных роботов расположены непосредственно в суставах, что приводит к громоздким движениям и потенциальной опасности.
трудности аппаратного расширения
Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время даже самые эффективные гуманоидные роботы стоят десятки тысяч долларов, что затрудняет их массовое распространение.
Вызов оценки эффективности
В отличие от онлайн AI больших моделей, которые можно быстро тестировать, оценка физического AI требует долгосрочного развертывания в реальном мире. Этот процесс занимает много времени, стоит дорого и сложно быстро получить выводы.
Потребность в людских ресурсах
В разработке ИИ для роботов человеческий труд по-прежнему незаменим. Роботам нужны операторы для предоставления учебных данных, команды по обслуживанию для поддержания работоспособности, а также исследователи и разработчики для постоянной оптимизации моделей ИИ. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которые DePIN должен решить.
Будущее: Прорывные моменты в робототехнике
Хотя универсальным роботам AI еще далеко до массового применения, прогресс технологий DePIN внушает надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные затраты, ускоряя процесс сбора и оценки данных. Например, в недавнем соревновании AI с роботами-людьми уникальный набор данных, собранный из взаимодействий роботов в реальном мире, продемонстрировал потенциал DePIN в соединении различных компонентов робототехники.
Улучшения в аппаратном дизайне, управляемые ИИ, такие как оптимизация чипов и материаловедения с помощью ИИ, могут значительно сократить сроки достижения технологических прорывов. Благодаря децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN, исследователи по всему миру могут обучать и оценивать модели без ограничений капитала.
Кроме того, новые модели заработка также начинают появляться. Например, некоторые AI-агенты продемонстрировали, как поддерживать собственные финансы через децентрализованное владение и токенизированные стимулы, открывая новые направления для развития интеллектуальных роботов, управляемых DePIN.
Заключение
Развитие ИИ-роботов зависит не только от алгоритмов, но также включает в себя обновление аппаратного обеспечения, накопление данных, финансовую поддержку и участие людей. Создание сети DePIN для роботов означает, что с помощью децентрализованных сетей сбор данных, вычислительные ресурсы и капитал могут координированно осуществляться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог входа для разработки, позволяя большему количеству исследователей, предпринимателей и частных пользователей участвовать в этом процессе. Мы надеемся, что индустрия роботов сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов, продвигаясь совместно с глобальным сообществом к по-настоящему открытой и устойчивой технологической экосистеме.
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» .
6 Лайков
Награда
6
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
PretendingSerious
· 15ч назад
Снова рисует BTC, пусть искусственный интеллект сначала заработает.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketNoodler
· 15ч назад
Если не разобраться в базовой логике, играя в концепции, то лучше идти к конечному пользователю.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Layer2Arbitrageur
· 15ч назад
ngmi с этой базовой архитектурой сер. узкое место данных = мгновенная смерть
Посмотреть ОригиналОтветить0
HodlKumamon
· 15ч назад
Ай-йо, Боты тоже хотят Децентрализация, мяу~ Но медведь считает, что стоимость оборудования не снизится за 18-24 месяца.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainRetirementHome
· 15ч назад
Подделка DePIN снова должна интегрировать ИИ, еще раз быка.
DePIN и Боты AI: возможности и вызовы сосуществуют
Слияние DePIN и эмбеддед интеллекта: будущее многообещающее, но с большими вызовами
На недавно проведенной дискуссии на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" эксперты отрасли глубоко обсудили вызовы и возможности децентрализованной физической инфраструктурной сети (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и обещает кардинально изменить способы применения AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема данных из Интернета, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В этой статье будут проанализированы ключевые моменты обсуждения, исследованы проблемы, с которыми сталкиваются технологии 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 технологий DePIN-роботов.
Основные проблемы, с которыми сталкивается DePIN-умный робот
Сбор и обработка данных
В отличие от "онлайн" AI моделей, которые зависят от огромных объемов интернет-данных, воплощенный AI требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта. Однако на данный момент в мире все еще не хватает такой масштабной инфраструктуры, и в отрасли нет единого мнения о том, как эффективно собирать эти данные. Сбор данных для воплощенного AI в основном включает три категории:
Данные, обрабатываемые человеком: высококачественные данные, полученные путем ручного управления роботами, могут захватывать видеопотоки и метки действий. Это самый эффективный способ обучения ИИ имитировать человеческое поведение, но он дорогостоящий и трудоемкий.
Синтетические данные (моделируемые данные): полезны для обучения роботов передвижению по сложным местностям, но их эффективность ограничена при выполнении изменчивых задач.
Обучение с помощью видео: позволить ИИ моделям учиться, наблюдая за видео из реального мира. Хотя этот метод имеет потенциал, ему не хватает реальной физической обратной связи, необходимой для интеллекта.
Повышение уровня автономии
Для достижения истинной коммерческой реализации робототехники необходимо повысить уровень успеха до почти 99,99% или даже выше. Однако каждые 0,001% повышения точности требуют экспоненциального количества времени и усилий. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер: с каждым шагом вперед трудности значительно возрастают.
Аппаратные ограничения
Даже если модели ИИ станут более продвинутыми, существующее аппаратное обеспечение роботов все еще не готово для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:
трудности аппаратного расширения
Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время даже самые эффективные гуманоидные роботы стоят десятки тысяч долларов, что затрудняет их массовое распространение.
Вызов оценки эффективности
В отличие от онлайн AI больших моделей, которые можно быстро тестировать, оценка физического AI требует долгосрочного развертывания в реальном мире. Этот процесс занимает много времени, стоит дорого и сложно быстро получить выводы.
Потребность в людских ресурсах
В разработке ИИ для роботов человеческий труд по-прежнему незаменим. Роботам нужны операторы для предоставления учебных данных, команды по обслуживанию для поддержания работоспособности, а также исследователи и разработчики для постоянной оптимизации моделей ИИ. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которые DePIN должен решить.
Будущее: Прорывные моменты в робототехнике
Хотя универсальным роботам AI еще далеко до массового применения, прогресс технологий DePIN внушает надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные затраты, ускоряя процесс сбора и оценки данных. Например, в недавнем соревновании AI с роботами-людьми уникальный набор данных, собранный из взаимодействий роботов в реальном мире, продемонстрировал потенциал DePIN в соединении различных компонентов робототехники.
Улучшения в аппаратном дизайне, управляемые ИИ, такие как оптимизация чипов и материаловедения с помощью ИИ, могут значительно сократить сроки достижения технологических прорывов. Благодаря децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN, исследователи по всему миру могут обучать и оценивать модели без ограничений капитала.
Кроме того, новые модели заработка также начинают появляться. Например, некоторые AI-агенты продемонстрировали, как поддерживать собственные финансы через децентрализованное владение и токенизированные стимулы, открывая новые направления для развития интеллектуальных роботов, управляемых DePIN.
Заключение
Развитие ИИ-роботов зависит не только от алгоритмов, но также включает в себя обновление аппаратного обеспечения, накопление данных, финансовую поддержку и участие людей. Создание сети DePIN для роботов означает, что с помощью децентрализованных сетей сбор данных, вычислительные ресурсы и капитал могут координированно осуществляться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог входа для разработки, позволяя большему количеству исследователей, предпринимателей и частных пользователей участвовать в этом процессе. Мы надеемся, что индустрия роботов сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов, продвигаясь совместно с глобальным сообществом к по-настоящему открытой и устойчивой технологической экосистеме.