Thời khắc cách mạng ngành robot: AI và Mật mã học thúc đẩy kỷ nguyên tự động hóa mới

Những tiến bộ đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang định hình lại bối cảnh ngành công nghiệp robot. Sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức cung cấp "bộ não" cần thiết cho robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Sự xuất hiện của mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động ( VLA ) cho phép robot tích hợp nhận thức thị giác, hiểu ngôn ngữ và hành động thực thể trong một khung tính toán thống nhất. Mô hình điều khiển robot hình người đa năng do một công ty AI phát hành đã thiết lập tiêu chuẩn mới cho ngành với khả năng tổng quát không mẫu và kiến trúc hai hệ thống.

Sự xuất hiện của robot giá rẻ là một cuộc cách mạng quan trọng khác. Khi giá robot thấp hơn ô tô gia đình thông thường, cảnh tượng mà lao động chân tay và các công việc hàng ngày được hoàn thành bởi robot sẽ không còn xa vời. Công nghệ robot đang mở rộng từ các giải pháp kho bãi sang lĩnh vực tiêu dùng, việc phát triển robot hình người đa năng đang trở thành xu hướng mới.

Chi phí vẫn là rào cản chính cho việc áp dụng quy mô lớn của Bots. Chi phí tổng hợp mỗi giờ cần thấp hơn mức lương trung bình của ngành liên quan để có tính cạnh tranh. Trong lĩnh vực kho bãi, chi phí này cần được kiểm soát dưới 31.39 USD; còn trong thị trường tiêu dùng lớn nhất - lĩnh vực giáo dục và dịch vụ sức khỏe tư nhân, cần dưới 35.18 USD.

Tiến bộ trong công nghệ pin sẽ là chìa khóa cho sự phổ biến của Bots. Hiện tại, thời gian sử dụng một lần của các Bots chính thống chỉ từ 1-2 giờ, việc tự sạc và cơ sở hạ tầng kết nối trở thành hướng phát triển trọng điểm. Thay pin và sạc cảm ứng là hai chế độ sạc chính, mỗi chế độ đều có ưu điểm riêng.

Hoạt động với độ trễ thấp là rất quan trọng đối với Bots, bao gồm hai khía cạnh: nhận thức môi trường và điều khiển từ xa. Độ trễ cảm nhận dưới 50 mili giây gần như tương đương với tốc độ phản xạ của con người, là ngưỡng chính để Bots thực hiện các chuyển động linh hoạt.

Tối ưu hóa việc thu thập dữ liệu cũng là điểm nhấn trong sự phát triển của ngành. Dữ liệu video từ thế giới thực, dữ liệu tổng hợp và dữ liệu điều khiển từ xa là ba nguồn dữ liệu chính, mỗi nguồn đều có ưu và nhược điểm riêng. Điều khiển từ xa được coi là phương pháp thu thập dữ liệu có tiềm năng nhất, nhưng chi phí nhân lực là yếu tố hạn chế chính.

Công nghệ Mật mã học có hy vọng nâng cao hiệu quả trong hạ tầng sạc cho Bots, tối ưu hóa độ trễ và thu thập dữ liệu. Mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) có thể cách mạng hóa việc xây dựng cơ sở hạ tầng sạc và hệ thống điều khiển từ xa. Thông qua cơ chế khuyến khích bằng token mã hóa, DePIN cũng có thể giảm chi phí thu thập dữ liệu điều khiển từ xa.

An ninh luôn là mối quan tâm cốt lõi trong sự phát triển của công nghệ Bots. Một công ty đang xây dựng lớp phối hợp máy móc phi tập trung, thông qua Mật mã học để xác thực danh tính thiết bị, xác minh sự hiện diện vật lý và truy cập tài nguyên. Mạng tái thế chấp bên thứ ba cũng có thể cung cấp bảo đảm an ninh ngang hàng, thông qua cơ chế khuyến khích kinh tế để đảm bảo sự vận hành an toàn của Bots.

Để thúc đẩy sự phổ biến của công nghệ Bots, cần cải thiện cơ chế tài chính, hệ thống đánh giá và hệ sinh thái giáo dục. Việc thúc đẩy các dự án mã nguồn mở hy vọng sẽ giảm bớt rào cản trong việc phát triển Bots, giúp chúng đạt được mức độ tiện lợi trong việc phát triển ứng dụng AI. Hệ thống giáo dục bình đẳng có cấu trúc là rất quan trọng cho việc cung cấp nhân tài trong lĩnh vực Bots.

Với sự đổi mới của mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động và hiệu ứng quy mô kinh tế ngày càng rõ rệt, những người máy hình người tiết kiệm chi phí, hiệu quả và đa năng đang trở thành hiện thực. Công nghệ mật mã học sẽ thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp robot thông qua việc cung cấp bảo mật, tối ưu hóa cơ sở hạ tầng và cải thiện việc thu thập dữ liệu.