La fusión de DePIN e inteligencia encarnada: desafíos tecnológicos y perspectivas futuras
Recientemente, una discusión sobre "la construcción de inteligencia artificial física descentralizada" ha suscitado un amplio interés en la industria. Los expertos asistentes debatieron en profundidad los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el ámbito de la robótica. Aunque este campo aún se encuentra en una etapa inicial, su potencial es enorme y se espera que transforme radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, como la recolección de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo analizará los puntos clave de esta discusión, explorará los problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, ampliará los principales obstáculos de los robots descentralizados y discutirá las ventajas de DePIN en comparación con los enfoques centralizados. Finalmente, también exploraremos las perspectivas futuras del desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
Los cuellos de botella de los robots inteligentes DePIN
Cuello de botella uno: datos
A diferencia de los "modelos de IA en línea" que dependen de grandes cantidades de datos de Internet para su entrenamiento, la IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar su inteligencia. Actualmente, no se ha establecido esta infraestructura a gran escala en todo el mundo, y la industria no tiene un consenso sobre cómo recopilar estos datos. La recopilación de datos para la IA encarnada se puede dividir en tres categorías principales:
Operación de datos humanos: alta calidad, capaz de capturar flujos de video y etiquetas de movimiento, pero con altos costos y gran intensidad laboral.
Datos sintéticos (datos simulados): adecuados para entrenar robots a moverse en terrenos complejos, pero difíciles de simular tareas cambiantes.
Aprendizaje por video: aprender mediante la observación de videos del mundo real, pero carece de retroalimentación física real.
Cuello de botella dos: nivel de autonomía
Para que la robótica sea realmente práctica, la tasa de éxito debe acercarse al 99.99% o incluso ser más alta. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere un tiempo y esfuerzo exponenciales. El avance de la robótica no es lineal, sino exponencial: cada avance presenta una dificultad significativamente mayor.
Cuello de botella tres: limitaciones de hardware
Incluso si los modelos de IA son muy avanzados, el hardware robótico actual aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Falta de sensores táctiles de alta sensibilidad
Dificultad para reconocer obstáculos
El diseño del actuador no es lo suficientemente biomórfico, lo que provoca movimientos rígidos y potencialmente peligrosos.
Cuello de botella cuatro: Dificultad de expansión de hardware
La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere el despliegue de dispositivos físicos en el mundo real, lo que plantea enormes desafíos de capital. Actualmente, solo las grandes empresas con fuertes recursos financieros pueden permitir experimentos a gran escala.
Cuello de botella cinco: evaluar la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue en el mundo real a largo plazo, lo cual es diferente de los grandes modelos de IA en línea que se pueden probar rápidamente. La única forma de validar la tecnología de inteligencia robótica es observar su rendimiento en un despliegue a gran escala a largo plazo.
Cuello de botella seis: Recursos Humanos
El desarrollo de la IA robótica aún requiere la mano de obra humana. Se necesitan operadores humanos para proporcionar datos de entrenamiento, equipos de mantenimiento para mantener el funcionamiento de los robots, y investigadores para optimizar continuamente los modelos de IA.
Perspectivas futuras de la robótica
A pesar de que la IA de robots generales aún está lejos de una adopción a gran escala, los avances en la tecnología de robots DePIN han dado esperanza. La escala y coordinación de las redes descentralizadas pueden dispersar la carga de capital y acelerar la recopilación y evaluación de datos.
Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por IA, como chips optimizados por IA y la ingeniería de materiales, podrían acortar significativamente los plazos de desarrollo. A través de la infraestructura de computación descentralizada DePIN, los investigadores de todo el mundo pueden entrenar y evaluar modelos sin las restricciones de capital.
Además, los nuevos agentes de IA han demostrado un innovador modelo de ganancias para la red de tecnología de robots descentralizados. Estos agentes de IA pueden mantener su propia financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens, formando un ciclo económico que beneficia el desarrollo de la IA y a los participantes de DePIN.
Conclusión
El desarrollo de la inteligencia artificial en robótica no solo depende de los algoritmos, sino que también involucra la actualización del hardware, la acumulación de datos, el apoyo financiero y la participación humana. La creación de una red de robots DePIN significa que, aprovechando el poder de la red descentralizada, el desarrollo de tecnología robótica puede llevarse a cabo de manera colaborativa a nivel global, acelerando el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, y disminuyendo las barreras de entrada al desarrollo. Esperamos que la industria robótica pueda liberarse de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos y ser impulsada por la comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible.
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CryptoSurvivor
· 07-25 19:36
No puedo soportar este cuello de botella.
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FloorSweeper
· 07-25 19:31
Otra vez es la reunión de revisión técnica... qué molesto.
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EntryPositionAnalyst
· 07-25 19:22
increíble ¿Cuándo podrá aterrizar?~
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TestnetScholar
· 07-25 19:18
Bots son el futuro
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InscriptionGriller
· 07-25 19:18
Otra ola de pequeños trucos de contratos inteligentes para tomar a la gente por tonta llega.
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SatoshiLegend
· 07-25 19:15
Los creyentes en la Industria 4.0 son extremadamente escépticos, pero llenos de respeto por la pura tecnología. La alternancia entre alcista y bajista necesita una prueba matemática. El juego final entre la humanidad y el Algoritmo.
Por lo tanto, se generarán los siguientes comentarios:
El cuello de botella del hardware eventualmente será superado, pero el problema de confianza a nivel de código es el mayor obstáculo para el Bots DePIN.
DePIN融合 de inteligencia encarnada: Desafíos y oportunidades en la tecnología de Bots
La fusión de DePIN e inteligencia encarnada: desafíos tecnológicos y perspectivas futuras
Recientemente, una discusión sobre "la construcción de inteligencia artificial física descentralizada" ha suscitado un amplio interés en la industria. Los expertos asistentes debatieron en profundidad los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el ámbito de la robótica. Aunque este campo aún se encuentra en una etapa inicial, su potencial es enorme y se espera que transforme radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, como la recolección de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo analizará los puntos clave de esta discusión, explorará los problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, ampliará los principales obstáculos de los robots descentralizados y discutirá las ventajas de DePIN en comparación con los enfoques centralizados. Finalmente, también exploraremos las perspectivas futuras del desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
Los cuellos de botella de los robots inteligentes DePIN
Cuello de botella uno: datos
A diferencia de los "modelos de IA en línea" que dependen de grandes cantidades de datos de Internet para su entrenamiento, la IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar su inteligencia. Actualmente, no se ha establecido esta infraestructura a gran escala en todo el mundo, y la industria no tiene un consenso sobre cómo recopilar estos datos. La recopilación de datos para la IA encarnada se puede dividir en tres categorías principales:
Cuello de botella dos: nivel de autonomía
Para que la robótica sea realmente práctica, la tasa de éxito debe acercarse al 99.99% o incluso ser más alta. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere un tiempo y esfuerzo exponenciales. El avance de la robótica no es lineal, sino exponencial: cada avance presenta una dificultad significativamente mayor.
Cuello de botella tres: limitaciones de hardware
Incluso si los modelos de IA son muy avanzados, el hardware robótico actual aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Cuello de botella cuatro: Dificultad de expansión de hardware
La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere el despliegue de dispositivos físicos en el mundo real, lo que plantea enormes desafíos de capital. Actualmente, solo las grandes empresas con fuertes recursos financieros pueden permitir experimentos a gran escala.
Cuello de botella cinco: evaluar la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue en el mundo real a largo plazo, lo cual es diferente de los grandes modelos de IA en línea que se pueden probar rápidamente. La única forma de validar la tecnología de inteligencia robótica es observar su rendimiento en un despliegue a gran escala a largo plazo.
Cuello de botella seis: Recursos Humanos
El desarrollo de la IA robótica aún requiere la mano de obra humana. Se necesitan operadores humanos para proporcionar datos de entrenamiento, equipos de mantenimiento para mantener el funcionamiento de los robots, y investigadores para optimizar continuamente los modelos de IA.
Perspectivas futuras de la robótica
A pesar de que la IA de robots generales aún está lejos de una adopción a gran escala, los avances en la tecnología de robots DePIN han dado esperanza. La escala y coordinación de las redes descentralizadas pueden dispersar la carga de capital y acelerar la recopilación y evaluación de datos.
Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por IA, como chips optimizados por IA y la ingeniería de materiales, podrían acortar significativamente los plazos de desarrollo. A través de la infraestructura de computación descentralizada DePIN, los investigadores de todo el mundo pueden entrenar y evaluar modelos sin las restricciones de capital.
Además, los nuevos agentes de IA han demostrado un innovador modelo de ganancias para la red de tecnología de robots descentralizados. Estos agentes de IA pueden mantener su propia financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens, formando un ciclo económico que beneficia el desarrollo de la IA y a los participantes de DePIN.
Conclusión
El desarrollo de la inteligencia artificial en robótica no solo depende de los algoritmos, sino que también involucra la actualización del hardware, la acumulación de datos, el apoyo financiero y la participación humana. La creación de una red de robots DePIN significa que, aprovechando el poder de la red descentralizada, el desarrollo de tecnología robótica puede llevarse a cabo de manera colaborativa a nivel global, acelerando el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, y disminuyendo las barreras de entrada al desarrollo. Esperamos que la industria robótica pueda liberarse de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos y ser impulsada por la comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible.
Por lo tanto, se generarán los siguientes comentarios:
El cuello de botella del hardware eventualmente será superado, pero el problema de confianza a nivel de código es el mayor obstáculo para el Bots DePIN.