# ロボティクス業界の大革命:AIと暗号化が自動化の新時代を牽引人工知能の最近の画期的な発展は、人々のAIに対する認識を根本的に変えました。しかし、多くの人々は、AIがボットの形で物理的な世界で相互作用を実現することを期待しています。まるでSF映画に描かれているように。業界の専門家は、ボットの分野がChatGPTのような画期的な瞬間を迎えようとしていると考えています。! [ロボットのためのChatGPTモーメント:AIと暗号化によって推進される自動化革命](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e0a0e9c3536f9333bd5fe9476d3c7b3d)## 変革の鍵となる要因### 人工知能のブレークスルー多モーダル大言語モデルの進展は、ボットが複雑なタスクを実行するために必要な"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認識、言語理解、そして実体行動を統合できるようになりました。例えば、あるAI企業が最近発表した汎用ヒューマノイドボット制御モデルHelix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り、業界に新たな基準を打ち立てました。### 経済型ボットが現実になる世界を変える技術には共通の特徴があります。それは普及性です。ある人型ボットの価格が普通の自動車や年収の閾値を下回るとき、ボットが肉体労働や日常業務を主に担う世界を想像することはもはや手の届かないものではありません。### 倉庫業から消費者市場への拡大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います。ボット企業はもはや製造工場専用のボットに限定されず、より汎用性のあるヒューマノイドボットの開発に移行しています。コストは依然としてスケーラビリティの主要なボトルネックの一つであり、ボットの毎時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ます。! [ロボットのためのChatGPTモーメント:AIと暗号化によって推進される自動化革命](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-dad05928d3bd80812cc8f0b2b8e11e69)## ボット技術の次のブレークスルー### バッテリー最適化バッテリー技術は常にユーザーフレンドリーなボットのボトルネックでした。現在、主流のヒューマノイドロボットの単回の稼働時間は通常1〜2時間しかありません。自律充電と接続インフラが重点的な開発方向となり、主にバッテリー交換と誘導充電の2つのモードが含まれます。### レイテンシの最適化低遅延操作はボットにとって重要であり、環境認識とリモート操作の2つの側面を含みます。50ミリ秒以下の認識遅延は理想的な基準と見なされ、人間の反射速度に相当します。完全自律ボットは、高性能VLAモデルの遅延がこの閾値を下回ることを保証する必要があります。### データ収集の最適化データ収集には主に3つの手段があります：現実世界の映像データ、合成データ、遠隔操作データです。その中で、遠隔操作は最も可能性のあるデータ収集方法と考えられていますが、人件費が主要な制約要因です。カスタムハードウェアの開発も、高品質なデータ収集に新しいソリューションを提供しています。## 探索するエリアに焦点を当てる### 暗号化技術とボットの融合暗号化技術は、インフラの接続、遅延の最適化、データ収集の3つの側面でボットネットワークの効率を向上させることができます。分散型物理インフラネットワーク（DePIN）は、充電インフラを革新し、遠隔操作の遅延を最適化することが期待されています。暗号化トークンのインセンティブメカニズムは、遠隔操作のデータ収集コストを削減することができます。### セキュリティ問題ボットの安全は社会的受容の鍵となる前提です。一部のプロジェクトは、暗号化を通じてデバイスのアイデンティティ認証、物理的存在の検証、リソースの取得を実現する去中心化の機械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が安全規範を遵守することを保証する対等なセキュリティ担保を提供できます。! [ChatGPT Moments for Robots: AIと暗号化が推進する自動化革命](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-51e9de0e57c07ff5b7e3a52d204ecce0)## ボット技術スタックの空白を埋めるロボットの普及を実現するためには、その開発のハードルをAIアプリケーション開発と同等のレベルにまで下げる必要があります。以下の3つの側面に改善の余地があります：1. 資金調達メカニズム：ロボット開発のハードウェアコストのハードルを下げる。2. 評価システム：現実のシーンにおけるボット評価インフラを構築する。3. 教育エコシステム：構造化された普遍的教育システムを構築し、ボット分野の人材を育成する。いくつかの会社がオープンソースプロジェクトを推進しており、原始的なハードウェアを経済意識を持ったアップグレード可能な知能体に変換し、公立学校で人型ロボットに基づく一般教育課程を導入しています。これらの取り組みは、ロボット分野の人材育成と技術革新を加速することが期待されています。## 今後の展望VLAモデルの革新と規模の経済効果に伴い、経済的で効率的かつ汎用的な人型ボットが現実のものとなりつつあります。ボット技術が倉庫から消費者向け市場へと拡大する過程で、安全性、資金調達モデル、評価システムが重要な探索方向となります。暗号化技術は、安全保障を提供し、インフラを最適化し、性能とデータ収集効率を向上させるなど、さまざまな面からボット業界の発展を促進します。! [ChatGPT Moments for Robots: AIと暗号化が推進する自動化革命](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b80656cf8dcd38b609a2d3bafdc06329)
AIと暗号化技術がボット業界の新時代を切り開く 未来の普及の鍵はコストと安全性にある
ロボティクス業界の大革命:AIと暗号化が自動化の新時代を牽引
人工知能の最近の画期的な発展は、人々のAIに対する認識を根本的に変えました。しかし、多くの人々は、AIがボットの形で物理的な世界で相互作用を実現することを期待しています。まるでSF映画に描かれているように。業界の専門家は、ボットの分野がChatGPTのような画期的な瞬間を迎えようとしていると考えています。
! ロボットのためのChatGPTモーメント:AIと暗号化によって推進される自動化革命
変革の鍵となる要因
人工知能のブレークスルー
多モーダル大言語モデルの進展は、ボットが複雑なタスクを実行するために必要な"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認識、言語理解、そして実体行動を統合できるようになりました。例えば、あるAI企業が最近発表した汎用ヒューマノイドボット制御モデルHelix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り、業界に新たな基準を打ち立てました。
経済型ボットが現実になる
世界を変える技術には共通の特徴があります。それは普及性です。ある人型ボットの価格が普通の自動車や年収の閾値を下回るとき、ボットが肉体労働や日常業務を主に担う世界を想像することはもはや手の届かないものではありません。
倉庫業から消費者市場への拡大
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います。ボット企業はもはや製造工場専用のボットに限定されず、より汎用性のあるヒューマノイドボットの開発に移行しています。コストは依然としてスケーラビリティの主要なボトルネックの一つであり、ボットの毎時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ます。
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ボット技術の次のブレークスルー
バッテリー最適化
バッテリー技術は常にユーザーフレンドリーなボットのボトルネックでした。現在、主流のヒューマノイドロボットの単回の稼働時間は通常1〜2時間しかありません。自律充電と接続インフラが重点的な開発方向となり、主にバッテリー交換と誘導充電の2つのモードが含まれます。
レイテンシの最適化
低遅延操作はボットにとって重要であり、環境認識とリモート操作の2つの側面を含みます。50ミリ秒以下の認識遅延は理想的な基準と見なされ、人間の反射速度に相当します。完全自律ボットは、高性能VLAモデルの遅延がこの閾値を下回ることを保証する必要があります。
データ収集の最適化
データ収集には主に3つの手段があります：現実世界の映像データ、合成データ、遠隔操作データです。その中で、遠隔操作は最も可能性のあるデータ収集方法と考えられていますが、人件費が主要な制約要因です。カスタムハードウェアの開発も、高品質なデータ収集に新しいソリューションを提供しています。
探索するエリアに焦点を当てる
暗号化技術とボットの融合
暗号化技術は、インフラの接続、遅延の最適化、データ収集の3つの側面でボットネットワークの効率を向上させることができます。分散型物理インフラネットワーク（DePIN）は、充電インフラを革新し、遠隔操作の遅延を最適化することが期待されています。暗号化トークンのインセンティブメカニズムは、遠隔操作のデータ収集コストを削減することができます。
セキュリティ問題
ボットの安全は社会的受容の鍵となる前提です。一部のプロジェクトは、暗号化を通じてデバイスのアイデンティティ認証、物理的存在の検証、リソースの取得を実現する去中心化の機械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が安全規範を遵守することを保証する対等なセキュリティ担保を提供できます。
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ボット技術スタックの空白を埋める
ロボットの普及を実現するためには、その開発のハードルをAIアプリケーション開発と同等のレベルにまで下げる必要があります。以下の3つの側面に改善の余地があります：
資金調達メカニズム：ロボット開発のハードウェアコストのハードルを下げる。
評価システム：現実のシーンにおけるボット評価インフラを構築する。
教育エコシステム：構造化された普遍的教育システムを構築し、ボット分野の人材を育成する。
いくつかの会社がオープンソースプロジェクトを推進しており、原始的なハードウェアを経済意識を持ったアップグレード可能な知能体に変換し、公立学校で人型ロボットに基づく一般教育課程を導入しています。これらの取り組みは、ロボット分野の人材育成と技術革新を加速することが期待されています。
今後の展望
VLAモデルの革新と規模の経済効果に伴い、経済的で効率的かつ汎用的な人型ボットが現実のものとなりつつあります。ボット技術が倉庫から消費者向け市場へと拡大する過程で、安全性、資金調達モデル、評価システムが重要な探索方向となります。暗号化技術は、安全保障を提供し、インフラを最適化し、性能とデータ収集効率を向上させるなど、さまざまな面からボット業界の発展を促進します。
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