A fusão de DePIN com inteligência encarnada: desafios técnicos e perspectivas futuras
Recentemente, uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada" chamou a atenção generalizada da indústria. Especialistas presentes discutiram profundamente os desafios e oportunidades que a rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora este setor ainda esteja em fase inicial, seu potencial é enorme e promete mudar radicalmente a maneira como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional que depende de uma grande quantidade de dados da internet, a tecnologia de IA robô DePIN enfrenta questões mais complexas, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá analisar profundamente os principais problemas enfrentados pela tecnologia DePIN de robôs, explorar os obstáculos-chave para a expansão de robôs descentralizados, bem como as vantagens do DePIN em comparação com métodos centralizados. Ao mesmo tempo, também iremos vislumbrar as tendências de desenvolvimento futuro da tecnologia de robôs DePIN e discutir se estamos prestes a vivenciar o "momento ChatGPT" neste campo.
Os principais gargalos dos robôs inteligentes DePIN
1. Desafio de Dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de uma enorme quantidade de dados da Internet, a IA incorporada (embodied AI) precisa desenvolver inteligência através da interação com o mundo real. Atualmente, ainda não foi estabelecida uma infraestrutura que suporte essa interação em larga escala em todo o mundo, e a indústria ainda carece de consenso sobre como coletar esses dados de forma eficaz. A coleta de dados da IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:
Dados de operação humana: os dados de alta qualidade gerados pelo controle manual de robôs, que conseguem capturar fluxos de vídeo e etiquetas de movimento, são a forma mais eficaz de treinar a IA para imitar o comportamento humano, mas os custos são elevados e o trabalho é intensivo.
Dados sintéticos (dados simulados): são muito úteis para treinar robôs a mover-se em terrenos complexos, mas têm eficácia limitada ao lidar com tarefas variáveis (como cozinhar).
Aprendizagem em vídeo: permitir que modelos de IA aprendam observando vídeos do mundo real, embora tenham potencial, carecem do feedback de interação física real necessário para a inteligência.
2. Nível de autonomia
A realização de uma alta autonomia é a chave para a comercialização da tecnologia robótica. No entanto, elevar a taxa de sucesso de 90% para 99,99% ou até mais alto requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O avanço da tecnologia robótica não é linear, mas sim exponencial; a cada pequeno avanço, a dificuldade aumenta significativamente. Esse último 1% de precisão pode levar anos ou até décadas para ser alcançado.
3. Limitações de Hardware
Mesmo que os modelos de IA sejam muito avançados, o hardware de robôs existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
Sensores tácteis insuficientes: a tecnologia mais avançada atualmente ainda está muito aquém da sensibilidade das pontas dos dedos humanos.
Problema de obstrução: Os robôs têm dificuldade em reconhecer e interagir quando uma parte do objeto está obstruída.
Design do atuador: A maioria dos atuadores de robôs humanoides é colocada diretamente nas articulações, resultando em movimentos desajeitados e potencialmente perigosos.
4. Dificuldades na expansão de hardware
A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer a instalação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, mesmo os robôs humanoides mais eficientes têm custos que chegam a dezenas de milhares de dólares, tornando difícil a sua adoção em larga escala.
5. Avaliação da eficácia
Ao contrário dos grandes modelos de IA online que podem ser rapidamente testados, a avaliação da IA física requer uma implementação a longo prazo no mundo real. Este processo é demorado, e a única maneira de validação é observar onde falha, o que significa que é necessária uma implementação em grande escala e de longa duração em tempo real.
6. Recursos Humanos
No desenvolvimento de IA para robôs, a mão de obra humana continua a ser indispensável. Os robôs precisam de operadores humanos para fornecer dados de treino, equipas de manutenção para manter a operação e investigadores/desenvolvedores para otimizar continuamente os modelos de IA. Esta intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve resolver.
Perspectivas Futuras: O Momento de Ruptura da Tecnologia Robótica
Apesar de a adoção em larga escala da IA em robôs gerais ainda exigir tempo, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem dispersar o fardo do capital, acelerando o processo de coleta e avaliação de dados. Por exemplo, em uma recente competição entre robôs humanos e de IA, os pesquisadores demonstraram um grande interesse em um conjunto de dados único coletado a partir de interações de robôs do mundo real, o que indica que a tecnologia de robôs DePIN já demonstrou um valor real na coleta de dados, no treinamento e na implementação e validação no mundo real.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA, como a otimização de chips e engenharia de materiais com IA, podem reduzir significativamente o cronograma de desenvolvimento. Através da infraestrutura de computação descentralizada DePIN, pesquisadores globais podem treinar e avaliar modelos sem restrições de capital, o que pode acelerar o desenvolvimento de tecnologias robóticas.
Além disso, novos agentes de IA (como robôs KOL de viagem com criptomoedas) mostram um modelo inovador de lucro na rede de tecnologia de robôs descentralizados. Este modelo demonstra como robôs inteligentes impulsionados por DePIN podem manter sua própria sustentabilidade financeira através da propriedade descentralizada e incentivos em tokens, criando uma situação vantajosa para o desenvolvimento de IA e participantes do DePIN.
Conclusão
O desenvolvimento da IA robótica não depende apenas de algoritmos, mas também envolve a atualização de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e a participação humana. A criação da rede DePIN de robôs significa que, com a ajuda do poder das redes descentralizadas, a coleta de dados dos robôs, recursos de computação e investimento de capital podem ser realizados de forma colaborativa em todo o mundo. Isso não só acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também reduz as barreiras de entrada, permitindo que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais participem.
No futuro, esperamos que a indústria de robôs não dependa mais de algumas grandes empresas de tecnologia, mas sim que seja impulsionada por uma comunidade global, avançando para um verdadeiro ecossistema tecnológico aberto e sustentável. Com o contínuo avanço da tecnologia DePIN, talvez possamos testemunhar mais rapidamente a revolução na tecnologia robótica, inaugurando uma nova era de profunda integração entre inteligência artificial e o mundo real.
Ver original
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
Análise das limitações no desenvolvimento de Bots DePIN e das futuras oportunidades de ruptura
A fusão de DePIN com inteligência encarnada: desafios técnicos e perspectivas futuras
Recentemente, uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada" chamou a atenção generalizada da indústria. Especialistas presentes discutiram profundamente os desafios e oportunidades que a rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora este setor ainda esteja em fase inicial, seu potencial é enorme e promete mudar radicalmente a maneira como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional que depende de uma grande quantidade de dados da internet, a tecnologia de IA robô DePIN enfrenta questões mais complexas, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá analisar profundamente os principais problemas enfrentados pela tecnologia DePIN de robôs, explorar os obstáculos-chave para a expansão de robôs descentralizados, bem como as vantagens do DePIN em comparação com métodos centralizados. Ao mesmo tempo, também iremos vislumbrar as tendências de desenvolvimento futuro da tecnologia de robôs DePIN e discutir se estamos prestes a vivenciar o "momento ChatGPT" neste campo.
Os principais gargalos dos robôs inteligentes DePIN
1. Desafio de Dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de uma enorme quantidade de dados da Internet, a IA incorporada (embodied AI) precisa desenvolver inteligência através da interação com o mundo real. Atualmente, ainda não foi estabelecida uma infraestrutura que suporte essa interação em larga escala em todo o mundo, e a indústria ainda carece de consenso sobre como coletar esses dados de forma eficaz. A coleta de dados da IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:
Dados de operação humana: os dados de alta qualidade gerados pelo controle manual de robôs, que conseguem capturar fluxos de vídeo e etiquetas de movimento, são a forma mais eficaz de treinar a IA para imitar o comportamento humano, mas os custos são elevados e o trabalho é intensivo.
Dados sintéticos (dados simulados): são muito úteis para treinar robôs a mover-se em terrenos complexos, mas têm eficácia limitada ao lidar com tarefas variáveis (como cozinhar).
Aprendizagem em vídeo: permitir que modelos de IA aprendam observando vídeos do mundo real, embora tenham potencial, carecem do feedback de interação física real necessário para a inteligência.
2. Nível de autonomia
A realização de uma alta autonomia é a chave para a comercialização da tecnologia robótica. No entanto, elevar a taxa de sucesso de 90% para 99,99% ou até mais alto requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O avanço da tecnologia robótica não é linear, mas sim exponencial; a cada pequeno avanço, a dificuldade aumenta significativamente. Esse último 1% de precisão pode levar anos ou até décadas para ser alcançado.
3. Limitações de Hardware
Mesmo que os modelos de IA sejam muito avançados, o hardware de robôs existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
4. Dificuldades na expansão de hardware
A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer a instalação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, mesmo os robôs humanoides mais eficientes têm custos que chegam a dezenas de milhares de dólares, tornando difícil a sua adoção em larga escala.
5. Avaliação da eficácia
Ao contrário dos grandes modelos de IA online que podem ser rapidamente testados, a avaliação da IA física requer uma implementação a longo prazo no mundo real. Este processo é demorado, e a única maneira de validação é observar onde falha, o que significa que é necessária uma implementação em grande escala e de longa duração em tempo real.
6. Recursos Humanos
No desenvolvimento de IA para robôs, a mão de obra humana continua a ser indispensável. Os robôs precisam de operadores humanos para fornecer dados de treino, equipas de manutenção para manter a operação e investigadores/desenvolvedores para otimizar continuamente os modelos de IA. Esta intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve resolver.
Perspectivas Futuras: O Momento de Ruptura da Tecnologia Robótica
Apesar de a adoção em larga escala da IA em robôs gerais ainda exigir tempo, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem dispersar o fardo do capital, acelerando o processo de coleta e avaliação de dados. Por exemplo, em uma recente competição entre robôs humanos e de IA, os pesquisadores demonstraram um grande interesse em um conjunto de dados único coletado a partir de interações de robôs do mundo real, o que indica que a tecnologia de robôs DePIN já demonstrou um valor real na coleta de dados, no treinamento e na implementação e validação no mundo real.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA, como a otimização de chips e engenharia de materiais com IA, podem reduzir significativamente o cronograma de desenvolvimento. Através da infraestrutura de computação descentralizada DePIN, pesquisadores globais podem treinar e avaliar modelos sem restrições de capital, o que pode acelerar o desenvolvimento de tecnologias robóticas.
Além disso, novos agentes de IA (como robôs KOL de viagem com criptomoedas) mostram um modelo inovador de lucro na rede de tecnologia de robôs descentralizados. Este modelo demonstra como robôs inteligentes impulsionados por DePIN podem manter sua própria sustentabilidade financeira através da propriedade descentralizada e incentivos em tokens, criando uma situação vantajosa para o desenvolvimento de IA e participantes do DePIN.
Conclusão
O desenvolvimento da IA robótica não depende apenas de algoritmos, mas também envolve a atualização de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e a participação humana. A criação da rede DePIN de robôs significa que, com a ajuda do poder das redes descentralizadas, a coleta de dados dos robôs, recursos de computação e investimento de capital podem ser realizados de forma colaborativa em todo o mundo. Isso não só acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também reduz as barreiras de entrada, permitindo que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais participem.
No futuro, esperamos que a indústria de robôs não dependa mais de algumas grandes empresas de tecnologia, mas sim que seja impulsionada por uma comunidade global, avançando para um verdadeiro ecossistema tecnológico aberto e sustentável. Com o contínuo avanço da tecnologia DePIN, talvez possamos testemunhar mais rapidamente a revolução na tecnologia robótica, inaugurando uma nova era de profunda integração entre inteligência artificial e o mundo real.