Слияние DePIN и воплощённого интеллекта: Технические вызовы и будущее
В последнее время обсуждение на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" вызвало широкий интерес в отрасли. Участники конференции глубоко обсудили вызовы и возможности, с которыми сталкивается сеть децентрализованной физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальном этапе, ее потенциал огромен и может полностью изменить способы функционирования AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будет подробно проанализированы основные проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, исследованы ключевые препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Кроме того, мы заглянем в будущее развития технологии DePIN-роботов и обсудим, не наступает ли в этой области "момент ChatGPT".
Основные проблемы DePIN智能机器人的
1. Вызов данных
В отличие от "онлайн" AI больших моделей, которые зависят от огромного объема данных из Интернета, воплощенный AI (embodied AI) требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта. В настоящее время в глобальном масштабе еще не создана инфраструктура, поддерживающая такие масштабные взаимодействия, и в отрасли по-прежнему отсутствует согласие относительно того, как эффективно собирать эти данные. Сбор данных для воплощенного AI в основном делится на три категории:
Данные, управляемые человеком: высококачественные данные, получаемые путем ручного управления роботами, способны захватывать видеопотоки и метки действий, что является самым эффективным способом обучения ИИ имитировать человеческое поведение, но это дорогостоящий и трудоемкий процесс.
Синтетические данные (симулированные данные): полезны для тренировки роботов в перемещении по сложным ландшафтам, но их эффективность ограничена при выполнении изменчивых задач (например, готовка).
Видеообучение: позволить AI моделям учиться, наблюдая за видео из реального мира, хоть и имеет потенциал, но не хватает реальной физической обратной связи, необходимой для интеллекта.
2. Уровень автономии
Достижение высокой степени автономности является ключом к коммерциализации робототехнических технологий. Однако для повышения коэффициента успешности с 90% до 99,99% или даже выше потребуется затратить экспоненциальные время и усилия. Прогресс в области робототехники не является линейным, а имеет экспоненциальный характер: с каждым шагом вперед сложность значительно увеличивается. Эта последняя 1% точности может потребовать нескольких лет или даже десятилетий для достижения.
3. Аппаратные ограничения
Даже если модели ИИ будут самыми современными, существующее аппаратное обеспечение роботов ещё не готово для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:
Недостаток тактильных датчиков: современные технологии все еще далеки от чувствительности человеческих пальцев.
Проблема遮挡: роботу трудно распознавать и взаимодействовать с объектом, когда он частично закрыт.
Дизайн исполнительного механизма: большинство исполнительных механизмов гуманоидных роботов размещены непосредственно в суставах, что приводит к неуклюжести движений и потенциальной опасности.
4. Проблемы с аппаратным расширением
Реализация технологий умных 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 широкое распространение.
5. Оценка эффективности
В отличие от онлайн AI больших моделей, которые можно быстро протестировать, оценка физического AI требует долгосрочного развертывания в реальном мире. Этот процесс занимает много времени, и единственный способ верификации — это наблюдение за тем, где он терпит неудачу, что подразумевает необходимость масштабного и длительного развертывания в реальном времени.
6. Человеческие ресурсы
В разработке ИИ для роботов человеческий труд по-прежнему незаменим. Роботам нужны операторы для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию для поддержания работы, а также исследователи/разработчики для постоянной оптимизации моделей ИИ. Это постоянное вмешательство человека является одной из основных проблем, которые DePIN должен решить.
Будущее: прорывной момент в робототехнике
Несмотря на то, что широкое применение универсальных роботов с ИИ все еще требует времени, прогресс технологий DePIN в области робототехники вызывает надежду. Масштаб и координация децентрализованной сети могут распределить капитальные расходы и ускорить процесс сбора и оценки данных. Например, в недавнем соревновании между ИИ и человеческими роботами исследователи проявили большой интерес к уникальному набору данных, собранному из взаимодействий роботов в реальном мире, что указывает на то, что технологии DePIN в области робототехники уже показали свою ценность в сборе данных, обучении и развертывании в реальном мире и верификации.
Улучшение проектирования аппаратного обеспечения на основе ИИ, такое как оптимизация чипов и материаловедения с помощью ИИ, может значительно сократить время разработки. Благодаря децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN исследователи по всему миру могут обучать и оценивать модели без ограничений капитала, что может ускорить развитие робототехники.
Кроме того, новые AI-агенты (такие как KOL-роботы для путешествий с криптовалютой) демонстрируют инновационные модели получения прибыли в сети децентрализованных робототехнических технологий. Эта модель показывает, как интеллектуальные роботы, управляемые DePIN, могут поддерживать свое финансовое состояние через децентрализованное владение и токенизацию, создавая взаимовыгодную ситуацию для разработчиков AI и участников DePIN.
Заключение
Развитие AI-роботов зависит не только от алгоритмов, но и от обновления аппаратного обеспечения, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN-роботов означает, что с помощью децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и капитальные вложения могут координироваться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает барьер для разработки, позволяя большему числу исследователей, предпринимателей и частных пользователей участвовать в этом процессе.
В будущем мы ожидаем, что робототехническая отрасль не будет больше зависеть от немногих технологических гигантов, а будет продвигаться глобальным сообществом к действительно открытому и устойчивому технологическому экосистеме. С постоянным развитием технологий DePIN мы, возможно, сможем быстрее стать свидетелями революционных прорывов в робототехнике, открывая новую эру глубокого взаимодействия искусственного интеллекта с реальным миром.
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» .
Анализ瓶颈 развития DePIN智能机器人 и будущих прорывных возможностей
Слияние DePIN и воплощённого интеллекта: Технические вызовы и будущее
В последнее время обсуждение на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" вызвало широкий интерес в отрасли. Участники конференции глубоко обсудили вызовы и возможности, с которыми сталкивается сеть децентрализованной физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальном этапе, ее потенциал огромен и может полностью изменить способы функционирования AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будет подробно проанализированы основные проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, исследованы ключевые препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Кроме того, мы заглянем в будущее развития технологии DePIN-роботов и обсудим, не наступает ли в этой области "момент ChatGPT".
Основные проблемы DePIN智能机器人的
1. Вызов данных
В отличие от "онлайн" AI больших моделей, которые зависят от огромного объема данных из Интернета, воплощенный AI (embodied AI) требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта. В настоящее время в глобальном масштабе еще не создана инфраструктура, поддерживающая такие масштабные взаимодействия, и в отрасли по-прежнему отсутствует согласие относительно того, как эффективно собирать эти данные. Сбор данных для воплощенного AI в основном делится на три категории:
Данные, управляемые человеком: высококачественные данные, получаемые путем ручного управления роботами, способны захватывать видеопотоки и метки действий, что является самым эффективным способом обучения ИИ имитировать человеческое поведение, но это дорогостоящий и трудоемкий процесс.
Синтетические данные (симулированные данные): полезны для тренировки роботов в перемещении по сложным ландшафтам, но их эффективность ограничена при выполнении изменчивых задач (например, готовка).
Видеообучение: позволить AI моделям учиться, наблюдая за видео из реального мира, хоть и имеет потенциал, но не хватает реальной физической обратной связи, необходимой для интеллекта.
2. Уровень автономии
Достижение высокой степени автономности является ключом к коммерциализации робототехнических технологий. Однако для повышения коэффициента успешности с 90% до 99,99% или даже выше потребуется затратить экспоненциальные время и усилия. Прогресс в области робототехники не является линейным, а имеет экспоненциальный характер: с каждым шагом вперед сложность значительно увеличивается. Эта последняя 1% точности может потребовать нескольких лет или даже десятилетий для достижения.
3. Аппаратные ограничения
Даже если модели ИИ будут самыми современными, существующее аппаратное обеспечение роботов ещё не готово для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:
4. Проблемы с аппаратным расширением
Реализация технологий умных 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 широкое распространение.
5. Оценка эффективности
В отличие от онлайн AI больших моделей, которые можно быстро протестировать, оценка физического AI требует долгосрочного развертывания в реальном мире. Этот процесс занимает много времени, и единственный способ верификации — это наблюдение за тем, где он терпит неудачу, что подразумевает необходимость масштабного и длительного развертывания в реальном времени.
6. Человеческие ресурсы
В разработке ИИ для роботов человеческий труд по-прежнему незаменим. Роботам нужны операторы для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию для поддержания работы, а также исследователи/разработчики для постоянной оптимизации моделей ИИ. Это постоянное вмешательство человека является одной из основных проблем, которые DePIN должен решить.
Будущее: прорывной момент в робототехнике
Несмотря на то, что широкое применение универсальных роботов с ИИ все еще требует времени, прогресс технологий DePIN в области робототехники вызывает надежду. Масштаб и координация децентрализованной сети могут распределить капитальные расходы и ускорить процесс сбора и оценки данных. Например, в недавнем соревновании между ИИ и человеческими роботами исследователи проявили большой интерес к уникальному набору данных, собранному из взаимодействий роботов в реальном мире, что указывает на то, что технологии DePIN в области робототехники уже показали свою ценность в сборе данных, обучении и развертывании в реальном мире и верификации.
Улучшение проектирования аппаратного обеспечения на основе ИИ, такое как оптимизация чипов и материаловедения с помощью ИИ, может значительно сократить время разработки. Благодаря децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN исследователи по всему миру могут обучать и оценивать модели без ограничений капитала, что может ускорить развитие робототехники.
Кроме того, новые AI-агенты (такие как KOL-роботы для путешествий с криптовалютой) демонстрируют инновационные модели получения прибыли в сети децентрализованных робототехнических технологий. Эта модель показывает, как интеллектуальные роботы, управляемые DePIN, могут поддерживать свое финансовое состояние через децентрализованное владение и токенизацию, создавая взаимовыгодную ситуацию для разработчиков AI и участников DePIN.
Заключение
Развитие AI-роботов зависит не только от алгоритмов, но и от обновления аппаратного обеспечения, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN-роботов означает, что с помощью децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и капитальные вложения могут координироваться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает барьер для разработки, позволяя большему числу исследователей, предпринимателей и частных пользователей участвовать в этом процессе.
В будущем мы ожидаем, что робототехническая отрасль не будет больше зависеть от немногих технологических гигантов, а будет продвигаться глобальным сообществом к действительно открытому и устойчивому технологическому экосистеме. С постоянным развитием технологий DePIN мы, возможно, сможем быстрее стать свидетелями революционных прорывов в робототехнике, открывая новую эру глубокого взаимодействия искусственного интеллекта с реальным миром.