ロボティクス業界に革命を起こす:AIと暗号の融合

ChatGPTの出現は人々の人工知能に対する認識を完全に変えました。しかし、本当のブレークスルーはおそらくボット分野で起こるでしょう。本稿では、人工知能の最新の進展がボット業界の構図をどのように変えるか、そしてバッテリー技術、遅延最適化、データ収集の改善が未来をどのように形成するかを探ります。同時に、暗号化技術がこのプロセスで果たす重要な役割にも注目します。

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変革の鍵となる要素

人工知能のブレークスルー

マルチモーダル大規模言語モデルの発展は、ボットが複雑なタスクを実行するための必要な「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内で視覚的認識、言語理解、実体行動を統合できるようになりました。Figure AIが発表したHelixモデルはその典型的な例であり、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を通じて、業界に新しい基準を設定しました。

経済型ボットが現実に

世界を変える技術は普及性を持つことが多いです。ボットの価格が一般家庭が受け入れられる範囲に下がったとき、私たちは肉体労働や日常的な業務が主にボットによって行われる世界を想像することができます。

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。ボット会社はもはや製造工場専用のボットに限らず、より汎用的なヒューマノイドボットを開発し始めています。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ですが、ボットはより安価で、より効率的で、より汎用的な方向に進んでいます。

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ボット技術の次の突破

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。自律充電と接続インフラが重点的な発展方向となり、バッテリー交換と誘導充電の2つの主要な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、環境認識と遠隔操作の2つの側面が含まれます。50ミリ秒未満の認識遅延が理想的な基準と見なされており、90%の意思決定は単一のVLAネットワークでローカルに完了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つの方法があります：現実世界のビデオデータ、合成データ、遠隔操作データ。遠隔操作は最も可能性のあるデータ収集方法と見なされていますが、人件費が主な制約要因です。

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、基盤施設との接続、遅延最適化、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。

セキュリティ問題

ボットの安全性は、社会が受け入れるための重要な前提条件です。経済的安全メカニズムとして、分散型のマシンコーディネーションレイヤーや第三者の再ステーキングネットワークが、対等な安全保証を提供できます。

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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アプリケーションの開発と同じくらい便利なレベルに引き下げる必要があります。以下の三つの側面には改善の余地があります：

1. 資金調達メカニズム：ボットの開発にかかる高コストは主な障害です。
2. 評価システム：多様な現実環境で自律的な戦略をテストするための評価施設が必要です。
3. 教育エコシステム：構造化された普遍的教育システムはボット分野の人材供給にとって重要です。

今後の展望

VLAモデルの革新と規模の経済効果が、経済的で効率的かつ汎用的なヒューマノイドロボットの誕生を促進しています。倉庫用ロボットがコンシューマ市場に拡大するにつれて、安全性、資金調達モデル、評価システムが重要な探求の方向性となっています。暗号化技術は、安全性を経済的に保証し、充電インフラを最適化し、遅延性能を向上させ、データ収集パイプラインを強化することを通じてロボットの発展を促進します。

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