A integração de DePIN e inteligência encarnada: desafios e perspectivas
Recentemente, durante uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada", Michael Cho, cofundador do FrodoBot Lab, compartilhou suas percepções sobre os desafios e oportunidades que a rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em estágios iniciais, seu potencial é imenso e pode transformar radicalmente a forma como os robôs de IA são aplicados no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional, que depende de um vasto conjunto de dados da internet, a tecnologia de IA de robôs DePIN enfrenta problemas mais complexos, incluindo a coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá explorar em profundidade os principais obstáculos enfrentados pela tecnologia robótica DePIN, analisar por que a DePIN é mais vantajosa em comparação com métodos centralizados e prever as tendências futuras de desenvolvimento da tecnologia robótica DePIN.
Principais gargalos dos robôs inteligentes DePIN
gargalo de dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de uma grande quantidade de dados da Internet, a IA incorporada precisa desenvolver inteligência através da interação com o mundo real. Atualmente, falta uma infraestrutura de grande escala para isso em todo o mundo, e a indústria ainda não chegou a um consenso sobre como coletar esses dados. A coleta de dados para a IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:
Dados operados por humanos: alta qualidade, capazes de capturar fluxos de vídeo e etiquetas de ação, mas com custos elevados e alta intensidade de trabalho.
Dados sintéticos (dados simulados): adequados para treinar robôs a moverem-se em terrenos complexos, mas com eficácia limitada em tarefas variáveis.
Aprendizagem em vídeo: aprender através da observação de vídeos do mundo real, mas sem feedback real de interação física.
Nível de Autonomia
Embora os robôs possam mostrar uma taxa de sucesso elevada nos testes, uma pequena probabilidade de falha na aplicação real é inaceitável. Para alcançar a comercialização, a taxa de sucesso da tecnologia robótica precisa estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, o último passo para aumentar a precisão muitas vezes requer um investimento exponencial de tempo e esforço.
Limitações de hardware
Mesmo que os modelos de IA sejam avançados, o hardware robótico existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
Falta de sensores táteis
Dificuldade na identificação de objetos ocultos
Limitações do design do atuador
problema de expansão de hardware
A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer a implementação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, apenas empresas com grandes recursos financeiros podem arcar com experimentos em larga escala.
Avaliação da eficácia
Ao contrário dos grandes modelos de IA online que podem ser testados rapidamente, a avaliação da IA física requer um longo período de implantação no mundo real, o que exige uma quantidade significativa de tempo e recursos.
Demanda de Mão de Obra
No desenvolvimento de IA robótica, a mão-de-obra humana ainda é indispensável. Os robôs precisam de operadores humanos para fornecer dados de treinamento, equipes de manutenção para manter a operação e pesquisadores para otimizar continuamente os modelos de IA.
Perspectivas Futuras da Robótica
Apesar de a adoção em massa da IA de robôs gerais ainda estar longe, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação das redes descentralizadas podem distribuir a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados.
As vantagens do DePIN incluem:
Acelerar a coleta e avaliação de dados
Promover melhorias no design de hardware
Fornecer novos modelos de lucro
Por exemplo, alguns agentes de IA já demonstraram como manter sua própria saúde financeira através da propriedade descentralizada e incentivos por tokens. No futuro, esses agentes de IA podem formar um ciclo econômico que favorece o desenvolvimento de IA e os participantes do DePIN.
Conclusão
O desenvolvimento da IA robótica não depende apenas de algoritmos, mas também envolve upgrades de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e a participação das pessoas. A criação da rede DePIN de robôs significa que, com a ajuda do poder das redes descentralizadas, o desenvolvimento da tecnologia robótica pode ser realizado de forma colaborativa em todo o mundo, acelerando o treinamento da IA e a otimização de hardware, além de reduzir as barreiras de desenvolvimento. Esperamos que a indústria de robôs possa se libertar da dependência de alguns poucos gigantes da tecnologia e seja impulsionada por uma comunidade global, avançando em direção a um ecossistema tecnológico verdadeiramente aberto e sustentável.
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UncommonNPC
· 07-16 16:27
Vem, vem, vem, Bots virarem os donos!
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PumpStrategist
· 07-15 09:59
Ainda não é uma nova embalagem do imposto sobre o QI, a distribuição de fichas é evidente.
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wrekt_but_learning
· 07-14 06:25
Vamos falar sobre tecnologia depois de esclarecer isso.
DePIN Bots: Superar limites e abrir uma nova era de IA
A integração de DePIN e inteligência encarnada: desafios e perspectivas
Recentemente, durante uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada", Michael Cho, cofundador do FrodoBot Lab, compartilhou suas percepções sobre os desafios e oportunidades que a rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em estágios iniciais, seu potencial é imenso e pode transformar radicalmente a forma como os robôs de IA são aplicados no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional, que depende de um vasto conjunto de dados da internet, a tecnologia de IA de robôs DePIN enfrenta problemas mais complexos, incluindo a coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá explorar em profundidade os principais obstáculos enfrentados pela tecnologia robótica DePIN, analisar por que a DePIN é mais vantajosa em comparação com métodos centralizados e prever as tendências futuras de desenvolvimento da tecnologia robótica DePIN.
Principais gargalos dos robôs inteligentes DePIN
gargalo de dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de uma grande quantidade de dados da Internet, a IA incorporada precisa desenvolver inteligência através da interação com o mundo real. Atualmente, falta uma infraestrutura de grande escala para isso em todo o mundo, e a indústria ainda não chegou a um consenso sobre como coletar esses dados. A coleta de dados para a IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:
Nível de Autonomia
Embora os robôs possam mostrar uma taxa de sucesso elevada nos testes, uma pequena probabilidade de falha na aplicação real é inaceitável. Para alcançar a comercialização, a taxa de sucesso da tecnologia robótica precisa estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, o último passo para aumentar a precisão muitas vezes requer um investimento exponencial de tempo e esforço.
Limitações de hardware
Mesmo que os modelos de IA sejam avançados, o hardware robótico existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
problema de expansão de hardware
A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer a implementação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, apenas empresas com grandes recursos financeiros podem arcar com experimentos em larga escala.
Avaliação da eficácia
Ao contrário dos grandes modelos de IA online que podem ser testados rapidamente, a avaliação da IA física requer um longo período de implantação no mundo real, o que exige uma quantidade significativa de tempo e recursos.
Demanda de Mão de Obra
No desenvolvimento de IA robótica, a mão-de-obra humana ainda é indispensável. Os robôs precisam de operadores humanos para fornecer dados de treinamento, equipes de manutenção para manter a operação e pesquisadores para otimizar continuamente os modelos de IA.
Perspectivas Futuras da Robótica
Apesar de a adoção em massa da IA de robôs gerais ainda estar longe, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação das redes descentralizadas podem distribuir a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados.
As vantagens do DePIN incluem:
Por exemplo, alguns agentes de IA já demonstraram como manter sua própria saúde financeira através da propriedade descentralizada e incentivos por tokens. No futuro, esses agentes de IA podem formar um ciclo econômico que favorece o desenvolvimento de IA e os participantes do DePIN.
Conclusão
O desenvolvimento da IA robótica não depende apenas de algoritmos, mas também envolve upgrades de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e a participação das pessoas. A criação da rede DePIN de robôs significa que, com a ajuda do poder das redes descentralizadas, o desenvolvimento da tecnologia robótica pode ser realizado de forma colaborativa em todo o mundo, acelerando o treinamento da IA e a otimização de hardware, além de reduzir as barreiras de desenvolvimento. Esperamos que a indústria de robôs possa se libertar da dependência de alguns poucos gigantes da tecnologia e seja impulsionada por uma comunidade global, avançando em direção a um ecossistema tecnológico verdadeiramente aberto e sustentável.