Слияние DePIN и эмбедированного интеллекта: вызовы и перспективы
Недавно на дискуссии о "построении децентрализованного физического искусственного интеллекта" соучредитель FrodoBot Lab Майкл Чо поделился своими мыслями о вызовах и возможностях, с которыми сталкивается децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способы применения ИИ-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного ИИ, который зависит от огромных объемов данных из Интернета, технологии ИИ 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 рассмотрены основные препятствия, с которыми сталкивается технология DePIN роботов, проанализированы причины, по которым DePIN имеет преимущества по сравнению с централизованными методами, и будет сделан прогноз о будущих тенденциях развития технологии DePIN роботов.
Основные узкие места DePIN-умных роботов
узкое место данных
В отличие от «онлайн» AI больших моделей, которые зависят от большого количества интернет-данных, эмбодиментный AI нуждается в взаимодействии с реальным миром для развития своего интеллекта. В настоящее время в мире не хватает такой инфраструктуры в большом масштабе, и в отрасли еще нет единого мнения о том, как собирать эти данные. Сбор данных для эмбодиментного AI в основном делится на три категории:
Операции с данными человеком: высокое качество, может захватывать видеопоток и метки действий, но стоимость высокая, трудозатраты большие.
Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для обучения роботов перемещаться по сложным ландшафтам, но имеют ограниченную эффективность в разнообразных задачах.
Видеообучение: обучение через наблюдение за видео из реального мира, но отсутствует реальная физическая обратная связь.
уровень автономности
Несмотря на то, что в тестах роботы могут демонстрировать высокую степень успеха, в реальном применении даже незначительная вероятность неудачи является неприемлемой. Для достижения коммерческого успеха уровень успешности робототехнических технологий должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако последний шаг к повышению точности часто требует экспоненциального времени и усилий.
Аппаратные ограничения
Даже если модели ИИ будут очень продвинутыми, существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:
Отсутствие тактильных датчиков
Трудности в распознавании遮挡物
Ограничения дизайна исполнительного механизма
Проблема расширения оборудования
Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что приводит к огромным финансовым вызовам. В настоящее время только финансово мощные крупные компании могут позволить себе крупномасштабные эксперименты.
Оценка эффективности
В отличие от онлайн AI больших моделей, которые можно быстро протестировать, оценка физического AI требует долгосрочного развертывания в реальном мире, что требует значительных временных и ресурсных затрат.
потребность в трудозатратах
В разработке ИИ для роботов человеческий труд все еще незаменим. Роботы нуждаются в операторах, которые предоставляют обучающие данные, командах по обслуживанию для поддержания работоспособности, а также в исследователях для постоянной оптимизации моделей ИИ.
Будущее робототехники
Хотя массовое внедрение универсальных роботов AI все еще далеко, достижения технологии DePIN-роботов внушают надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Преимущества DePIN включают:
Ускорьте сбор и оценку данных
Содействие улучшению проектирования оборудования
Предоставление новых моделей прибыльности
Например, некоторые AI-агенты уже продемонстрировали, как поддерживать свои финансы через децентрализованное владение и токенизированные стимулы. В будущем эти AI-агенты могут сформировать экономический цикл, выгодный для разработки AI и участников DePIN.
Заключение
Развитие роботизированного ИИ зависит не только от алгоритмов, но также включает в себя обновление аппаратного обеспечения, накопление данных, финансовую поддержку и участие людей. Создание сети DePIN для роботов означает, что с помощью силы децентрализованных сетей развитие робототехнических технологий может происходить в глобальном масштабе, ускоряя обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, снижая порог входа для разработки. Мы надеемся, что робототехническая отрасль сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет двигаться вперед благодаря совместным усилиям глобального сообщества к действительно открытому и устойчивому технологическому экосистеме.
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» .
14 Лайков
Награда
14
6
Поделиться
комментарий
0/400
UncommonNPC
· 07-16 16:27
Приходите, приходите, Боты взяли на себя управление!
Посмотреть ОригиналОтветить0
PumpStrategist
· 07-15 09:59
Это всё ещё новая упаковка налога на интеллект, распределение фишек явно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
wrekt_but_learning
· 07-14 06:25
Сначала разберемся с технологией, а потом поговорим.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchrödingersNode
· 07-14 02:27
мир криптовалют также охватил умных Ботов?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrier
· 07-14 02:24
Снова пришли炒depin!
Посмотреть ОригиналОтветить0
Deconstructionist
· 07-14 02:18
Открытый исходный код открытие - это правильный путь!
DePIN智能 Боты: Преодоление барьеров, открытие новой эры ИИ
Слияние DePIN и эмбедированного интеллекта: вызовы и перспективы
Недавно на дискуссии о "построении децентрализованного физического искусственного интеллекта" соучредитель FrodoBot Lab Майкл Чо поделился своими мыслями о вызовах и возможностях, с которыми сталкивается децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способы применения ИИ-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного ИИ, который зависит от огромных объемов данных из Интернета, технологии ИИ 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 рассмотрены основные препятствия, с которыми сталкивается технология DePIN роботов, проанализированы причины, по которым DePIN имеет преимущества по сравнению с централизованными методами, и будет сделан прогноз о будущих тенденциях развития технологии DePIN роботов.
Основные узкие места DePIN-умных роботов
узкое место данных
В отличие от «онлайн» AI больших моделей, которые зависят от большого количества интернет-данных, эмбодиментный AI нуждается в взаимодействии с реальным миром для развития своего интеллекта. В настоящее время в мире не хватает такой инфраструктуры в большом масштабе, и в отрасли еще нет единого мнения о том, как собирать эти данные. Сбор данных для эмбодиментного AI в основном делится на три категории:
уровень автономности
Несмотря на то, что в тестах роботы могут демонстрировать высокую степень успеха, в реальном применении даже незначительная вероятность неудачи является неприемлемой. Для достижения коммерческого успеха уровень успешности робототехнических технологий должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако последний шаг к повышению точности часто требует экспоненциального времени и усилий.
Аппаратные ограничения
Даже если модели ИИ будут очень продвинутыми, существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:
Проблема расширения оборудования
Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что приводит к огромным финансовым вызовам. В настоящее время только финансово мощные крупные компании могут позволить себе крупномасштабные эксперименты.
Оценка эффективности
В отличие от онлайн AI больших моделей, которые можно быстро протестировать, оценка физического AI требует долгосрочного развертывания в реальном мире, что требует значительных временных и ресурсных затрат.
потребность в трудозатратах
В разработке ИИ для роботов человеческий труд все еще незаменим. Роботы нуждаются в операторах, которые предоставляют обучающие данные, командах по обслуживанию для поддержания работоспособности, а также в исследователях для постоянной оптимизации моделей ИИ.
Будущее робототехники
Хотя массовое внедрение универсальных роботов AI все еще далеко, достижения технологии DePIN-роботов внушают надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Преимущества DePIN включают:
Например, некоторые AI-агенты уже продемонстрировали, как поддерживать свои финансы через децентрализованное владение и токенизированные стимулы. В будущем эти AI-агенты могут сформировать экономический цикл, выгодный для разработки AI и участников DePIN.
Заключение
Развитие роботизированного ИИ зависит не только от алгоритмов, но также включает в себя обновление аппаратного обеспечения, накопление данных, финансовую поддержку и участие людей. Создание сети DePIN для роботов означает, что с помощью силы децентрализованных сетей развитие робототехнических технологий может происходить в глобальном масштабе, ускоряя обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, снижая порог входа для разработки. Мы надеемся, что робототехническая отрасль сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет двигаться вперед благодаря совместным усилиям глобального сообщества к действительно открытому и устойчивому технологическому экосистеме.