Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ cảm nhận: Thách thức và Triển vọng
Trong một cuộc thảo luận gần đây về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung", đồng sáng lập của FrodoBot Lab, Michael Cho, đã chia sẻ những hiểu biết của mình về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang phải đối mặt trong lĩnh vực robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn, có thể thay đổi hoàn toàn cách ứng dụng AI robot trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào dữ liệu internet khổng lồ, công nghệ AI robot DePIN đang phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, giới hạn phần cứng, nút thắt trong đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ đi sâu vào những trở ngại chính mà công nghệ robot DePIN phải đối mặt, phân tích lý do tại sao DePIN có lợi thế hơn so với phương pháp tập trung, và nhìn về xu hướng phát triển tương lai của công nghệ robot DePIN.
Các nút thắt chính của DePIN Robot thông minh
nút thắt dữ liệu
Khác với các mô hình AI "trực tuyến" phụ thuộc vào lượng lớn dữ liệu từ internet, AI thân thể cần phát triển trí tuệ thông qua tương tác với thế giới thực. Hiện tại, trên toàn cầu thiếu cơ sở hạ tầng quy mô lớn này, và ngành công nghiệp vẫn chưa đạt được sự đồng thuận về cách thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu cho AI thân thể chủ yếu được chia thành ba loại:
Dữ liệu do con người thao tác: chất lượng cao, có khả năng ghi lại video và gán nhãn chuyển động, nhưng chi phí cao và cường độ lao động lớn.
Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): Phù hợp để đào tạo robot di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng hiệu quả hạn chế trong các nhiệm vụ thay đổi liên tục.
Học qua video: Học qua việc quan sát video của thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý thực sự.
Mức độ tự chủ
Dù trong các bài kiểm tra, robot có thể thể hiện tỷ lệ thành công cao, nhưng xác suất thất bại nhỏ trong ứng dụng thực tế cũng không thể chấp nhận được. Để đạt được thương mại hóa, tỷ lệ thành công của công nghệ robot cần gần 99,99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, bước cuối cùng để nâng cao độ chính xác thường đòi hỏi một khối lượng thời gian và công sức tăng theo cấp số nhân.
giới hạn phần cứng
Ngay cả khi các mô hình AI tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện tại vẫn chưa sẵn sàng để đạt được sự tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Thiếu cảm biến xúc giác
Khó khăn trong việc nhận diện vật thể bị che khuất
Hạn chế trong thiết kế bộ thực thi
Vấn đề mở rộng phần cứng
Việc triển khai công nghệ robot thông minh cần phải triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức lớn về vốn. Hiện tại, chỉ có những công ty lớn có tài chính mạnh mẽ mới đủ khả năng chi trả cho các thí nghiệm quy mô lớn.
Đánh giá hiệu lực
Khác với các mô hình AI lớn trực tuyến có thể được thử nghiệm nhanh chóng, việc đánh giá AI vật lý cần được triển khai lâu dài trong thế giới thực, điều này đòi hỏi một lượng lớn thời gian và tài nguyên.
Nhu cầu nhân lực
Trong phát triển AI robot, lực lượng lao động con người vẫn là điều không thể thiếu. Robot cần các nhà điều hành con người cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì giữ cho chúng hoạt động, và các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI.
Triển vọng tương lai của công nghệ robot
Mặc dù việc áp dụng rộng rãi AI robot tổng hợp vẫn còn xa, nhưng những tiến bộ trong công nghệ robot DePIN mang lại hy vọng. Quy mô và tính phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.
Ưu điểm của DePIN bao gồm:
Tăng tốc thu thập và đánh giá dữ liệu
Thúc đẩy cải tiến thiết kế phần cứng
Cung cấp mô hình kiếm lợi nhuận mới
Ví dụ, một số đại lý AI đã cho thấy cách duy trì tài chính của chính họ thông qua quyền sở hữu phi tập trung và động lực token. Trong tương lai, những đại lý AI này có thể hình thành một vòng kinh tế có lợi cho việc phát triển AI và các bên tham gia DePIN.
Kết luận
Sự phát triển của AI robot không chỉ phụ thuộc vào thuật toán, mà còn liên quan đến việc nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc thiết lập mạng lưới robot DePIN có nghĩa là, nhờ vào sức mạnh của mạng lưới phi tập trung, sự phát triển của công nghệ robot có thể được tiến hành hợp tác trên toàn cầu, tăng tốc độ đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng, giảm bớt rào cản phát triển. Chúng tôi hy vọng ngành công nghiệp robot có thể thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số tập đoàn công nghệ lớn, được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
UncommonNPC
· 07-16 16:27
Đến đây, đến đây, Bots đã lật ngược tình thế trở thành chủ nhân rồi!
Xem bản gốcTrả lời0
PumpStrategist
· 07-15 09:59
Vẫn chưa phải là bao bì mới của thuế thông minh, sự phân bố chip rất rõ ràng.
DePIN Bots: Vượt qua rào cản, Khởi đầu kỷ nguyên AI mới
Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ cảm nhận: Thách thức và Triển vọng
Trong một cuộc thảo luận gần đây về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung", đồng sáng lập của FrodoBot Lab, Michael Cho, đã chia sẻ những hiểu biết của mình về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang phải đối mặt trong lĩnh vực robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn, có thể thay đổi hoàn toàn cách ứng dụng AI robot trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào dữ liệu internet khổng lồ, công nghệ AI robot DePIN đang phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, giới hạn phần cứng, nút thắt trong đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ đi sâu vào những trở ngại chính mà công nghệ robot DePIN phải đối mặt, phân tích lý do tại sao DePIN có lợi thế hơn so với phương pháp tập trung, và nhìn về xu hướng phát triển tương lai của công nghệ robot DePIN.
Các nút thắt chính của DePIN Robot thông minh
nút thắt dữ liệu
Khác với các mô hình AI "trực tuyến" phụ thuộc vào lượng lớn dữ liệu từ internet, AI thân thể cần phát triển trí tuệ thông qua tương tác với thế giới thực. Hiện tại, trên toàn cầu thiếu cơ sở hạ tầng quy mô lớn này, và ngành công nghiệp vẫn chưa đạt được sự đồng thuận về cách thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu cho AI thân thể chủ yếu được chia thành ba loại:
Mức độ tự chủ
Dù trong các bài kiểm tra, robot có thể thể hiện tỷ lệ thành công cao, nhưng xác suất thất bại nhỏ trong ứng dụng thực tế cũng không thể chấp nhận được. Để đạt được thương mại hóa, tỷ lệ thành công của công nghệ robot cần gần 99,99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, bước cuối cùng để nâng cao độ chính xác thường đòi hỏi một khối lượng thời gian và công sức tăng theo cấp số nhân.
giới hạn phần cứng
Ngay cả khi các mô hình AI tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện tại vẫn chưa sẵn sàng để đạt được sự tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Vấn đề mở rộng phần cứng
Việc triển khai công nghệ robot thông minh cần phải triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức lớn về vốn. Hiện tại, chỉ có những công ty lớn có tài chính mạnh mẽ mới đủ khả năng chi trả cho các thí nghiệm quy mô lớn.
Đánh giá hiệu lực
Khác với các mô hình AI lớn trực tuyến có thể được thử nghiệm nhanh chóng, việc đánh giá AI vật lý cần được triển khai lâu dài trong thế giới thực, điều này đòi hỏi một lượng lớn thời gian và tài nguyên.
Nhu cầu nhân lực
Trong phát triển AI robot, lực lượng lao động con người vẫn là điều không thể thiếu. Robot cần các nhà điều hành con người cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì giữ cho chúng hoạt động, và các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI.
Triển vọng tương lai của công nghệ robot
Mặc dù việc áp dụng rộng rãi AI robot tổng hợp vẫn còn xa, nhưng những tiến bộ trong công nghệ robot DePIN mang lại hy vọng. Quy mô và tính phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.
Ưu điểm của DePIN bao gồm:
Ví dụ, một số đại lý AI đã cho thấy cách duy trì tài chính của chính họ thông qua quyền sở hữu phi tập trung và động lực token. Trong tương lai, những đại lý AI này có thể hình thành một vòng kinh tế có lợi cho việc phát triển AI và các bên tham gia DePIN.
Kết luận
Sự phát triển của AI robot không chỉ phụ thuộc vào thuật toán, mà còn liên quan đến việc nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc thiết lập mạng lưới robot DePIN có nghĩa là, nhờ vào sức mạnh của mạng lưới phi tập trung, sự phát triển của công nghệ robot có thể được tiến hành hợp tác trên toàn cầu, tăng tốc độ đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng, giảm bớt rào cản phát triển. Chúng tôi hy vọng ngành công nghiệp robot có thể thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số tập đoàn công nghệ lớn, được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững.