Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ thân thể: Thách thức kỹ thuật và triển vọng

Gần đây, một cuộc thảo luận về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" đã thu hút sự chú ý của ngành công nghiệp. Cuộc đối thoại này đã đi sâu vào 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 công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn còn ở giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng của nó rất lớn và có khả năng thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động của robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống dựa vào một lượng lớn dữ liệu từ internet, công nghệ AI robot DePIN phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế phần cứng, nút thắt trong đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.

Bài viết này sẽ phân tích sâu về các vấn đề chính mà công nghệ robot DePIN đang đối mặt, khám phá những trở ngại chính trong việc mở rộng robot phi tập trung, cũng như ưu điểm của DePIN so với các phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi cũng sẽ khám phá triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.

Các nút thắt chính của robot thông minh DePIN

Thu thập dữ liệu và chất lượng

AI thể thân (embodied AI) cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí thông minh, nhưng hiện tại thiếu cơ sở hạ tầng thu thập dữ liệu quy mô lớn. Việc thu thập dữ liệu cho AI thể thân chủ yếu được chia thành ba loại:

1. Dữ liệu hoạt động của con người: chất lượng cao, có thể ghi lại luồng video và nhãn hành động, nhưng chi phí cao, cường độ lao động lớn.
2. Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): Thích hợp cho các lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như đào tạo robot di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng khó khăn trong việc mô phỏng các nhiệm vụ có sự thay đổi liên tục.
3. Học qua video: Học thông qua việc quan sát video từ thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp.

Mức độ tự chủ

Để thực hiện ứng dụng thương mại của công nghệ robot, tỷ lệ thành công cần gần 99,99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, bước cuối cùng để cải thiện độ chính xác thường đòi hỏi một lượng thời gian và công sức theo cấp số nhân. Sự tiến bộ của công nghệ robot có tính chất theo cấp số nhân, mỗi bước tiến đều khiến độ khó tăng lên đáng kể.

Giới hạn phần cứng

Ngay cả khi mô hình AI tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện tại vẫn chưa sẵn sàng để đạt được tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:

• Công nghệ cảm biến xúc giác còn thiếu, không đạt được độ nhạy của đầu ngón tay con người.
• Vấn đề che khuất: Robot khó nhận diện và tương tác với một số vật thể bị che khuất.
• Thiết kế cơ cấu chấp hành: Thiết kế cơ cấu chấp hành của robot giả người hiện có dẫn đến các chuyển động nặng nề và tiềm ẩn nguy hiểm.

Độ khó 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 những công ty lớn có tài chính mạnh mới có thể đủ khả năng thực hiện các thử nghiệm quy mô lớn.

Đánh giá hiệu quả

Đánh giá AI vật lý cần được triển khai lâu dài và quy mô lớn trong thế giới thực, quá trình này tốn thời gian và phức tạp. Cách duy nhất để xác minh công nghệ trí tuệ robot là quan sát hiệu suất và các trường hợp thất bại của nó trong các ứng dụng thực tế.

Nhu cầu nguồn nhân lực

Phát triển AI robot vẫn cần nhiều hỗ trợ từ con người, bao gồm việc các vận hành viên cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì giữ cho robot hoạt động, cũng như các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI. Sự can thiệp liên tục của con người này là một trong những thách thức chính mà DePIN phải giải quyết.

Triển vọng tương lai của công nghệ robot

Mặc dù việc áp dụng quy mô lớn AI robot tổng hợp vẫn còn xa vời, nhưng những tiến bộ trong công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và sự 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.

1. Thu thập và đánh giá dữ liệu: Mạng DePIN có thể thực hiện hoạt động song song quy mô lớn hơn và thu thập dữ liệu.

2. Cải tiến phần cứng: Tối ưu hóa thiết kế phần cứng dựa trên AI, như cải tiến chip và kỹ thuật vật liệu, có thể tăng tốc quá trình phát triển.

3. Tài nguyên tính toán phi tập trung: Thông qua DePIN, các nhà nghiên cứu toàn cầu có thể truy cập các tài nguyên tính toán cần thiết mà không bị hạn chế bởi vốn.

4. Mô hình kinh tế mới: Các đại lý AI tự vận hành đã chứng minh cách mà robot thông minh được thúc đẩy bởi DePIN duy trì tài chính của chính nó thông qua sở hữu phi tập trung và khuyến khích token.

Kết luận

Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều khía cạnh như thuật toán, phần cứng, dữ liệu, tài chính và nhân lực. Việc xây dựng mạng lưới robot DePIN mang lại cơ hội mới cho ngành, thông qua sức mạnh của mạng lưới phi tập trung, có thể phối hợp thu thập dữ liệu, phân bổ tài nguyên tính toán và đầu tư vốn trên toàn cầu. Điều này không chỉ tăng tốc độ đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều người tham gia hơn. Trong tương lai, ngành công nghiệp robot có khả năng thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số gã khổng lồ công nghệ, chuyển sang hệ sinh thái công nghệ mở và bền vững do cộng đồng toàn cầu cùng thúc đẩy.