DePAI(, viết tắt của Decentralized Physical AI, cung cấp một phương án phi tập trung cho cả robot và cơ sở hạ tầng AI vật lý, loại bỏ mô hình kiểm soát tập trung truyền thống.
Từ việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực đến việc vận hành robot vật lý thông minh thông qua triển khai DePIN, DePAI đang dần bước vào tương lai.
（Hình ảnh gốc từ Dylan Bane, được biên dịch bởi TechFlow của Deep Tide）
"Thời điểm ChatGPT trong robot đa năng đang đến."
——Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang
Thời đại số ban đầu bắt đầu từ phần cứng, sau đó phát triển sang lĩnh vực phần mềm vô hình. Còn thời đại trí tuệ nhân tạo (AI) lại đi ngược lại, bắt đầu từ phần mềm, hiện nay đang tiến vào thế giới vật lý, đó chính là lãnh thổ cuối cùng mà nó chưa chinh phục.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được biên dịch bởi TechFlow của Deep Tide)
Trong tương lai do các robot, máy bay không người lái, ô tô tự lái và robot giống con người thống trị, những thiết bị này được vận hành bởi các thực thể trí tuệ nhân tạo vật lý tự trị và dần thay thế sức lao động truyền thống, vấn đề về 'ai sở hữu những thiết bị này' trở thành một vấn đề xã hội quan trọng.
DePAI cung cấp cơ hội cho hệ sinh thái AI vật lý của Web3 được xây dựng trước khi các đại gia tập trung chiếm ưu thế.
(Hình ảnh gốc từ Dylan Bane, biên dịch bởi Deep Tide TechFlow)
Hiện tại, ngăn xếp cơ sở hạ tầng của DePAI đang phát triển nhanh chóng.
Ở giai đoạn hiện tại, tầng thu thập dữ liệu là phần hoạt động nhất. Tầng này không chỉ cung cấp dữ liệu thế giới thực cần thiết cho việc huấn luyện các tác nhân trí tuệ AI vật lý triển khai trên robot, mà còn có thể giúp robot điều hướng trong môi trường phức tạp và hoàn thành nhiệm vụ thông qua dữ liệu luồng thời gian thực.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, biên soạn bởi TechFlow)
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế vản là rồi ngồn chân chính đề huần luyện trí tuệ lý hệ thống.
Trong khi các nền tảng như Omniverse và Cosmos của NVIDIA cung cấp một giải pháp đầy hứa hẹn thông qua các môi trường mô phỏng, dữ liệu tổng hợp chỉ giải quyết được một phần của vấn đề. Để tinh chỉnh hơn nữa đào tạo, các hoạt động từ xa và dữ liệu video trong thế giới thực cũng sẽ trở thành tài nguyên không thể thiếu.
Bản dịch từ hình ảnh gốc của Dylan Bane, do TechFlow biên dịch sâu
Trong lĩnh vực vận hành từ xa, @frodobots đang tận dụng DePIN để triển khai robot giao hàng vỉa hè chi phí thấp trên toàn thế giới. Những robot này hoạt động bằng cách nắm bắt sự phức tạp của việc ra quyết định của con người trong môi trường thế giới thực, tạo ra các bộ dữ liệu có giá trị cao trong khi giải quyết hiệu quả tình trạng thiếu vốn ban đầu.
（Ảnh gốc từ Dylan Bane, biên dịch bởi TechFlow của DeepTide）
DePIN ) mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung ( cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho việc triển khai nhanh chóng của cảm biến thu thập dữ liệu và robot thông qua hiệu ứng vòng tua được kích thích bởi token của nó.
Đối với các công ty robot đang tìm cách đẩy nhanh doanh số bán hàng và giảm chi phí vốn (CapEx) và chi phí hoạt động (OpEx), DePIN cung cấp một giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn so với các phương pháp truyền thống.
(Hình ảnh gốc từ Dylan Bane, được biên dịch bởi TechFlow của Deep Tide)
DePAI ) vật lý phi tập trung AI( cũng tận dụng dữ liệu video trong thế giới thực để đào tạo các hệ thống AI vật lý và xây dựng sự hiểu biết không gian chung về thế giới thực.
Ví dụ: @Hivemapper và @NATIXNetwork có bộ dữ liệu video độc đáo có thể là tài nguyên tuyệt vời để đào tạo AI vật lý.
（Ảnh gốc từ Dylan Bane, dịch bởi TechFlow của DeepTech）
Như đã nói bởi @masonnystrom: "Dữ liệu của một người dùng đơn lẻ khó có thể tiền hóa, nhưng khi tổng hợp lại có thể tạo ra giá trị lớn."
Qua mạng lưới DePIN, có thể tổng hợp dữ liệu thế giới thực từ các thiết bị và nút khác nhau, tạo ra bộ dữ liệu có giá trị cao.
Hệ thống Quicksilver của @iotex_io không chỉ có thể tổng hợp dữ liệu này mà còn có thể xử lý vấn đề xác minh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, cung cấp an ninh cho việc sử dụng dữ liệu phi trung tâm.
(Hình ảnh gốc từ Dylan Bane, dịch bởi TechFlow sâu)
Ngoài ra, các giao thức điện toán và trí tuệ không gian đang tận dụng các công nghệ DePIN và DePAI để thúc đẩy sự phối hợp không gian và phân cấp cặp song sinh ảo 3D trong thế giới thực.
Ví dụ, công nghệ Posemesh của @AukiNetwork cho phép nhận thức không gian thời gian thực trong khi bảo vệ quyền riêng tư và duy trì sự phân cấp, cung cấp năng lượng cho AI vật lý.
（Ảnh gốc từ Dylan Bane, dịch bởi TechFlow của Deep Tide）
Hiện tại, ứng dụng ban đầu của các tác nhân AI vật lý đã đi vào thực tế.
Ví dụ, @SamIsMoving đang sử dụng đội xe giao hàng toàn cầu của Frodobots để dự đoán vị trí địa lý thông qua việc phân tích dữ liệu.
Trong tương lai, thông qua các khung như Quicksilver, các đại lý trí tuệ nhân tạo sẽ có thể truy cập dữ liệu do DePIN cung cấp một cách trực tiếp, từ đó hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả hơn và thúc đẩy sự phát triển tiếp theo của trí tuệ nhân tạo vật lý.
(Hình ảnh gốc từ Dylan Bane, được biên dịch bởi Deep Tide TechFlow)
Nếu bạn muốn tham gia vào sự phát triển của AI vật lý )Physical AI(, việc đầu tư vào DAO )tổ chức tự trị phi tâm trung( có lẽ là một trong những cách tiếp cận trực tiếp nhất.
Thông qua nền tảng của mình, @xmaquinaDAO cung cấp cho các thành viên quyền truy cập vào các tài sản AI vật lý, bao gồm tài sản vật lý của máy )Real World Assets, RWAs(, giao thức DePIN ) cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung, ( mạng, các công ty robot và )IP( sở hữu trí tuệ. Ngoài ra, các khoản đầu tư này được hỗ trợ bởi đội ngũ R &D nội bộ để đảm bảo dẫn đầu về công nghệ và thị trường.
(Báo cáo đầy đủ tại đây)
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Messari: DePAI có thể sẽ là cơn lốc chuyện kể tiếp theo không?
Tác giả: Dylan Bane
Biên dịch: TechFlow sâu
DePAI(, viết tắt của Decentralized Physical AI, cung cấp một phương án phi tập trung cho cả robot và cơ sở hạ tầng AI vật lý, loại bỏ mô hình kiểm soát tập trung truyền thống.
Từ việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực đến việc vận hành robot vật lý thông minh thông qua triển khai DePIN, DePAI đang dần bước vào tương lai.
（Hình ảnh gốc từ Dylan Bane, được biên dịch bởi TechFlow của Deep Tide）
"Thời điểm ChatGPT trong robot đa năng đang đến."
——Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang
Thời đại số ban đầu bắt đầu từ phần cứng, sau đó phát triển sang lĩnh vực phần mềm vô hình. Còn thời đại trí tuệ nhân tạo (AI) lại đi ngược lại, bắt đầu từ phần mềm, hiện nay đang tiến vào thế giới vật lý, đó chính là lãnh thổ cuối cùng mà nó chưa chinh phục.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được biên dịch bởi TechFlow của Deep Tide)
Trong tương lai do các robot, máy bay không người lái, ô tô tự lái và robot giống con người thống trị, những thiết bị này được vận hành bởi các thực thể trí tuệ nhân tạo vật lý tự trị và dần thay thế sức lao động truyền thống, vấn đề về 'ai sở hữu những thiết bị này' trở thành một vấn đề xã hội quan trọng.
DePAI cung cấp cơ hội cho hệ sinh thái AI vật lý của Web3 được xây dựng trước khi các đại gia tập trung chiếm ưu thế.
(Hình ảnh gốc từ Dylan Bane, biên dịch bởi Deep Tide TechFlow)
Hiện tại, ngăn xếp cơ sở hạ tầng của DePAI đang phát triển nhanh chóng.
Ở giai đoạn hiện tại, tầng thu thập dữ liệu là phần hoạt động nhất. Tầng này không chỉ cung cấp dữ liệu thế giới thực cần thiết cho việc huấn luyện các tác nhân trí tuệ AI vật lý triển khai trên robot, mà còn có thể giúp robot điều hướng trong môi trường phức tạp và hoàn thành nhiệm vụ thông qua dữ liệu luồng thời gian thực.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, biên soạn bởi TechFlow)
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế vản là rồi ngồn chân chính đề huần luyện trí tuệ lý hệ thống.
Trong khi các nền tảng như Omniverse và Cosmos của NVIDIA cung cấp một giải pháp đầy hứa hẹn thông qua các môi trường mô phỏng, dữ liệu tổng hợp chỉ giải quyết được một phần của vấn đề. Để tinh chỉnh hơn nữa đào tạo, các hoạt động từ xa và dữ liệu video trong thế giới thực cũng sẽ trở thành tài nguyên không thể thiếu.
Bản dịch từ hình ảnh gốc của Dylan Bane, do TechFlow biên dịch sâu
Trong lĩnh vực vận hành từ xa, @frodobots đang tận dụng DePIN để triển khai robot giao hàng vỉa hè chi phí thấp trên toàn thế giới. Những robot này hoạt động bằng cách nắm bắt sự phức tạp của việc ra quyết định của con người trong môi trường thế giới thực, tạo ra các bộ dữ liệu có giá trị cao trong khi giải quyết hiệu quả tình trạng thiếu vốn ban đầu.
（Ảnh gốc từ Dylan Bane, biên dịch bởi TechFlow của DeepTide）
DePIN ) mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung ( cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho việc triển khai nhanh chóng của cảm biến thu thập dữ liệu và robot thông qua hiệu ứng vòng tua được kích thích bởi token của nó.
Đối với các công ty robot đang tìm cách đẩy nhanh doanh số bán hàng và giảm chi phí vốn (CapEx) và chi phí hoạt động (OpEx), DePIN cung cấp một giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn so với các phương pháp truyền thống.
(Hình ảnh gốc từ Dylan Bane, được biên dịch bởi TechFlow của Deep Tide)
DePAI ) vật lý phi tập trung AI( cũng tận dụng dữ liệu video trong thế giới thực để đào tạo các hệ thống AI vật lý và xây dựng sự hiểu biết không gian chung về thế giới thực.
Ví dụ: @Hivemapper và @NATIXNetwork có bộ dữ liệu video độc đáo có thể là tài nguyên tuyệt vời để đào tạo AI vật lý.
（Ảnh gốc từ Dylan Bane, dịch bởi TechFlow của DeepTech）
Như đã nói bởi @masonnystrom: "Dữ liệu của một người dùng đơn lẻ khó có thể tiền hóa, nhưng khi tổng hợp lại có thể tạo ra giá trị lớn."
Qua mạng lưới DePIN, có thể tổng hợp dữ liệu thế giới thực từ các thiết bị và nút khác nhau, tạo ra bộ dữ liệu có giá trị cao.
Hệ thống Quicksilver của @iotex_io không chỉ có thể tổng hợp dữ liệu này mà còn có thể xử lý vấn đề xác minh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, cung cấp an ninh cho việc sử dụng dữ liệu phi trung tâm.
(Hình ảnh gốc từ Dylan Bane, dịch bởi TechFlow sâu)
Ngoài ra, các giao thức điện toán và trí tuệ không gian đang tận dụng các công nghệ DePIN và DePAI để thúc đẩy sự phối hợp không gian và phân cấp cặp song sinh ảo 3D trong thế giới thực.
Ví dụ, công nghệ Posemesh của @AukiNetwork cho phép nhận thức không gian thời gian thực trong khi bảo vệ quyền riêng tư và duy trì sự phân cấp, cung cấp năng lượng cho AI vật lý.
（Ảnh gốc từ Dylan Bane, dịch bởi TechFlow của Deep Tide）
Hiện tại, ứng dụng ban đầu của các tác nhân AI vật lý đã đi vào thực tế.
Ví dụ, @SamIsMoving đang sử dụng đội xe giao hàng toàn cầu của Frodobots để dự đoán vị trí địa lý thông qua việc phân tích dữ liệu.
Trong tương lai, thông qua các khung như Quicksilver, các đại lý trí tuệ nhân tạo sẽ có thể truy cập dữ liệu do DePIN cung cấp một cách trực tiếp, từ đó hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả hơn và thúc đẩy sự phát triển tiếp theo của trí tuệ nhân tạo vật lý.
(Hình ảnh gốc từ Dylan Bane, được biên dịch bởi Deep Tide TechFlow)
Nếu bạn muốn tham gia vào sự phát triển của AI vật lý )Physical AI(, việc đầu tư vào DAO )tổ chức tự trị phi tâm trung( có lẽ là một trong những cách tiếp cận trực tiếp nhất.
Thông qua nền tảng của mình, @xmaquinaDAO cung cấp cho các thành viên quyền truy cập vào các tài sản AI vật lý, bao gồm tài sản vật lý của máy )Real World Assets, RWAs(, giao thức DePIN ) cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung, ( mạng, các công ty robot và )IP( sở hữu trí tuệ. Ngoài ra, các khoản đầu tư này được hỗ trợ bởi đội ngũ R &D nội bộ để đảm bảo dẫn đầu về công nghệ và thị trường.
(Báo cáo đầy đủ tại đây)