A fusão de DePIN e inteligência encarnada: um futuro promissor, mas repleto de desafios
Em uma discussão recente sobre "Construir inteligência artificial física descentralizada", especialistas do setor exploraram profundamente os desafios e oportunidades que a rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em seus estágios iniciais, seu potencial é imenso, prometendo transformar radicalmente a forma como os robôs de IA são aplicados no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional que depende de grandes volumes de dados da Internet, a tecnologia de IA de robôs DePIN enfrenta questões mais complexas, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá analisar os pontos-chave desta discussão, explorar os problemas enfrentados pela tecnologia de robôs DePIN, analisar os principais obstáculos à expansão dos robôs descentralizados, bem como as vantagens do DePIN em comparação com métodos centralizados. Por fim, também discutiremos as perspectivas de desenvolvimento futuro da tecnologia de robôs DePIN.
Principais gargalos enfrentados pelos robôs inteligentes DePIN
coleta e processamento de dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de uma vasta quantidade de dados da Internet, a IA incorporada precisa desenvolver inteligência através da interação com o mundo real. No entanto, atualmente, falta uma infraestrutura em larga escala a nível global, e a indústria ainda não chegou a um consenso sobre como coletar esses dados de forma eficaz. A coleta de dados da IA incorporada inclui principalmente as seguintes três categorias:
Dados operados por humanos: Através do controle manual de robôs por humanos, é possível gerar dados de alta qualidade que capturam fluxos de vídeo e etiquetas de ações. Esta é a forma mais eficaz de treinar a IA para imitar o comportamento humano, mas é dispendiosa e exige muito trabalho.
Dados sintéticos (dados simulados): são úteis para treinar robôs a se moverem em terrenos complexos, mas têm efeito limitado ao lidar com tarefas em constante mudança.
Aprendizagem através de vídeo: permitir que o modelo de IA aprenda observando vídeos do mundo real. Embora este método tenha potencial, falta o feedback de interação física real necessário para a inteligência.
Aumento do nível de autonomia
Para a verdadeira aplicação comercial da robótica, é necessário aumentar a taxa de sucesso para perto de 99,99% ou até mais. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O progresso da robótica não é linear, mas sim de natureza exponencial; a cada passo adiante, a dificuldade aumenta significativamente.
Limitações de hardware
Mesmo que os modelos de IA sejam avançados, o hardware de robô existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
A falta de sensores táteis: a tecnologia mais avançada atualmente ainda está longe da sensibilidade das pontas dos dedos humanos.
Problema de obstrução: o robô tem dificuldade em reconhecer e interagir quando partes do objeto estão obstruídas.
Design do atuador: A maioria dos atuadores de robôs humanoides são colocados diretamente nas articulações, resultando em movimentos pesados e potencialmente perigosos.
Dificuldades na expansão de hardware
A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer o desplante de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, mesmo os robôs humanoides mais eficientes têm custos que chegam a dezenas de milhares de dólares, tornando difícil a sua adoção em larga escala.
desafio da avaliação da eficácia
Ao contrário dos grandes modelos de IA online que podem testar funcionalidades rapidamente, a avaliação da IA física requer uma implantação de longo prazo no mundo real. Este processo é demorado, caro e difícil de chegar a conclusões rapidamente.
Demanda de Recursos Humanos
No desenvolvimento de IA robótica, a mão de obra humana continua a ser indispensável. Os robôs precisam de operadores humanos para fornecer dados de treino, as equipas de manutenção para manter a operação e os investigadores e desenvolvedores para otimizar continuamente os modelos de IA. Esta intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve resolver.
Perspectivas Futuras: Momentos Revolucionários na Tecnologia Robótica
Embora a IA de robôs genéricos ainda esteja a uma certa distância da adoção em larga escala, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem distribuir a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados. Por exemplo, em uma recente competição de robôs entre IA e humanos, um conjunto de dados único coletado da interação de robôs no mundo real demonstrou o potencial do DePIN em conectar os vários componentes da tecnologia robótica.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA, como otimização de chips e engenharia de materiais com IA, podem reduzir significativamente o cronograma para avanços tecnológicos. Através da infraestrutura de computação descentralizada DePIN, pesquisadores globais podem treinar e avaliar modelos sem restrições de capital.
Além disso, novos modelos de lucro estão a emergir. Por exemplo, alguns agentes de IA demonstraram como manter a sua própria saúde financeira através da propriedade descentralizada e incentivos de tokens, abrindo novas direções de desenvolvimento para robôs inteligentes impulsionados por DePIN.
Conclusão
O desenvolvimento da IA robótica não depende apenas de algoritmos, mas também envolve atualizações de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e a participação de pessoas. A criação da rede de robôs DePIN significa que, com a força da rede descentralizada, a coleta de dados de robôs, recursos de computação e investimentos de capital podem ser realizados em colaboração em todo o mundo. Isso não apenas acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também reduz a barreira de entrada para o desenvolvimento, permitindo que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais participem. Esperamos que a indústria robótica possa se libertar da dependência de alguns poucos gigantes da tecnologia, sendo impulsionada por uma comunidade global, avançando em direção a um ecossistema tecnológico verdadeiramente aberto e sustentável.
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PretendingSerious
· 12h atrás
Outra vez a desenhar BTC. A inteligência artificial deve ser implementada primeiro e depois falamos.
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BearMarketNoodler
· 12h atrás
Se você não entende a lógica básica, é melhor ir para o lado do consumidor.
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Layer2Arbitrageur
· 12h atrás
ngmi com essa arquitetura básica ser. gargalo de dados = morte instantânea
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HodlKumamon
· 12h atrás
Ai, os Bots também querem Descentralização, né~ Mas o Ursinho acha que o custo de hardware não vai baixar em menos de 18-24 meses.
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BlockchainRetirementHome
· 13h atrás
A DePIN falsa ainda precisa de IA. Que conversa fiada!
DePIN e Bots AI: oportunidades e desafios coexistem
A fusão de DePIN e inteligência encarnada: um futuro promissor, mas repleto de desafios
Em uma discussão recente sobre "Construir inteligência artificial física descentralizada", especialistas do setor exploraram profundamente os desafios e oportunidades que a rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em seus estágios iniciais, seu potencial é imenso, prometendo transformar radicalmente a forma como os robôs de IA são aplicados no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional que depende de grandes volumes de dados da Internet, a tecnologia de IA de robôs DePIN enfrenta questões mais complexas, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá analisar os pontos-chave desta discussão, explorar os problemas enfrentados pela tecnologia de robôs DePIN, analisar os principais obstáculos à expansão dos robôs descentralizados, bem como as vantagens do DePIN em comparação com métodos centralizados. Por fim, também discutiremos as perspectivas de desenvolvimento futuro da tecnologia de robôs DePIN.
Principais gargalos enfrentados pelos robôs inteligentes DePIN
coleta e processamento de dados
Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de uma vasta quantidade de dados da Internet, a IA incorporada precisa desenvolver inteligência através da interação com o mundo real. No entanto, atualmente, falta uma infraestrutura em larga escala a nível global, e a indústria ainda não chegou a um consenso sobre como coletar esses dados de forma eficaz. A coleta de dados da IA incorporada inclui principalmente as seguintes três categorias:
Dados operados por humanos: Através do controle manual de robôs por humanos, é possível gerar dados de alta qualidade que capturam fluxos de vídeo e etiquetas de ações. Esta é a forma mais eficaz de treinar a IA para imitar o comportamento humano, mas é dispendiosa e exige muito trabalho.
Dados sintéticos (dados simulados): são úteis para treinar robôs a se moverem em terrenos complexos, mas têm efeito limitado ao lidar com tarefas em constante mudança.
Aprendizagem através de vídeo: permitir que o modelo de IA aprenda observando vídeos do mundo real. Embora este método tenha potencial, falta o feedback de interação física real necessário para a inteligência.
Aumento do nível de autonomia
Para a verdadeira aplicação comercial da robótica, é necessário aumentar a taxa de sucesso para perto de 99,99% ou até mais. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O progresso da robótica não é linear, mas sim de natureza exponencial; a cada passo adiante, a dificuldade aumenta significativamente.
Limitações de hardware
Mesmo que os modelos de IA sejam avançados, o hardware de robô existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
Dificuldades na expansão de hardware
A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer o desplante de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, mesmo os robôs humanoides mais eficientes têm custos que chegam a dezenas de milhares de dólares, tornando difícil a sua adoção em larga escala.
desafio da avaliação da eficácia
Ao contrário dos grandes modelos de IA online que podem testar funcionalidades rapidamente, a avaliação da IA física requer uma implantação de longo prazo no mundo real. Este processo é demorado, caro e difícil de chegar a conclusões rapidamente.
Demanda de Recursos Humanos
No desenvolvimento de IA robótica, a mão de obra humana continua a ser indispensável. Os robôs precisam de operadores humanos para fornecer dados de treino, as equipas de manutenção para manter a operação e os investigadores e desenvolvedores para otimizar continuamente os modelos de IA. Esta intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve resolver.
Perspectivas Futuras: Momentos Revolucionários na Tecnologia Robótica
Embora a IA de robôs genéricos ainda esteja a uma certa distância da adoção em larga escala, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem distribuir a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados. Por exemplo, em uma recente competição de robôs entre IA e humanos, um conjunto de dados único coletado da interação de robôs no mundo real demonstrou o potencial do DePIN em conectar os vários componentes da tecnologia robótica.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA, como otimização de chips e engenharia de materiais com IA, podem reduzir significativamente o cronograma para avanços tecnológicos. Através da infraestrutura de computação descentralizada DePIN, pesquisadores globais podem treinar e avaliar modelos sem restrições de capital.
Além disso, novos modelos de lucro estão a emergir. Por exemplo, alguns agentes de IA demonstraram como manter a sua própria saúde financeira através da propriedade descentralizada e incentivos de tokens, abrindo novas direções de desenvolvimento para robôs inteligentes impulsionados por DePIN.
Conclusão
O desenvolvimento da IA robótica não depende apenas de algoritmos, mas também envolve atualizações de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e a participação de pessoas. A criação da rede de robôs DePIN significa que, com a força da rede descentralizada, a coleta de dados de robôs, recursos de computação e investimentos de capital podem ser realizados em colaboração em todo o mundo. Isso não apenas acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também reduz a barreira de entrada para o desenvolvimento, permitindo que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais participem. Esperamos que a indústria robótica possa se libertar da dependência de alguns poucos gigantes da tecnologia, sendo impulsionada por uma comunidade global, avançando em direção a um ecossistema tecnológico verdadeiramente aberto e sustentável.