Messari: O DePAI será o próximo veículo narrativo?

Autor: Dylan Bane

Compilado por Deep Tide TechFlow

Decentralized Physical AI, also known as DePAI, provides a decentralized alternative for robots and physical AI infrastructure stacks, breaking free from the traditional centralized control model.

Da coleta de dados do mundo real à operação de robôs por agentes físicos de IA implantados via DePIN, o DePAI está avançando constantemente em direção ao futuro.

A imagem original é de Dylan Bane, traduzida por TechFlow da Deep Tide.

“O momento ChatGPT na robótica de uso geral está chegando.”

——CEO da NVIDIA, Jensen Huang

A era digital começou com hardware e evoluiu para o domínio intangível do software. A era da IA, por outro lado, começou com software e agora está avançando para o mundo físico, o último território que ainda não conquistou.

（A imagem original é de Dylan Bane, traduzida por Deep Tide TechFlow）

Em um futuro dominado por robôs, drones, carros autônomos e robôs humanoides, essas máquinas são operadas por agentes físicos autônomos de IA e gradualmente substituindo o trabalho tradicional, e a questão de “quem possui essas máquinas” tornou-se uma questão social importante.

O DePAI oferece uma oportunidade para estabelecer o ecossistema físico de IA da Web3 antes que os gigantes centralizados dominem.

(Imagem original de Dylan Bane, compilada pelo TechFlow)

Atualmente, a pilha de infraestrutura DePAI está se desenvolvendo rapidamente.

Nesta fase, a camada de coleta de dados é a parte mais ativa. Esta camada não só pode fornecer dados do mundo real necessários para treinar agentes físicos de inteligência artificial implantados em robôs, mas também pode ajudar os robôs a navegar em ambientes complexos e completar tarefas através de dados de fluxo em tempo real.

(A imagem original é de Dylan Bane, compilada pela TechFlow da DeepTech)

No entanto, a obtenção de dados do mundo real ainda é o principal obstáculo para treinar a IA física.

Embora plataformas como Omniverse e Cosmos da NVIDIA ofereçam uma solução promissora por meio da simulação de ambientes, os dados sintéticos só podem resolver parte do problema. Para aprimorar ainda mais o treinamento, a operação remota e os dados de vídeo do mundo real também se tornarão recursos indispensáveis.

(A imagem original é de Dylan Bane e foi traduzida pela TechFlow da DeepTech)

No campo das operações remotas, a @frodobots está aproveitando o DePIN para implantar robôs de entrega de calçada de baixo custo em todo o mundo. Esses robôs operam capturando a complexidade da tomada de decisão humana em um ambiente do mundo real, gerando conjuntos de dados de alto valor e, ao mesmo tempo, abordando efetivamente a falta inicial de capital.

A imagem original é de Dylan Bane, traduzida por TechFlow da DeepTech.

DePIN ( rede de infraestrutura física descentralizada ) Através do seu efeito volante alimentado por tokens, fornece um forte suporte para a rápida implantação de sensores de aquisição de dados e robôs.

Para empresas de robótica que procuram acelerar as vendas e reduzir as despesas de capital (CapEx) e as despesas operacionais (OpEx), o DePIN oferece uma solução mais eficiente e econômica do que os métodos tradicionais.

（A imagem original é de Dylan Bane, compilada pela TechFlow da DeepTech）

O DePAI ( física descentralizada AI) também aproveita dados de vídeo do mundo real para treinar sistemas físicos de IA e construir uma compreensão espacial compartilhada do mundo real.

Por exemplo, @Hivemapper e @NATIXNetwork possuem conjuntos de dados de vídeo exclusivos, que podem ser recursos importantes para treinar a IA física.

(Imagem original de Dylan Bane, compilada pelo TechFlow)

Como disse @masonnystrom: “Os dados de um único usuário são difíceis de monetizar, mas quando agregados, podem criar um valor imenso.”

Através da rede DePIN, é possível agregar dados do mundo real de diferentes dispositivos e nós para criar conjuntos de dados de alto valor.

@iotex_io sistema Quicksilver não só pode agregar esses dados, mas também pode lidar com a verificação de dados e questões de proteção de privacidade, fornecendo segurança para a utilização de dados descentralizada.

(A imagem original é de Dylan Bane, compilada pela TechFlow da DeepTech)

Além disso, a inteligência espacial e o protocolo de computação também estão a utilizar a tecnologia DePIN e DePAI para impulsionar o desenvolvimento descentralizado da coordenação espacial e do mundo real em 3D virtual gémeo.

Por exemplo, a tecnologia Posemesh da @AukiNetwork, enquanto protege a privacidade e mantém a descentralização, pode proporcionar capacidades de perceção espacial em tempo real, oferecendo um suporte poderoso para a IA física.

(Imagem original de Dylan Bane, compilada pelo TechFlow)

Atualmente, a aplicação inicial de agentes físicos de IA entrou na realidade.

Por exemplo, a @SamIsMoving está aproveitando a frota de entrega global da Frodobots para analisar dados e prever localizações geográficas.

No futuro, com estruturas como Quicksilver, os agentes de IA serão capazes de aceder em tempo real aos dados fornecidos pela DePIN, para concluir tarefas complexas de forma mais eficiente, impulsionando ainda mais o desenvolvimento da IA física.

(A imagem original é de Dylan Bane, traduzida por TechFlow da DeepTech)

Se quiseres participar no desenvolvimento da AI física (Physical AI), investir num DAO (organização autónoma descentralizada) pode ser um dos caminhos mais diretos.

Por meio de sua plataforma, a @xmaquinaDAO fornece aos membros acesso a ativos físicos de IA, incluindo ativos físicos de máquinas (Real World Assets, RWAs), protocolo DePIN ( infraestrutura física descentralizada, ) cibernética, empresas de robótica e (IP) de propriedade intelectual. Além disso, esses investimentos são apoiados por sua equipe interna de pesquisa e desenvolvimento para garantir a liderança tecnológica e de mercado.

(Consulte o relatório completo aqui)