Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ thể xác: Tương lai đầy hứa hẹn nhưng nhiều thách thức
Trong một cuộc thảo luận gần đây về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung", các chuyên gia trong ngành đã thảo luận sâu sắc về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn, hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn cách thức ứng dụng của robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu internet, công nghệ AI robot DePIN đang 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 những điểm chính trong cuộc thảo luận này, khám phá các vấn đề mà công nghệ robot DePIN gặp phải, phân tích những rào cản chính trong việc mở rộng robot phi tập trung, cũng như những lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi cũng sẽ thảo luận về triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Các nút thắt chính mà robot thông minh DePIN phải đối mặt
Thu thập và xử lý dữ liệu
Khác với các mô hình AI "trực tuyến" phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu từ internet, AI có thân thể cần phát triển trí thông minh thông qua tương tác với thế giới thực. Tuy nhiên, hiện nay trên toàn cầu vẫn thiếu loại cơ sở hạ tầng quy mô lớn này, và ngành công nghiệp chưa đạt được sự đồng thuận về cách thu thập dữ liệu này một cách hiệu quả. Việc thu thập dữ liệu cho AI có thân thể chủ yếu bao gồm ba loại sau:
Dữ liệu điều khiển bởi con người: Bằng cách kiểm soát bằng tay các robot để tạo ra dữ liệu chất lượng cao, có thể ghi lại luồng video và nhãn hành động. Đây là cách hiệu quả nhất để đào tạo AI bắt chước hành vi của con người, nhưng chi phí cao và cường độ lao động lớn.
Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): rất hữu ích cho việc huấn luyện robot di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng hiệu quả hạn chế khi xử lý các nhiệm vụ đa dạng.
Học tập qua video: Để mô hình AI học hỏi thông qua việc quan sát video từ thế giới thực. Mặc dù phương pháp này có tiềm năng, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý thực sự cần thiết cho trí thông minh.
Nâng cao mức độ tự chủ
Để thực hiện ứng dụng thương mại thực sự của công nghệ robot, cần nâng cao tỷ lệ thành công lên gần 99,99% hoặc cao hơn nữa. Tuy nhiên, mỗi khi nâng cao 0,001% độ chính xác đều cần phải bỏ ra thời gian và công sức theo cấp số nhân. Sự tiến bộ của công nghệ robot không phải là tuyến tính, mà có tính chất cấp số nhân, mỗi bước tiến đều gặp nhiều khó khăn hơn.
Giới hạn phần cứng
Ngay cả khi mô hình AI tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện có vẫn chưa sẵn sàng để đạt được sự tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Thiếu cảm biến xúc giác: Công nghệ tiên tiến nhất hiện nay vẫn còn xa mới đạt được độ nhạy của đầu ngón tay con người.
Vấn đề che khuất: Robot khó nhận diện và tương tác khi một phần của vật thể bị che khuất.
Thiết kế bộ thực thi: Hầu hết các bộ thực thi của robot mô phỏng con người được đặt trực tiếp trên các khớp, dẫn đến chuyển động nặng nề và tiềm ẩn nguy hiểm.
khó khăn trong việc mở rộng phần cứng
Việc triển khai công nghệ robot thông minh cần phải lắp đặt các thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức về vốn rất lớn. Hiện tại, ngay cả những robot mô phỏng người hiệu quả nhất cũng có chi phí lên tới hàng chục nghìn đô la, khó có thể đạt được sự phổ biến trên quy mô lớn.
Thách thức trong việc đánh giá hiệu quả
Khác với các mô hình AI lớn trực tuyến có thể thử nghiệm chức năng nhanh chóng, việc đánh giá AI vật lý cần phải triển khai lâu dài trong thế giới thực. Quá trình này mất nhiều thời gian, chi phí cao và khó có thể đưa ra kết luận nhanh chóng.
nhu cầu nguồn nhân lực
Trong phát triển AI robot, lực lượng lao động con người vẫn là điều không thể thiếu. Robot cần những người điều hành con người cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì giữ cho hoạt động, cũng như các nhà nghiên cứu và phát triển liên tục tối ưu hóa mô hình AI. Sự can thiệp liên tục của con người này là một thách thức chính mà DePIN phải giải quyết.
Triển vọng tương lai: Khoảnh khắc đột phá của công nghệ robot
Mặc dù AI robot tổng quát còn một khoảng cách nhất định để được áp dụng rộng rãi, nhưng sự tiến bộ của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và khả năng phối hợp của mạng lưới phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu. Ví dụ, trong một cuộc thi gần đây giữa AI và robot con người, tập dữ liệu độc đáo được thu thập từ các tương tác robot trong thế giới thực đã cho thấy tiềm năng của DePIN trong việc kết nối các thành phần khác nhau của công nghệ robot.
Cải tiến thiết kế phần cứng được thúc đẩy bởi AI, chẳng hạn như tối ưu hóa chip và kỹ thuật vật liệu bằng AI, có thể rút ngắn đáng kể thời gian đạt được những đột phá công nghệ. Thông qua cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung DePIN, các nhà nghiên cứu toàn cầu có thể đào tạo và đánh giá các mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn.
Ngoài ra, các mô hình kiếm tiền mới cũng đang xuất hiện. Ví dụ, một số đại lý AI đã trình bày cách duy trì tài chính của chính họ thông qua quyền sở hữu phi tập trung và các động lực token, mở ra hướng phát triển mới cho robot thông minh do DePIN thúc đẩy.
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, việc thu thập dữ liệu robot, tài nguyên tính toán và đầu tư vốn có thể được phối hợp trên toàn cầu. Điều này không chỉ tăng tốc độ huấn luyện AI và tối ưu hóa phần cứng, mà còn giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều nhà nghiên cứu, doanh nhân và người dùng cá nhân tham gia. Chúng tôi hy vọng ngành công nghiệp robot có thể thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số ít gã khổng lồ công nghệ, được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thật sự mở và bền vững.
Xem bản gốc
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.
6 thích
Phần thưởng
6
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
PretendingSerious
· 20giờ trước
Lại đang vẽ BTC, trí tuệ nhân tạo thì hãy để sau.
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketNoodler
· 20giờ trước
Nếu chưa hiểu rõ logic cơ bản thì đừng chơi với khái niệm, tốt hơn là đi đến C端.
Xem bản gốcTrả lời0
Layer2Arbitrageur
· 20giờ trước
ngmi với kiến trúc cơ bản đó. nút thắt dữ liệu = cái chết tức thì
Xem bản gốcTrả lời0
HodlKumamon
· 20giờ trước
Ôi, Bots cũng muốn Phi tập trung rồi kìa~ Nhưng gấu nghĩ chi phí phần cứng không giảm được trong 18-24 tháng đâu.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainRetirementHome
· 20giờ trước
DePIN giả mạo còn phải kết hợp AI, lại đang nói lời phóng đại.
DePIN và Bots AI kết hợp: Cơ hội và thách thức đồng tồn tại
Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ thể xác: Tương lai đầy hứa hẹn nhưng nhiều thách thức
Trong một cuộc thảo luận gần đây về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung", các chuyên gia trong ngành đã thảo luận sâu sắc về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn, hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn cách thức ứng dụng của robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu internet, công nghệ AI robot DePIN đang 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 những điểm chính trong cuộc thảo luận này, khám phá các vấn đề mà công nghệ robot DePIN gặp phải, phân tích những rào cản chính trong việc mở rộng robot phi tập trung, cũng như những lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi cũng sẽ thảo luận về triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Các nút thắt chính mà robot thông minh DePIN phải đối mặt
Thu thập và xử lý dữ liệu
Khác với các mô hình AI "trực tuyến" phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu từ internet, AI có thân thể cần phát triển trí thông minh thông qua tương tác với thế giới thực. Tuy nhiên, hiện nay trên toàn cầu vẫn thiếu loại cơ sở hạ tầng quy mô lớn này, và ngành công nghiệp chưa đạt được sự đồng thuận về cách thu thập dữ liệu này một cách hiệu quả. Việc thu thập dữ liệu cho AI có thân thể chủ yếu bao gồm ba loại sau:
Dữ liệu điều khiển bởi con người: Bằng cách kiểm soát bằng tay các robot để tạo ra dữ liệu chất lượng cao, có thể ghi lại luồng video và nhãn hành động. Đây là cách hiệu quả nhất để đào tạo AI bắt chước hành vi của con người, nhưng chi phí cao và cường độ lao động lớn.
Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): rất hữu ích cho việc huấn luyện robot di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng hiệu quả hạn chế khi xử lý các nhiệm vụ đa dạng.
Học tập qua video: Để mô hình AI học hỏi thông qua việc quan sát video từ thế giới thực. Mặc dù phương pháp này có tiềm năng, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý thực sự cần thiết cho trí thông minh.
Nâng cao mức độ tự chủ
Để thực hiện ứng dụng thương mại thực sự của công nghệ robot, cần nâng cao tỷ lệ thành công lên gần 99,99% hoặc cao hơn nữa. Tuy nhiên, mỗi khi nâng cao 0,001% độ chính xác đều cần phải bỏ ra thời gian và công sức theo cấp số nhân. Sự tiến bộ của công nghệ robot không phải là tuyến tính, mà có tính chất cấp số nhân, mỗi bước tiến đều gặp nhiều khó khăn hơn.
Giới hạn phần cứng
Ngay cả khi mô hình AI tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện có vẫn chưa sẵn sàng để đạt được sự tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
khó khăn trong việc mở rộng phần cứng
Việc triển khai công nghệ robot thông minh cần phải lắp đặt các thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức về vốn rất lớn. Hiện tại, ngay cả những robot mô phỏng người hiệu quả nhất cũng có chi phí lên tới hàng chục nghìn đô la, khó có thể đạt được sự phổ biến trên quy mô lớn.
Thách thức trong việc đánh giá hiệu quả
Khác với các mô hình AI lớn trực tuyến có thể thử nghiệm chức năng nhanh chóng, việc đánh giá AI vật lý cần phải triển khai lâu dài trong thế giới thực. Quá trình này mất nhiều thời gian, chi phí cao và khó có thể đưa ra kết luận nhanh chóng.
nhu cầu nguồn nhân lực
Trong phát triển AI robot, lực lượng lao động con người vẫn là điều không thể thiếu. Robot cần những người điều hành con người cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì giữ cho hoạt động, cũng như các nhà nghiên cứu và phát triển liên tục tối ưu hóa mô hình AI. Sự can thiệp liên tục của con người này là một thách thức chính mà DePIN phải giải quyết.
Triển vọng tương lai: Khoảnh khắc đột phá của công nghệ robot
Mặc dù AI robot tổng quát còn một khoảng cách nhất định để được áp dụng rộng rãi, nhưng sự tiến bộ của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và khả năng phối hợp của mạng lưới phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu. Ví dụ, trong một cuộc thi gần đây giữa AI và robot con người, tập dữ liệu độc đáo được thu thập từ các tương tác robot trong thế giới thực đã cho thấy tiềm năng của DePIN trong việc kết nối các thành phần khác nhau của công nghệ robot.
Cải tiến thiết kế phần cứng được thúc đẩy bởi AI, chẳng hạn như tối ưu hóa chip và kỹ thuật vật liệu bằng AI, có thể rút ngắn đáng kể thời gian đạt được những đột phá công nghệ. Thông qua cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung DePIN, các nhà nghiên cứu toàn cầu có thể đào tạo và đánh giá các mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn.
Ngoài ra, các mô hình kiếm tiền mới cũng đang xuất hiện. Ví dụ, một số đại lý AI đã trình bày cách duy trì tài chính của chính họ thông qua quyền sở hữu phi tập trung và các động lực token, mở ra hướng phát triển mới cho robot thông minh do DePIN thúc đẩy.
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, việc thu thập dữ liệu robot, tài nguyên tính toán và đầu tư vốn có thể được phối hợp trên toàn cầu. Điều này không chỉ tăng tốc độ huấn luyện AI và tối ưu hóa phần cứng, mà còn giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều nhà nghiên cứu, doanh nhân và người dùng cá nhân tham gia. Chúng tôi hy vọng ngành công nghiệp robot có thể thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số ít gã khổng lồ công nghệ, được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thật sự mở và bền vững.