Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN) menghadapi tantangan dan peluang besar dalam bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan dapat mengubah cara kerja AI robot di dunia nyata secara drastis. Berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, kendala evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam hambatan utama yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis mengapa DePIN memiliki keunggulan dibandingkan metode terpusat, dan melihat prospek perkembangan teknologi robot DePIN di masa depan.
Bottleneck Utama dari DePIN Robot Cerdas
1. Pengumpulan data
AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kurang infrastruktur besar untuk mengumpulkan jenis data ini. Pengumpulan data terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Data operasi manusia: kualitas tinggi tetapi biaya tinggi, intensitas kerja besar
Data sintetik (data simulasi): cocok untuk bidang tertentu, tetapi sulit untuk mensimulasikan tugas dengan perubahan kompleks
Pembelajaran video: memiliki potensi tetapi kurang umpan balik interaksi fisik yang nyata
2. Tingkat Otonomi
Untuk mencapai aplikasi komersial, tingkat keberhasilan robot harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, kesulitan untuk meningkatkan akurasi meningkat secara eksponensial, dan terobosan terakhir 1% mungkin memerlukan waktu bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun.
3. Pembatasan perangkat keras
Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mewujudkan otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:
Kurangnya sensor sentuh presisi tinggi
Kesulitan dalam mengenali objek yang terhalang
Desain aktuator tidak cukup biologis, menyebabkan gerakan kaku
4. Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Teknologi robot pintar perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid yang efisien mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mewujudkan adopsi secara luas.
5. Evaluasi Keefektifan
Evaluasi AI fisik memerlukan waktu yang lama untuk penerapan di dunia nyata, yang kontras dengan model AI besar online yang dapat diuji dengan cepat. Satu-satunya cara untuk memverifikasi teknologi kecerdasan robot adalah dengan mengamati kinerjanya dalam aplikasi nyata.
6. Sumber Daya Manusia
Pengembangan AI robot masih memerlukan dukungan tenaga manusia yang besar, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan yang menjamin operasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI.
Prospek Masa Depan: Terobosan Teknologi Robot
Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak yang cukup jauh untuk aplikasi berskala besar, kemajuan teknologi robot DePIN menunjukkan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat membagi beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Beberapa perkembangan positif termasuk:
Lembaga penelitian mengumpulkan kumpulan data unik melalui interaksi robot dunia nyata.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti pengoptimalan chip dan rekayasa bahan
Infrastruktur komputasi terdesentralisasi memungkinkan peneliti global mengakses sumber daya komputasi berkinerja tinggi
Munculnya model profit baru, seperti kombinasi agen AI dan insentif token
Penutup
Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti dapat melakukan pengumpulan data, alokasi sumber daya komputasi, dan investasi modal secara kolaboratif di seluruh dunia, yang akan mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras serta mengurangi hambatan pengembangan.
Di masa depan, industri robot diharapkan dapat lepas dari ketergantungan pada sejumlah raksasa teknologi, dan beralih untuk didorong secara bersama oleh komunitas global, menuju pengembangan ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan. Perubahan ini tidak hanya akan mempercepat inovasi, tetapi juga berpotensi membawa aplikasi teknologi robot yang lebih demokratis dan merata.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
23 Suka
Hadiah
23
8
Bagikan
Komentar
0/400
DeFiVeteran
· 07-25 16:21
Satu lagi narasi besar
Lihat AsliBalas0
LayerHopper
· 07-25 03:49
Revolusi teknologi ada di depan mata.
Lihat AsliBalas0
probably_nothing_anon
· 07-23 00:17
Kendala perangkat keras paling sulit diatasi
Lihat AsliBalas0
MetaverseHobo
· 07-23 00:13
Terdengar seperti permainan yang padat modal.
Lihat AsliBalas0
AllInAlice
· 07-23 00:13
Bot juga perlu uang untuk dirawat? Terlalu tidak masuk akal.
DePIN Bot AI: Tantangan Teknologi dan Peluang Masa Depan
Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN) menghadapi tantangan dan peluang besar dalam bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan dapat mengubah cara kerja AI robot di dunia nyata secara drastis. Berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, kendala evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam hambatan utama yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis mengapa DePIN memiliki keunggulan dibandingkan metode terpusat, dan melihat prospek perkembangan teknologi robot DePIN di masa depan.
Bottleneck Utama dari DePIN Robot Cerdas
1. Pengumpulan data
AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kurang infrastruktur besar untuk mengumpulkan jenis data ini. Pengumpulan data terutama dibagi menjadi tiga kategori:
2. Tingkat Otonomi
Untuk mencapai aplikasi komersial, tingkat keberhasilan robot harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, kesulitan untuk meningkatkan akurasi meningkat secara eksponensial, dan terobosan terakhir 1% mungkin memerlukan waktu bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun.
3. Pembatasan perangkat keras
Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mewujudkan otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:
4. Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Teknologi robot pintar perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid yang efisien mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mewujudkan adopsi secara luas.
5. Evaluasi Keefektifan
Evaluasi AI fisik memerlukan waktu yang lama untuk penerapan di dunia nyata, yang kontras dengan model AI besar online yang dapat diuji dengan cepat. Satu-satunya cara untuk memverifikasi teknologi kecerdasan robot adalah dengan mengamati kinerjanya dalam aplikasi nyata.
6. Sumber Daya Manusia
Pengembangan AI robot masih memerlukan dukungan tenaga manusia yang besar, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan yang menjamin operasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI.
Prospek Masa Depan: Terobosan Teknologi Robot
Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak yang cukup jauh untuk aplikasi berskala besar, kemajuan teknologi robot DePIN menunjukkan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat membagi beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Beberapa perkembangan positif termasuk:
Penutup
Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti dapat melakukan pengumpulan data, alokasi sumber daya komputasi, dan investasi modal secara kolaboratif di seluruh dunia, yang akan mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras serta mengurangi hambatan pengembangan.
Di masa depan, industri robot diharapkan dapat lepas dari ketergantungan pada sejumlah raksasa teknologi, dan beralih untuk didorong secara bersama oleh komunitas global, menuju pengembangan ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan. Perubahan ini tidak hanya akan mempercepat inovasi, tetapi juga berpotensi membawa aplikasi teknologi robot yang lebih demokratis dan merata.