Perpaduan DePIN dan Kecerdasan Terbenam: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Baru-baru ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian industri. Percakapan ini menggali lebih dalam tantangan dan peluang yang dihadapi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensi yang dimiliki sangat besar dan diharapkan dapat mengubah secara radikal cara kerja robot AI di dunia nyata. Namun, 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 menganalisis secara mendalam masalah kunci yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, membahas hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keunggulan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kami juga akan membahas prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Batas utama dari DePIN robot pintar
Pengumpulan Data dan Kualitas
AI yang terwujud (embodied AI) perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kekurangan infrastruktur pengumpulan data berskala besar. Pengumpulan data untuk AI yang terwujud terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Operasi data manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label gerakan, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerja besar.
Data sintetis (data simulasi): cocok untuk bidang tertentu, seperti melatih robot untuk bergerak di medan yang kompleks, tetapi sulit untuk mensimulasikan tugas yang berubah-ubah.
Pembelajaran video: Belajar melalui pengamatan video dunia nyata, tetapi kurang umpan balik interaksi fisik yang langsung.
Tingkat Otonomi
Untuk mewujudkan aplikasi komersial dari teknologi robotik, tingkat keberhasilan perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, langkah terakhir untuk meningkatkan akurasi sering kali memerlukan waktu dan tenaga yang eksponensial. Kemajuan teknologi robotik bersifat eksponensial, setiap langkah maju akan meningkatkan kesulitan secara signifikan.
Pembatasan Perangkat Keras
Meskipun model AI semakin canggih, perangkat keras robot yang ada belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:
Teknologi sensor sentuh yang kurang, tidak dapat mencapai sensitivitas ujung jari manusia.
Masalah penghalangan: Robot sulit mengenali dan berinteraksi dengan beberapa objek yang terhalang.
Desain aktuator: Desain aktuator robot humanoid yang ada menyebabkan gerakan menjadi kaku dan berpotensi berbahaya.
Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penerapan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan kapital besar. Saat ini, hanya perusahaan besar dengan modal kuat yang dapat membiayai eksperimen berskala besar.
Evaluasi Efektivitas
Evaluasi AI fisik perlu dilakukan melalui penerapan jangka panjang dan berskala besar di dunia nyata, proses ini memakan waktu dan kompleks. Satu-satunya cara untuk memvalidasi teknologi kecerdasan robot adalah dengan mengamati kinerjanya dan kegagalannya dalam aplikasi nyata.
Permintaan Sumber Daya Manusia
Pengembangan AI robot masih memerlukan dukungan tenaga manusia yang besar, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan yang menjaga robot tetap beroperasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah salah satu tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan Teknologi Robot
Meskipun adopsi AI robot umum masih jauh, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Pengumpulan dan evaluasi data: Jaringan DePIN dapat mewujudkan operasi paralel dan pengumpulan data dalam skala yang lebih besar.
Peningkatan perangkat keras: Optimalisasi desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti perbaikan chip dan rekayasa material, dapat mempercepat proses pengembangan.
Sumber daya komputasi terdesentralisasi: Melalui DePIN, peneliti global dapat mengakses sumber daya komputasi yang diperlukan tanpa batasan modal.
Model ekonomi baru: Agen AI yang beroperasi secara mandiri menunjukkan bagaimana robot pintar yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan keuangannya sendiri melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, perangkat keras, data, dana, dan sumber daya manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN membawa peluang baru bagi industri, melalui kekuatan jaringan terdesentralisasi, dapat dilakukan pengumpulan data, distribusi sumber daya komputasi, dan investasi modal secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung. Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, beralih ke ekosistem teknologi terbuka dan berkelanjutan yang didorong oleh komunitas global.
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.
11 Suka
Hadiah
11
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MindsetExpander
· 14jam yang lalu
Uang ini memang sulit didapat.
Lihat AsliBalas0
RektRecorder
· 18jam yang lalu
Bot memang begitu langsung? Cara ini benar-benar aneh.
Lihat AsliBalas0
CascadingDipBuyer
· 08-10 10:00
Main apa Bot, urus harga token terlebih dahulu.
Lihat AsliBalas0
ponzi_poet
· 08-10 09:57
Apakah robot itu muncul lagi? Para kapitalis benar-benar sedang santai belakangan ini.
Integrasi DePIN dan Robot Cerdas: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Perpaduan DePIN dan Kecerdasan Terbenam: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Baru-baru ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian industri. Percakapan ini menggali lebih dalam tantangan dan peluang yang dihadapi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensi yang dimiliki sangat besar dan diharapkan dapat mengubah secara radikal cara kerja robot AI di dunia nyata. Namun, 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 menganalisis secara mendalam masalah kunci yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, membahas hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keunggulan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kami juga akan membahas prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Batas utama dari DePIN robot pintar
Pengumpulan Data dan Kualitas
AI yang terwujud (embodied AI) perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kekurangan infrastruktur pengumpulan data berskala besar. Pengumpulan data untuk AI yang terwujud terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Tingkat Otonomi
Untuk mewujudkan aplikasi komersial dari teknologi robotik, tingkat keberhasilan perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, langkah terakhir untuk meningkatkan akurasi sering kali memerlukan waktu dan tenaga yang eksponensial. Kemajuan teknologi robotik bersifat eksponensial, setiap langkah maju akan meningkatkan kesulitan secara signifikan.
Pembatasan Perangkat Keras
Meskipun model AI semakin canggih, perangkat keras robot yang ada belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:
Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penerapan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan kapital besar. Saat ini, hanya perusahaan besar dengan modal kuat yang dapat membiayai eksperimen berskala besar.
Evaluasi Efektivitas
Evaluasi AI fisik perlu dilakukan melalui penerapan jangka panjang dan berskala besar di dunia nyata, proses ini memakan waktu dan kompleks. Satu-satunya cara untuk memvalidasi teknologi kecerdasan robot adalah dengan mengamati kinerjanya dan kegagalannya dalam aplikasi nyata.
Permintaan Sumber Daya Manusia
Pengembangan AI robot masih memerlukan dukungan tenaga manusia yang besar, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan yang menjaga robot tetap beroperasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah salah satu tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan Teknologi Robot
Meskipun adopsi AI robot umum masih jauh, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Pengumpulan dan evaluasi data: Jaringan DePIN dapat mewujudkan operasi paralel dan pengumpulan data dalam skala yang lebih besar.
Peningkatan perangkat keras: Optimalisasi desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti perbaikan chip dan rekayasa material, dapat mempercepat proses pengembangan.
Sumber daya komputasi terdesentralisasi: Melalui DePIN, peneliti global dapat mengakses sumber daya komputasi yang diperlukan tanpa batasan modal.
Model ekonomi baru: Agen AI yang beroperasi secara mandiri menunjukkan bagaimana robot pintar yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan keuangannya sendiri melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, perangkat keras, data, dana, dan sumber daya manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN membawa peluang baru bagi industri, melalui kekuatan jaringan terdesentralisasi, dapat dilakukan pengumpulan data, distribusi sumber daya komputasi, dan investasi modal secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung. Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, beralih ke ekosistem teknologi terbuka dan berkelanjutan yang didorong oleh komunitas global.