Слияние DePIN и эмбодированного интеллекта: технологические вызовы и будущее
Децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) сталкивается с огромными вызовами и возможностями в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал велик и может кардинально изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. В отличие от традиционного AI, который зависит от большого количества интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будет подробно рассмотрено, с какими основными препятствиями сталкивается технология роботов DePIN, проанализировано, почему DePIN имеет преимущества по сравнению с централизованными методами, а также сделан прогноз о будущем развитии технологии роботов DePIN.
Основные проблемы DePIN智能机器人的
1. Сбор данных
Эмбодированному ИИ необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует масштабная инфраструктура для сбора таких данных. Сбор данных в основном делится на три категории:
Данные о человеческих операциях: высокое качество, но высокая стоимость и высокая трудоемкость
Синтетические данные (имитационные данные): применимы в определенных областях, но сложно моделировать задачи с сложными изменениями.
Видеонаучение: есть потенциал, но не хватает реальной физической обратной связи
2. Уровень автономии
Чтобы реализовать коммерческое применение, успешность роботов должна достигать 99,99% или даже выше. Однако трудность повышения точности растёт экспоненциально, и прорыв в последнем 1% может занять годы или даже десятилетия.
3. Аппаратные ограничения
Существующее оборудование роботов еще не готово к достижению истинной автономности. Основные проблемы включают:
Не хватает высокоточных тактильных датчиков
Трудности в распознавании遮挡物
Дизайн исполнительного механизма недостаточно биологичен, что приводит к жесткости движений
4. Сложность аппаратного расширения
Технология умных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает большие капитальные вызовы. В настоящее время стоимость эффективных гуманоидных роботов достигает десятков тысяч долларов, что затрудняет их массовое внедрение.
5. Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует длительного развертывания в реальном мире, что резко контрастирует с онлайн-ИИ большими моделями, которые можно быстро протестировать. Единственный способ проверить технологии робототехники — это наблюдать за их поведением в реальных приложениях.
6. Человеческие ресурсы
Разработка AI для роботов все еще требует значительной поддержки со стороны людей, включая операторов, предоставляющих данные для обучения, команды по обслуживанию, обеспечивающие работу, а также исследователей, продолжающих оптимизацию моделей AI.
Будущее: Прорывы в робототехнике
Несмотря на то, что универсальным роботам ИИ еще предстоит пройти путь до массового применения, достижения в технологии DePIN-роботов внушают надежду. Масштаб и координация децентрализованной сети способны распределить финансовую нагрузку и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Некоторые положительные разработки включают:
Исследовательские учреждения собирают уникальные наборы данных через взаимодействие с роботами в реальном мире
Улучшение проектирования аппаратного обеспечения на основе ИИ, такое как оптимизация чипов и материаловедении
Децентрализованная вычислительная инфраструктура позволяет исследователям по всему миру получать доступ к ресурсам высокопроизводительных вычислений.
Появление новых моделей прибыли, таких как сочетание AI-агентов и токенов стимулов
Заключение
Развитие ИИ-роботов зависит не только от алгоритмов, но и от обновления оборудования, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN роботов означает, что можно совместно собирать данные, распределять вычислительные ресурсы и вкладывать капитал на глобальном уровне, что ускорит обучение ИИ и оптимизацию оборудования, снизив порог для разработки.
В будущем индустрия робототехники, вероятно, сможет избавиться от зависимости от нескольких крупных технологических компаний и будет развиваться благодаря совместным усилиям глобального сообщества, движущемуся в сторону более открытой и устойчивой технологической экосистемы. Этот переход не только ускорит инновации, но также может привести к более демократичному и массовому применению робототехнических технологий.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
23 Лайков
Награда
23
8
Поделиться
комментарий
0/400
DeFiVeteran
· 07-25 16:21
Еще один грандиозный нарратив
Посмотреть ОригиналОтветить0
LayerHopper
· 07-25 03:49
Техническая революция уже на пороге!
Посмотреть ОригиналОтветить0
probably_nothing_anon
· 07-23 00:17
С аппаратными ограничениями труднее всего справиться.
DePIN Боты ИИ: технические вызовы и будущие возможности
Слияние DePIN и эмбодированного интеллекта: технологические вызовы и будущее
Децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) сталкивается с огромными вызовами и возможностями в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал велик и может кардинально изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. В отличие от традиционного AI, который зависит от большого количества интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будет подробно рассмотрено, с какими основными препятствиями сталкивается технология роботов DePIN, проанализировано, почему DePIN имеет преимущества по сравнению с централизованными методами, а также сделан прогноз о будущем развитии технологии роботов DePIN.
Основные проблемы DePIN智能机器人的
1. Сбор данных
Эмбодированному ИИ необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует масштабная инфраструктура для сбора таких данных. Сбор данных в основном делится на три категории:
2. Уровень автономии
Чтобы реализовать коммерческое применение, успешность роботов должна достигать 99,99% или даже выше. Однако трудность повышения точности растёт экспоненциально, и прорыв в последнем 1% может занять годы или даже десятилетия.
3. Аппаратные ограничения
Существующее оборудование роботов еще не готово к достижению истинной автономности. Основные проблемы включают:
4. Сложность аппаратного расширения
Технология умных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает большие капитальные вызовы. В настоящее время стоимость эффективных гуманоидных роботов достигает десятков тысяч долларов, что затрудняет их массовое внедрение.
5. Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует длительного развертывания в реальном мире, что резко контрастирует с онлайн-ИИ большими моделями, которые можно быстро протестировать. Единственный способ проверить технологии робототехники — это наблюдать за их поведением в реальных приложениях.
6. Человеческие ресурсы
Разработка AI для роботов все еще требует значительной поддержки со стороны людей, включая операторов, предоставляющих данные для обучения, команды по обслуживанию, обеспечивающие работу, а также исследователей, продолжающих оптимизацию моделей AI.
Будущее: Прорывы в робототехнике
Несмотря на то, что универсальным роботам ИИ еще предстоит пройти путь до массового применения, достижения в технологии DePIN-роботов внушают надежду. Масштаб и координация децентрализованной сети способны распределить финансовую нагрузку и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Некоторые положительные разработки включают:
Заключение
Развитие ИИ-роботов зависит не только от алгоритмов, но и от обновления оборудования, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN роботов означает, что можно совместно собирать данные, распределять вычислительные ресурсы и вкладывать капитал на глобальном уровне, что ускорит обучение ИИ и оптимизацию оборудования, снизив порог для разработки.
В будущем индустрия робототехники, вероятно, сможет избавиться от зависимости от нескольких крупных технологических компаний и будет развиваться благодаря совместным усилиям глобального сообщества, движущемуся в сторону более открытой и устойчивой технологической экосистемы. Этот переход не только ускорит инновации, но также может привести к более демократичному и массовому применению робототехнических технологий.