DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Baru-baru ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian industri. Co-founder FrodoBot Lab, Michael Cho, membagikan tantangan dan peluang yang dihadapi oleh jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotik. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara drastis. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada sejumlah besar data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam isu-isu kunci yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kami juga akan membahas prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Bottleneck dari DePIN Robot Cerdas
Bottleneck 1: Data
Berbeda dengan model AI "online" yang dilatih dengan bergantung pada data internet yang besar, AI berwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasannya. Saat ini, infrastruktur besar untuk mengumpulkan data semacam ini belum dibangun di seluruh dunia, dan industri belum mencapai konsensus tentang cara mengumpulkan data ini. Pengumpulan data untuk AI berwujud terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Data operasi manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label gerakan, tetapi biaya tinggi dan intensitas kerja besar.
Data sintetis (data simulasi): Cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi sulit untuk mensimulasikan skenario tugas yang berubah-ubah.
Pembelajaran video: Belajar melalui pengamatan video dunia nyata, tetapi kurang umpan balik interaksi fisik secara langsung.
Tingkat Otonomi
Mencapai tingkat otonomi yang tinggi adalah tantangan besar. Mengambil contoh pengiriman last-mile, tingkat keberhasilan 90% terlihat baik di lingkungan laboratorium, tetapi tidak dapat diterima dalam kehidupan nyata. Agar teknologi robotika benar-benar praktis, tingkat keberhasilan perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan usaha yang eksponensial.
Bottleneck Tiga: Keterbatasan Perangkat Keras
Meskipun model AI seadvanced apapun, perangkat keras robot yang ada saat ini sulit untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama termasuk:
Kurangnya sensor sentuh dengan sensitivitas tinggi
Kesulitan dalam mengenali penghalang
Desain aktuator tidak cukup ramah pengguna, menyebabkan gerakan kaku dan berpotensi berbahaya
Bottleneck Empat: Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Implementasi teknologi robot pintar membutuhkan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid yang efisien mencapai puluhan ribu dolar, sulit untuk diterapkan secara luas.
Bottleneck Lima: Evaluasi Efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penempatan dunia nyata jangka panjang, yang merupakan proses yang memakan waktu dan kompleks. Berbeda dengan model AI online yang dapat diuji dengan cepat, verifikasi teknologi kecerdasan robot memerlukan penerapan waktu nyata yang besar dan berkepanjangan.
Bottleneck Enam: Sumber Daya Manusia
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak tenaga kerja, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga robot tetap beroperasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan: Terobosan Teknologi Robot
Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih memiliki jarak yang cukup jauh, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Beberapa aspek berikut menunjukkan potensi DePIN dalam mendorong perkembangan teknologi robotika:
Mempercepat pengumpulan dan evaluasi data: Jaringan terdesentralisasi dapat berjalan secara paralel, mengumpulkan data, dan meningkatkan efisiensi.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI: Menggunakan AI untuk mengoptimalkan rekayasa chip dan material, dapat secara signifikan mengurangi waktu pengembangan.
Infrastruktur komputasi terdesentralisasi: memungkinkan peneliti di seluruh dunia untuk melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
Model profit baru: seperti model operasi mandiri yang ditunjukkan oleh agen AI, yang mempertahankan keuangan melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.
Ringkasan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti dapat memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi untuk secara global berkolaborasi dalam pengumpulan data robot, berbagi sumber daya komputasi, dan investasi modal. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan pengoptimalan perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk terlibat.
Di masa depan, kami berharap industri robotika tidak lagi bergantung pada beberapa raksasa teknologi, tetapi dipromosikan bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan. Perkembangan DePIN mungkin akan menjadi kekuatan kunci dalam mendorong terobosan teknologi robotika, membuka jalan untuk aplikasi robot yang lebih cerdas dan lebih umum.
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.
17 Suka
Hadiah
17
8
Bagikan
Komentar
0/400
ImpermanentLossFan
· 07-21 19:39
Sudah mulai menggoreng konsep lagi ya
Lihat AsliBalas0
RektButAlive
· 07-21 14:57
Berkata tentang konsep secara buta, itu terlalu berlebihan.
Lihat AsliBalas0
DeFiDoctor
· 07-20 05:14
Hasil diagnosis: Konsep Bot telah menjadi kedok baru untuk mengumpulkan data, disarankan untuk ditangani dengan dingin dan diamati.
Lihat AsliBalas0
HorizonHunter
· 07-18 20:11
Mari kita tidak membahas hambatan dulu, mari kita bicara tentang bagaimana cara menghasilkan uang.
Lihat AsliBalas0
token_therapist
· 07-18 20:10
Revolusi Bot, itu adalah hal yang pasti akan terjadi.
Lihat AsliBalas0
SillyWhale
· 07-18 19:51
Menyia-nyiakan waktu tidak sebaik Penambangan yang benar-benar lezat
Tantangan dan Peluang Teknologi DePIN Bot: Terobosan Komprehensif dari Data ke Perangkat Keras
DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan
Baru-baru ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian industri. Co-founder FrodoBot Lab, Michael Cho, membagikan tantangan dan peluang yang dihadapi oleh jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotik. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara drastis. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada sejumlah besar data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam isu-isu kunci yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kami juga akan membahas prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Bottleneck dari DePIN Robot Cerdas
Bottleneck 1: Data
Berbeda dengan model AI "online" yang dilatih dengan bergantung pada data internet yang besar, AI berwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasannya. Saat ini, infrastruktur besar untuk mengumpulkan data semacam ini belum dibangun di seluruh dunia, dan industri belum mencapai konsensus tentang cara mengumpulkan data ini. Pengumpulan data untuk AI berwujud terutama dibagi menjadi tiga kategori:
Tingkat Otonomi
Mencapai tingkat otonomi yang tinggi adalah tantangan besar. Mengambil contoh pengiriman last-mile, tingkat keberhasilan 90% terlihat baik di lingkungan laboratorium, tetapi tidak dapat diterima dalam kehidupan nyata. Agar teknologi robotika benar-benar praktis, tingkat keberhasilan perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan usaha yang eksponensial.
Bottleneck Tiga: Keterbatasan Perangkat Keras
Meskipun model AI seadvanced apapun, perangkat keras robot yang ada saat ini sulit untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama termasuk:
Bottleneck Empat: Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Implementasi teknologi robot pintar membutuhkan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid yang efisien mencapai puluhan ribu dolar, sulit untuk diterapkan secara luas.
Bottleneck Lima: Evaluasi Efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penempatan dunia nyata jangka panjang, yang merupakan proses yang memakan waktu dan kompleks. Berbeda dengan model AI online yang dapat diuji dengan cepat, verifikasi teknologi kecerdasan robot memerlukan penerapan waktu nyata yang besar dan berkepanjangan.
Bottleneck Enam: Sumber Daya Manusia
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak tenaga kerja, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga robot tetap beroperasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan: Terobosan Teknologi Robot
Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih memiliki jarak yang cukup jauh, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.
Beberapa aspek berikut menunjukkan potensi DePIN dalam mendorong perkembangan teknologi robotika:
Mempercepat pengumpulan dan evaluasi data: Jaringan terdesentralisasi dapat berjalan secara paralel, mengumpulkan data, dan meningkatkan efisiensi.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI: Menggunakan AI untuk mengoptimalkan rekayasa chip dan material, dapat secara signifikan mengurangi waktu pengembangan.
Infrastruktur komputasi terdesentralisasi: memungkinkan peneliti di seluruh dunia untuk melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
Model profit baru: seperti model operasi mandiri yang ditunjukkan oleh agen AI, yang mempertahankan keuangan melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.
Ringkasan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti dapat memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi untuk secara global berkolaborasi dalam pengumpulan data robot, berbagi sumber daya komputasi, dan investasi modal. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan pengoptimalan perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk terlibat.
Di masa depan, kami berharap industri robotika tidak lagi bergantung pada beberapa raksasa teknologi, tetapi dipromosikan bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan. Perkembangan DePIN mungkin akan menjadi kekuatan kunci dalam mendorong terobosan teknologi robotika, membuka jalan untuk aplikasi robot yang lebih cerdas dan lebih umum.