DePIN và trí tuệ nhúng: Thách thức kỹ thuật và triển vọng tương lai
Gần đây, một cuộc thảo luận về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" đã thu hút sự chú ý của ngành công nghiệp. Đồng sáng lập viên của FrodoBot Lab, Michael Cho, đã chia sẻ về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang trong giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng của nó rất lớn, có thể thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động 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 phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế phần cứng, nút thắt trong việc đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ đi sâu vào các vấn đề chính mà công nghệ robot DePIN đang đối mặt, phân tích những trở ngại 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 khám phá triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Bế tắc của robot thông minh DePIN
Điểm nghẽn một: Dữ liệu
Khác với các mô hình AI "trực tuyến" cần dựa vào việc huấn luyện bằng một lượng lớn dữ liệu từ Internet, AI thân thể cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí thông minh. Hiện tại, trên toàn cầu vẫn chưa xây dựng được cơ sở hạ tầng quy mô lớn để thu thập loại dữ liệu này, và ngành công nghiệp vẫn chưa đạt được sự đồng thuận về cách thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu cho AI thân thể chủ yếu được chia thành ba loại:
Dữ liệu do con người thao tác: chất lượng cao, có khả năng bắt video và nhãn hành động, nhưng chi phí cao, cường độ lao động lớn.
Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): Thích hợp để huấn luyện robot di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng khó mô phỏng các tình huống nhiệm vụ thay đổi liên tục.
Học qua video: Học thông qua việc quan sát video từ thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp.
Nút thắt thứ hai: Mức độ tự chủ
Việc đạt được mức độ tự chủ cao là một thách thức lớn. Lấy ví dụ về giao hàng cuối cùng, tỷ lệ thành công 90% trong môi trường phòng thí nghiệm có vẻ khả thi, nhưng trong thực tế thì không thể chấp nhận được. Để công nghệ robot thực sự có thể áp dụng, tỷ lệ thành công cần gần 99.99% hoặc cao hơn. Tuy nhiên, mỗi lần tăng 0.001% độ chính xác đều cần phải hao tốn thời gian và công sức theo cấp số nhân.
Nút thắt thứ ba: Hạn chế về phần cứng
Dù cho các mô hình AI có tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện tại cũng khó đạt được tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Thiếu cảm biến xúc giác có độ nhạy cao
Khó nhận diện vật cản
Thiết kế bộ truyền động không đủ thân thiện với người dùng, dẫn đến chuyển động cứng nhắc và tiềm ẩn nguy hiểm.
Nút thắt bốn: Khó khăn trong việc mở rộng phần cứng
Việc triển khai công nghệ robot thông minh cần phải triển khai các thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức vốn lớn. Hiện tại, chi phí cho robot mô phỏng người hiệu quả lên tới hàng chục nghìn đô la, rất khó để đạt được sự phổ biến quy mô lớn.
Điểm nghẽn năm: Đánh giá tính hiệu quả
Đánh giá AI vật lý cần triển khai lâu dài trong thế giới thực, đây là một quá trình tốn thời gian và phức tạp. Khác với các mô hình AI trực tuyến có thể thử nghiệm nhanh chóng, việc xác minh công nghệ trí tuệ robot cần triển khai thời gian thực quy mô lớn và kéo dài.
Nút thắt thứ sáu: Nguồn nhân lực
Việc phát triển AI robot vẫn cần một lượng lớn lao động, bao gồm việc các điều hành viên cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì duy trì hoạt động của robot, và các nhà nghiên cứu 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: Đột phá trong công nghệ robot
Mặc dù việc áp dụng AI robot đa năng vẫn còn một khoảng cách, nhưng sự tiến bộ của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và khả năng phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.
Dưới đây là một số khía cạnh thể hiện tiềm năng của DePIN trong việc thúc đẩy sự phát triển của công nghệ robot:
Tăng tốc thu thập và đánh giá dữ liệu: Mạng phi tập trung có thể hoạt động song song, thu thập dữ liệu, nâng cao hiệu quả.
Cải tiến thiết kế phần cứng dựa trên AI: Sử dụng AI để tối ưu hóa chip và kỹ thuật vật liệu có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển.
Cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung: Cho phép các nhà nghiên cứu toàn cầu đào tạo và đánh giá mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn.
Mô hình lợi nhuận mới: như mô hình hoạt động tự chủ do AI đại lý trình bày, duy trì tài chính thông qua sở hữu phi tập trung và phần thưởng token.
Tóm tắt
Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều khía cạnh như thuật toán, nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc xây dựng mạng lưới robot DePIN có nghĩa là có thể tận dụng sức mạnh của mạng phi tập trung để phối hợp thu thập dữ liệu robot, chia sẻ tài nguyên tính toán và đầu tư vốn trên toàn cầu. Điều này không chỉ thúc đẩy quá trình đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều nhà nghiên cứu, nhà khởi nghiệp và người dùng cá nhân tham gia.
Trong tương lai, chúng tôi hy vọng ngành công nghiệp robot không còn phụ thuộc vào một số gã khổng lồ công nghệ, mà sẽ được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững. Sự phát triển của DePIN có thể trở thành lực lượng then chốt thúc đẩy những bước đột phá trong công nghệ robot, mở đường cho các ứng dụng robot thông minh và phổ biến hơn.
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.
17 thích
Phần thưởng
17
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ImpermanentLossFan
· 10giờ trước
Lại đang thổi phồng khái niệm phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
RektButAlive
· 15giờ trước
Thổi phồng khái niệm một cách mù quáng, thật là quá mức.
Xem bản gốcTrả lời0
DeFiDoctor
· 07-20 05:14
Kết quả chẩn đoán: Khái niệm Bots đã trở thành một chiếc áo mới để thu thập dữ liệu, khuyến nghị xử lý lạnh và quan sát.
Xem bản gốcTrả lời0
HorizonHunter
· 07-18 20:11
Chúng ta đừng nói về những trở ngại trước, hãy nói về cách kiếm tiền trước đã.
Thách thức và cơ hội của công nghệ DePIN Bots: Những bước đột phá toàn diện từ dữ liệu đến phần cứng
DePIN và trí tuệ nhúng: Thách thức kỹ thuật và triển vọng tương lai
Gần đây, một cuộc thảo luận về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" đã thu hút sự chú ý của ngành công nghiệp. Đồng sáng lập viên của FrodoBot Lab, Michael Cho, đã chia sẻ về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang trong giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng của nó rất lớn, có thể thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động 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 phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế phần cứng, nút thắt trong việc đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.
Bài viết này sẽ đi sâu vào các vấn đề chính mà công nghệ robot DePIN đang đối mặt, phân tích những trở ngại 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 khám phá triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.
Bế tắc của robot thông minh DePIN
Điểm nghẽn một: Dữ liệu
Khác với các mô hình AI "trực tuyến" cần dựa vào việc huấn luyện bằng một lượng lớn dữ liệu từ Internet, AI thân thể cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí thông minh. Hiện tại, trên toàn cầu vẫn chưa xây dựng được cơ sở hạ tầng quy mô lớn để thu thập loại dữ liệu này, và ngành công nghiệp vẫn chưa đạt được sự đồng thuận về cách thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu cho AI thân thể chủ yếu được chia thành ba loại:
Nút thắt thứ hai: Mức độ tự chủ
Việc đạt được mức độ tự chủ cao là một thách thức lớn. Lấy ví dụ về giao hàng cuối cùng, tỷ lệ thành công 90% trong môi trường phòng thí nghiệm có vẻ khả thi, nhưng trong thực tế thì không thể chấp nhận được. Để công nghệ robot thực sự có thể áp dụng, tỷ lệ thành công cần gần 99.99% hoặc cao hơn. Tuy nhiên, mỗi lần tăng 0.001% độ chính xác đều cần phải hao tốn thời gian và công sức theo cấp số nhân.
Nút thắt thứ ba: Hạn chế về phần cứng
Dù cho các mô hình AI có tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện tại cũng khó đạt được tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:
Nút thắt bốn: Khó khăn trong việc mở rộng phần cứng
Việc triển khai công nghệ robot thông minh cần phải triển khai các thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức vốn lớn. Hiện tại, chi phí cho robot mô phỏng người hiệu quả lên tới hàng chục nghìn đô la, rất khó để đạt được sự phổ biến quy mô lớn.
Điểm nghẽn năm: Đánh giá tính hiệu quả
Đánh giá AI vật lý cần triển khai lâu dài trong thế giới thực, đây là một quá trình tốn thời gian và phức tạp. Khác với các mô hình AI trực tuyến có thể thử nghiệm nhanh chóng, việc xác minh công nghệ trí tuệ robot cần triển khai thời gian thực quy mô lớn và kéo dài.
Nút thắt thứ sáu: Nguồn nhân lực
Việc phát triển AI robot vẫn cần một lượng lớn lao động, bao gồm việc các điều hành viên cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì duy trì hoạt động của robot, và các nhà nghiên cứu 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: Đột phá trong công nghệ robot
Mặc dù việc áp dụng AI robot đa năng vẫn còn một khoảng cách, nhưng sự tiến bộ của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và khả năng phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.
Dưới đây là một số khía cạnh thể hiện tiềm năng của DePIN trong việc thúc đẩy sự phát triển của công nghệ robot:
Tăng tốc thu thập và đánh giá dữ liệu: Mạng phi tập trung có thể hoạt động song song, thu thập dữ liệu, nâng cao hiệu quả.
Cải tiến thiết kế phần cứng dựa trên AI: Sử dụng AI để tối ưu hóa chip và kỹ thuật vật liệu có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển.
Cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung: Cho phép các nhà nghiên cứu toàn cầu đào tạo và đánh giá mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn.
Mô hình lợi nhuận mới: như mô hình hoạt động tự chủ do AI đại lý trình bày, duy trì tài chính thông qua sở hữu phi tập trung và phần thưởng token.
Tóm tắt
Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều khía cạnh như thuật toán, nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc xây dựng mạng lưới robot DePIN có nghĩa là có thể tận dụng sức mạnh của mạng phi tập trung để phối hợp thu thập dữ liệu robot, chia sẻ tài nguyên tính toán và đầu tư vốn trên toàn cầu. Điều này không chỉ thúc đẩy quá trình đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều nhà nghiên cứu, nhà khởi nghiệp và người dùng cá nhân tham gia.
Trong tương lai, chúng tôi hy vọng ngành công nghiệp robot không còn phụ thuộc vào một số gã khổng lồ công nghệ, mà sẽ được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững. Sự phát triển của DePIN có thể trở thành lực lượng then chốt thúc đẩy những bước đột phá trong công nghệ robot, mở đường cho các ứng dụng robot thông minh và phổ biến hơn.