Perpaduan DePIN dan Kecerdasan Tersemat: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan

Baru-baru ini, diskusi mengenai "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" telah menarik perhatian yang luas. Jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang robotika meskipun masih dalam tahap awal, tetapi memiliki potensi besar yang dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara drastis. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi tantangan yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, keterbatasan perangkat keras, bottleneck evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.

Artikel ini akan membahas secara mendalam masalah utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, menganalisis hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Selain itu, kami juga akan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.

Bottleneck Robot DePIN

Bottleneck 1: Data

AI bertubuh perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kurangnya infrastruktur berskala besar dan konsensus pengumpulan data. Pengumpulan data untuk AI bertubuh terutama dibagi menjadi tiga kategori:

1. Operasi data manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label aksi, tetapi biayanya tinggi, dan intensitas kerja besar.
2. Data Sintetis (Data Simulasi): Cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi kurang efektif untuk tugas yang berubah-ubah.
3. Pembelajaran video: Belajar dengan mengamati video dunia nyata, tetapi kurangnya umpan balik interaksi fisik yang nyata.

Bottleneck Dua: Tingkat Otonomi

Meskipun robot dapat mencapai tingkat keberhasilan yang tinggi dalam beberapa tugas, untuk mencapai aplikasi komersial, tingkat keberhasilan harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan usaha yang eksponensial. Kemajuan teknologi robot bukanlah linier, tetapi bersifat eksponensial; setiap langkah maju akan meningkatkan kesulitan secara signifikan.

Bottleneck Tiga: Pembatasan Perangkat Keras

Perangkat keras robot yang ada saat ini masih belum dapat mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama meliputi:

• Kekurangan sensor sentuh presisi tinggi
• Kesulitan dalam mengenali objek yang terhalang
• Desain aktuator tidak cukup biologis, menyebabkan gerakan kaku dan potensi bahaya

Bottleneck Empat: Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras

Penerapan teknologi robot cerdas memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang menghadirkan tantangan modal yang besar. Saat ini, bahkan robot humanoid paling efisien pun memiliki biaya hingga puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mencapai adopsi massal.

Bottleneck Lima: Evaluasi Efektivitas

Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan dunia nyata yang lama, yang kontras tajam dengan model AI besar yang dapat diuji dengan cepat secara online. Satu-satunya cara untuk memverifikasi teknologi kecerdasan robot adalah dengan mengamati kinerjanya dalam penerapan waktu nyata yang besar dan berlangsung lama.

Bottleneck Enam: Permintaan Tenaga Kerja

Pengembangan AI robot masih memerlukan tenaga kerja manusia yang tidak tergantikan. Diperlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga agar robot tetap beroperasi, serta peneliti untuk terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.

Prospek Masa Depan: Titik Terobosan Teknologi Robot

Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak tertentu sebelum diadopsi secara luas, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan.

1. DePIN mempercepat pengumpulan dan evaluasi data: jaringan terdesentralisasi dapat beroperasi secara paralel dalam skala yang lebih besar dan mengumpulkan data.

2. Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI: Pengoptimalan chip dan rekayasa material oleh AI dapat secara signifikan memperpendek waktu pengembangan.

3. Infrastruktur komputasi terdesentralisasi: Memungkinkan peneliti di seluruh dunia untuk melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.

4. Model profit baru: AI agen yang berjalan mandiri menunjukkan bagaimana robot pintar yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan keuangannya melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.

Kesimpulan

Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, perangkat keras, data, modal, dan tenaga kerja. Pendirian jaringan robot DePIN berarti bahwa, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengembangan teknologi robot dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimalisasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan hambatan pengembangan, memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung. Kami berharap industri robot dapat mengurangi ketergantungannya pada sejumlah raksasa teknologi dan didorong oleh komunitas global menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan.