Слияние DePIN и эмбодиментного интеллекта: технические вызовы и перспективы будущего

Недавно обсуждение "создания децентрализованного физического искусственного интеллекта" привлекло широкое внимание. Децентрализованные физические инфраструктурные сети (DePIN) в области робототехники еще находятся на начальном этапе, но имеют огромный потенциал, который может полностью изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от больших объемов интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными вызовами, включая сбор данных, ограничения оборудования, узкие места в оценке и устойчивость экономической модели.

В этой статье мы подробно рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализируем основные препятствия для расширения децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Кроме того, мы также обсудим будущие тенденции развития технологии DePIN-роботов.

Бот DePIN: Узкие места

Узкое место 1: Данные

Ин embodied AI необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует масштабная инфраструктура и консенсус по сбору данных. Сбор данных для embodied AI в основном делится на три категории:

1. Операции с данными людьми: высокое качество, способно захватывать видеопотоки и метки действий, но высокая стоимость и высокая трудоемкость.
2. Синтетические данные (имитационные данные): подходят для обучения роботов передвижению по сложным местностям, но их эффективность в условиях изменчивых задач оставляет желать лучшего.
3. Видеообучение: обучение через наблюдение за видео из реального мира, но без настоящей физической обратной связи.

Узкое место 2: Уровень автономии

Хотя роботы могут достигать высокой степени успеха в некоторых задачах, для коммерческого применения этот успех должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако каждое увеличение точности на 0,001% требует экспоненциальных затрат времени и усилий. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер, и с каждым шагом вперед сложность значительно возрастает.

Узкое место три: Ограничения оборудования

Существующее оборудование роботов пока не может обеспечить настоящую автономность. Основные проблемы включают:

• Недостаток высокоточных тактильных датчиков
• Сложности в распознавании遮挡物体
• Дизайн исполнительного механизма недостаточно биомиметичен, что приводит к жестким движениям и потенциальной опасности

Узкое место 4: Сложность расширения оборудования

Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время даже самые эффективные гуманоидные роботы стоят десятки тысяч долларов, что затрудняет их массовое внедрение.

Узкое место пять: оценка эффективности

Оценка физического ИИ требует длительного развертывания в реальном мире, что резко контрастирует с онлайн AI большими моделями, которые можно быстро тестировать. Единственный способ проверить технологии роботизированного интеллекта — это наблюдать за их работой в масштабном, долгосрочном развертывании в реальном времени.

Узкое место шесть: потребность в рабочей силе

В разработке AI-роботов человеческая рабочая сила по-прежнему незаменима. Необходимы операторы для предоставления обучающих данных, команды поддержки для обеспечения работы роботов, а также исследователи для постоянной оптимизации моделей AI. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которые необходимо решить DePIN.

Перспективы будущего: Прорыв в технологиях робототехники

Хотя универсальным роботам с ИИ еще предстоит пройти определенный путь до массового применения, прогресс технологии DePIN в области робототехники вселяет надежду:

1. DePIN ускоряет сбор и оценку данных: децентрализованные сети могут работать параллельно в большем масштабе и собирать данные.

2. Улучшение аппаратного дизайна на основе ИИ: Оптимизация ИИ для чипов и материаловедения может значительно сократить время разработки.

3. Децентрализованная вычислительная инфраструктура: позволяет исследователям по всему миру обучать и оценивать модели без ограничений со стороны капитала.

4. Новый тип модели прибыли: автономные AI-агенты демонстрируют, как интеллектуальные роботы, управляемые DePIN, поддерживают свою финансовую стабильность через децентрализованное владение и токенизированные стимулы.

Заключение

Развитие AI-роботов охватывает множество аспектов, таких как алгоритмы, оборудование, данные, финансы и трудозатраты. Создание сети DePIN роботов означает, что благодаря силе децентрализованной сети разработка робототехники может осуществляться совместно на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию оборудования, но и снижает порог входа для разработчиков, позволяя большему числу участников присоединиться к процессу. Мы надеемся, что индустрия робототехники сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет развиваться при поддержке глобального сообщества, двигаясь к по-настоящему открытому и устойчивому технологическому экосистеме.