Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Prospek
Jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) sedang menghadapi peluang dan tantangan besar di bidang teknologi robotik. Bidang yang muncul ini diharapkan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara drastis, tetapi pada saat yang sama juga dihadapkan pada masalah yang lebih kompleks dibandingkan dengan AI tradisional.
Kendala Utama dari Robot Cerdas DePIN
Pengumpulan data
AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kurangnya dasar pengumpulan data skala besar. Metode utama pengumpulan data meliputi:
Data operasi manusia: kualitas tinggi tetapi biaya tinggi
Data sintetis: cocok untuk bidang tertentu, tetapi sulit untuk mensimulasikan lingkungan yang kompleks
Pembelajaran video: Kurangnya umpan balik interaksi fisik langsung
Tingkat Otonomi
Untuk mewujudkan komersialisasi teknologi robot, tingkat keberhasilan harus mendekati 99,99%. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan upaya yang meningkat secara eksponensial. Akurasi terakhir sebesar 1% mungkin memerlukan waktu bertahun-tahun bahkan puluhan tahun untuk dicapai.
Batasan perangkat keras
Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama meliputi:
Kurangnya sensor sentuh
Sulit mengenali objek yang terhalang
Desain aktuator tidak cukup fleksibel dan alami
kesulitan perluasan perangkat keras
Teknologi robot pintar perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid masih tinggi, sulit untuk mencapai adopsi skala besar.
Menilai efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan dunia nyata jangka panjang, proses ini memakan waktu dan tenaga, sulit untuk mendapatkan kesimpulan dengan cepat seperti model AI daring.
Permintaan Tenaga Kerja
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak keterlibatan manusia, termasuk operator, tim pemeliharaan, dan personel penelitian dan pengembangan. Ini kontras dengan model AI yang dapat dilatih di cloud.
Prospek Masa Depan Teknologi Robotik
Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih memerlukan waktu, perkembangan teknologi robot DePIN memberikan harapan.
DePIN mempercepat pengumpulan dan evaluasi data, memungkinkan pengoperasian dan pengumpulan data secara paralel dalam skala yang lebih besar.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI dapat secara signifikan memperpendek garis waktu pengembangan.
Infrastruktur komputasi terdesentralisasi memungkinkan peneliti global untuk melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
Model keuntungan baru sedang muncul, seperti agen AI yang beroperasi secara mandiri menunjukkan potensi ekonomi dari robot pintar yang didorong oleh DePIN.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot membutuhkan kolaborasi dari algoritma, perangkat keras, data, dana, dan tenaga kerja. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti dapat berkolaborasi secara global untuk sumber daya ini, mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, serta mengurangi hambatan pengembangan. Kami berharap industri robot mampu lepas dari ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, didorong bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang terbuka dan berkelanjutan.
Lihat Asli
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.
15 Suka
Hadiah
15
7
Bagikan
Komentar
0/400
ProxyCollector
· 07-09 04:18
Bot mengumpulkan data juga harus Desentralisasi ya?
Lihat AsliBalas0
FrogInTheWell
· 07-09 02:05
Ini lagi bermain konsep ya
Lihat AsliBalas0
DataPickledFish
· 07-06 04:49
Bot bekerja dengan baik, biarkan manusia berbaring saja.
Lihat AsliBalas0
WenMoon
· 07-06 04:47
Batasan perangkat keras? Bahkan papan sirkuit pun tidak terjangkau.
Penggabungan DePIN dan kecerdasan yang terwujud: peluang dan tantangan dalam perkembangan AI Bot
Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Prospek
Jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) sedang menghadapi peluang dan tantangan besar di bidang teknologi robotik. Bidang yang muncul ini diharapkan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara drastis, tetapi pada saat yang sama juga dihadapkan pada masalah yang lebih kompleks dibandingkan dengan AI tradisional.
Kendala Utama dari Robot Cerdas DePIN
Pengumpulan data
AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kurangnya dasar pengumpulan data skala besar. Metode utama pengumpulan data meliputi:
Tingkat Otonomi
Untuk mewujudkan komersialisasi teknologi robot, tingkat keberhasilan harus mendekati 99,99%. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan upaya yang meningkat secara eksponensial. Akurasi terakhir sebesar 1% mungkin memerlukan waktu bertahun-tahun bahkan puluhan tahun untuk dicapai.
Batasan perangkat keras
Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama meliputi:
kesulitan perluasan perangkat keras
Teknologi robot pintar perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid masih tinggi, sulit untuk mencapai adopsi skala besar.
Menilai efektivitas
Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan dunia nyata jangka panjang, proses ini memakan waktu dan tenaga, sulit untuk mendapatkan kesimpulan dengan cepat seperti model AI daring.
Permintaan Tenaga Kerja
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak keterlibatan manusia, termasuk operator, tim pemeliharaan, dan personel penelitian dan pengembangan. Ini kontras dengan model AI yang dapat dilatih di cloud.
Prospek Masa Depan Teknologi Robotik
Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih memerlukan waktu, perkembangan teknologi robot DePIN memberikan harapan.
DePIN mempercepat pengumpulan dan evaluasi data, memungkinkan pengoperasian dan pengumpulan data secara paralel dalam skala yang lebih besar.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI dapat secara signifikan memperpendek garis waktu pengembangan.
Infrastruktur komputasi terdesentralisasi memungkinkan peneliti global untuk melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
Model keuntungan baru sedang muncul, seperti agen AI yang beroperasi secara mandiri menunjukkan potensi ekonomi dari robot pintar yang didorong oleh DePIN.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot membutuhkan kolaborasi dari algoritma, perangkat keras, data, dana, dan tenaga kerja. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti dapat berkolaborasi secara global untuk sumber daya ini, mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, serta mengurangi hambatan pengembangan. Kami berharap industri robot mampu lepas dari ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, didorong bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang terbuka dan berkelanjutan.