Слияние DePIN и эмбеддед-умного интеллекта: вызовы и перспективы
Децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники сталкивается с огромными возможностями и вызовами. Эта новая сфера обещает коренным образом изменить способ, которым ИИ-роботы функционируют в реальном мире, но одновременно сталкивается с более сложными проблемами, чем традиционный ИИ.
Основные проблемы DePIN智能机器人的
сбор данных
Эмбоди́рованный ИИ нуждается во взаимодействии с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует база для сбора данных в крупных масштабах. Основные способы сбора данных включают:
Человеческие операции с данными: высокое качество, но высокая стоимость
Синтетические данные: подходят для конкретных областей, но сложно смоделировать сложные условия.
Видеообучение: недостаток прямой физической обратной связи
уровень автономности
Для коммерциализации робототехники коэффициент успеха должен быть близок к 99,99%. Однако каждое увеличение точности на 0,001% требует экспоненциальных усилий. Последний 1% точности может потребовать многих лет или даже десятилетий для достижения.
Аппаратные ограничения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово к достижению настоящей автономности. Основные проблемы включают:
Нехватка тактильных датчиков
Трудности в распознавании遮挡 объектов
Дизайн привода недостаточно гибкий и естественный
сложность расширения аппаратного обеспечения
Технология интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время стоимость гуманоидных роботов по-прежнему высока, что затрудняет их массовое распространение.
Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного развертывания в реальном мире, этот процесс требует времени и усилий, и трудно быстро получить выводы, как это возможно с онлайн-моделями ИИ.
Потребность в людях
Разработка ИИ для роботов по-прежнему требует значительного участия людей, включая операторов, команды по техническому обслуживанию и исследователей. Это контрастирует с ИИ-моделями, которые можно обучать в облаке.
Будущее робототехники
Несмотря на то, что широкое внедрение универсальных роботов ИИ еще потребует времени, развитие технологий DePIN роботов вселяет надежду:
DePIN ускорил сбор и оценку данных, позволяя выполнять сбор данных в более крупном масштабе и параллельно.
Улучшение проектирования аппаратного обеспечения с помощью ИИ может значительно сократить временные рамки разработки.
Децентрализованная вычислительная инфраструктура позволяет исследователям по всему миру обучать и оценивать модели без ограничений капитала.
Новые модели прибыли начинают появляться, такие как автономные AI-агенты, показывающие экономический потенциал интеллектуальных роботов, управляемых DePIN.
Заключение
Развитие ИИ-роботов требует совместных усилий алгоритмов, аппаратного обеспечения, данных, финансирования и человеческих ресурсов. Создание сети DePIN-роботов означает возможность координации этих ресурсов на глобальном уровне, ускорение обучения ИИ и оптимизации аппаратного обеспечения, снижение барьеров для разработки. Мы надеемся, что индустрия роботов сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет продвигаться глобальным сообществом к открытому и устойчивому технологическому экосистеме.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
ProxyCollector
· 07-09 04:18
Боты собирают данные, тоже нужно делать Децентрализация?
Посмотреть ОригиналОтветить0
FrogInTheWell
· 07-09 02:05
Снова играем с концепцией.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DataPickledFish
· 07-06 04:49
Для роботов хорошо работать, но люди должны лежать ровно
Слияние DePIN и эмбеддед интеллекта: возможности и вызовы для развития Боты AI
Слияние DePIN и эмбеддед-умного интеллекта: вызовы и перспективы
Децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) в области робототехники сталкивается с огромными возможностями и вызовами. Эта новая сфера обещает коренным образом изменить способ, которым ИИ-роботы функционируют в реальном мире, но одновременно сталкивается с более сложными проблемами, чем традиционный ИИ.
Основные проблемы DePIN智能机器人的
сбор данных
Эмбоди́рованный ИИ нуждается во взаимодействии с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует база для сбора данных в крупных масштабах. Основные способы сбора данных включают:
уровень автономности
Для коммерциализации робототехники коэффициент успеха должен быть близок к 99,99%. Однако каждое увеличение точности на 0,001% требует экспоненциальных усилий. Последний 1% точности может потребовать многих лет или даже десятилетий для достижения.
Аппаратные ограничения
Существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово к достижению настоящей автономности. Основные проблемы включают:
сложность расширения аппаратного обеспечения
Технология интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время стоимость гуманоидных роботов по-прежнему высока, что затрудняет их массовое распространение.
Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует долгосрочного развертывания в реальном мире, этот процесс требует времени и усилий, и трудно быстро получить выводы, как это возможно с онлайн-моделями ИИ.
Потребность в людях
Разработка ИИ для роботов по-прежнему требует значительного участия людей, включая операторов, команды по техническому обслуживанию и исследователей. Это контрастирует с ИИ-моделями, которые можно обучать в облаке.
Будущее робототехники
Несмотря на то, что широкое внедрение универсальных роботов ИИ еще потребует времени, развитие технологий DePIN роботов вселяет надежду:
DePIN ускорил сбор и оценку данных, позволяя выполнять сбор данных в более крупном масштабе и параллельно.
Улучшение проектирования аппаратного обеспечения с помощью ИИ может значительно сократить временные рамки разработки.
Децентрализованная вычислительная инфраструктура позволяет исследователям по всему миру обучать и оценивать модели без ограничений капитала.
Новые модели прибыли начинают появляться, такие как автономные AI-агенты, показывающие экономический потенциал интеллектуальных роботов, управляемых DePIN.
Заключение
Развитие ИИ-роботов требует совместных усилий алгоритмов, аппаратного обеспечения, данных, финансирования и человеческих ресурсов. Создание сети DePIN-роботов означает возможность координации этих ресурсов на глобальном уровне, ускорение обучения ИИ и оптимизации аппаратного обеспечения, снижение барьеров для разработки. Мы надеемся, что индустрия роботов сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет продвигаться глобальным сообществом к открытому и устойчивому технологическому экосистеме.