Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ thể xác: Cơ hội và thách thức trong sự phát triển của Bots AI

2025-07-06 04:20:39

Đang tạo bản tóm tắt

Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ thể hiện: Thách thức và triển vọng

Mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang đối mặt với những cơ hội và thách thức lớn trong lĩnh vực robot. Lĩnh vực mới nổi này hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động của robot AI trong thế giới thực, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn so với AI truyền thống.

Những nút thắt chính của robot thông minh DePIN

Thu thập dữ liệu

AI thể hiện cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí tuệ, nhưng hiện tại thiếu nền tảng thu thập dữ liệu quy mô lớn. Các phương pháp thu thập dữ liệu chính bao gồm:

Dữ liệu thao tác của con người: Chất lượng cao nhưng chi phí cao.
Dữ liệu tổng hợp: phù hợp với các lĩnh vực cụ thể, nhưng khó mô phỏng môi trường phức tạp
Học qua video: Thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp

mức độ tự chủ

Để công nghệ robot có thể thương mại hóa, tỷ lệ thành công cần gần 99,99%. Tuy nhiên, mỗi lần tăng 0,001% độ chính xác đều cần nỗ lực theo cấp số nhân. Độ chính xác cuối cùng 1% có thể mất vài năm hoặc thậm chí hàng chục năm để đạt được.

giới hạn phần cứng

Hiện tại phần cứng robot vẫn chưa sẵn sàng để đạt được tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:

Thiếu cảm biến xúc giác
Khó khăn trong việc nhận diện vật thể bị che khuất
Thiết kế bộ điều khiển không đủ linh hoạt và tự nhiên

độ khó mở rộng phần cứng

Công nghệ robot thông minh cần triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại những thách thức lớn về vốn. Hiện tại, chi phí của robot hình người vẫn còn cao, khó có thể đạt được sự phổ biến trên quy mô lớn.

Đánh giá hiệu lực

Đánh giá AI vật lý cần triển khai lâu dài trong thế giới thực, quá trình này tốn thời gian và công sức, khó có thể đưa ra kết luận nhanh chóng như các mô hình AI trực tuyến.

Nhu cầu nhân lực

Phát triển AI robot vẫn cần rất nhiều sự tham gia của con người, bao gồm các nhà điều hành, đội ngũ bảo trì và nhân viên nghiên cứu phát triển. Điều này trái ngược với các mô hình AI có thể được đào tạo trên đám mây.

Triển vọng tương lai của công nghệ robot

Mặc dù việc áp dụng rộng rãi AI robot chung còn cần thời gian, nhưng sự phát triển của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng.

DePIN đã tăng tốc việc thu thập và đánh giá dữ liệu, cho phép vận hành và thu thập dữ liệu song song với quy mô lớn hơn.
Cải tiến thiết kế phần cứng được thúc đẩy bởi AI có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển.
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 giới hạn bởi vốn.
Các mô hình lợi nhuận mới đang xuất hiện, chẳng hạn như các đại lý AI tự vận hành đã cho thấy tiềm năng kinh tế của robot thông minh do DePIN điều khiển.

Kết luận

Sự phát triển của AI robot cần có sự phối hợp giữa thuật toán, phần cứng, dữ liệu, vốn và nhân lực. Việc thiết lập mạng lưới robot DePIN có nghĩa là có thể phối hợp những nguồn lực này trên toàn cầu, tăng tốc quá trình đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng, giảm bớt rào cản phát triển. Chúng tôi hy vọng ngành công nghiệp robot có thể thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số ít các ông lớn công nghệ, được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ mở và bền vững.

Xem bản gốc

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.

15 thích