Слияние DePIN и эмбодиментного интеллекта: технологические вызовы и будущее

Недавно обсуждение на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" вызвало широкий интерес в отрасли. Участники конференции глубоко исследовали проблемы и возможности децентрализованной физической инфраструктуры сети (DePIN) в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальном этапе, ее потенциал огромен и она может коренным образом изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционных AI, которые зависят от больших объемов данных из интернета, технологии DePIN для роботов сталкиваются с более сложными проблемами, такими как сбор данных, ограничения оборудования, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.

В данной статье будут проанализированы ключевые моменты обсуждения, исследованы проблемы, с которыми сталкиваются технологии DePIN-роботов, расширены основные препятствия для децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Наконец, мы также обсудим перспективы будущего развития технологий DePIN-роботов.

Бутылочное горлышко DePIN умного робота

Узкое место 1: Данные

В отличие от "онлайн" AI больших моделей, которые обучаются на обширных данных из интернета, инкорпорированный AI требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта. В настоящее время в мире еще не создана такая масштабная инфраструктура, и в отрасли нет консенсуса по поводу того, как собирать эти данные. Сбор данных для инкорпорированного AI можно разделить на три основные категории:

1. Операционные данные человека: высокое качество, способны захватывать видеопоток и метки действий, но имеют высокую стоимость и большую трудоемкость.
2. Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для обучения роботов движению в сложной местности, но сложно смоделировать изменчивые задачи.
3. Видеообучение: обучение через наблюдение за видео из реального мира, но без настоящей физической обратной связи.

Узкое место два: уровень автономии

Робототехника должна быть действительно практичной, а уровень успеха должен приближаться к 99,99% или даже выше. Однако каждое увеличение на 0,001% точности требует экспоненциального времени и усилий. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер — с каждым шагом вперед сложность значительно увеличивается.

Узкое место три: аппаратные ограничения

Даже если модели ИИ станут более совершенными, существующее робототехническое оборудование еще не готово к достижению истинной автономности. Основные проблемы включают:

• Недостаток высокочувствительных тактильных датчиков
• Трудности в распознавании препятствий
• Дизайн актуатора недостаточно биомиметичен, что приводит к жестким движениям и потенциальной опасности.

Узкое место 4: Сложности расширения оборудования

Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает значительные капитальные вызовы. В настоящее время только финансово мощные крупные компании могут позволить себе масштабные эксперименты.

Узкое место пять: оценка эффективности

Оценка физического ИИ требует долгосрочного развертывания в реальном мире, что отличается от онлайн-ИИ больших моделей, которые можно быстро протестировать. Единственный способ проверить технологии роботизированного интеллекта - это наблюдение за их поведением в условиях долгосрочного массового развертывания.

Узкое место шесть: Человеческие ресурсы

При разработке ИИ для роботов человеческий труд по-прежнему незаменим. Необходимы операторы для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию для поддержания работы роботов, а также исследователи для постоянной оптимизации моделей ИИ.

Перспективы будущего робототехники

Несмотря на то, что универсальному роботу ИИ еще далеко до массового применения, достижения технологий DePIN в робототехнике внушают надежду. Масштаб и координация децентрализованной сети могут распределить капитальные затраты и ускорить сбор и оценку данных.

Улучшения в аппаратном дизайне на основе ИИ, такие как оптимизированные ИИ чипы и материалы, могут значительно сократить сроки разработки. С помощью децентрализованной вычислительной инфраструктуры DePIN исследователи по всему миру могут обучать и оценивать модели без ограничений по капиталу.

Кроме того, новые AI-агенты продемонстрировали инновационные модели прибыльности сети децентрализованных робототехнических технологий. Эти AI-агенты могут поддерживать свою финансовую устойчивость за счет децентрализованного владения и токенов-стимулов, формируя экономический цикл, выгодный для разработки AI и участников DePIN.

Заключение

Развитие искусственного интеллекта роботов зависит не только от алгоритмов, но и от обновления аппаратного обеспечения, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети роботов DePIN означает, что с помощью децентрализованной сети разработка робототехнических технологий может происходить совместно на глобальном уровне, ускоряя обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, снижая барьеры для разработки. Мы надеемся, что робототехническая отрасль сможет избавиться от зависимости от немногих крупных технологических компаний и совместно продвигаться сообществом по всему миру к действительно открытой и устойчивой технологической экосистеме.