Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ cảm nhận: Phân tích thách thức và triển vọng

Gần đây, một cuộc thảo luận về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" đã thu hút sự chú ý của ngành. Đồng sáng lập FrodoBot Lab, Michael Cho, đã chia sẻ những thách thức và cơ hội mà mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng của nó rất lớn, có thể thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động của robot AI trong thế giới thực.

Khác với AI truyền thống dựa vào lượng lớn dữ liệu từ Internet, công nghệ AI robot DePIN đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế về phần cứng, nút thắt trong đánh giá và tính bền vững của các mô hình kinh tế. Bài viết này sẽ đi sâu vào các vấn đề chính của công nghệ robot DePIN, các rào cản mở rộng và lợi thế của nó so với các phương pháp tập trung, đồng thời dự đoán sự phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.

Các nút thắt chính của robot thông minh DePIN

1. Thu thập dữ liệu

AI thể thân cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí thông minh, nhưng hiện tại thiếu cơ sở hạ tầng quy mô lớn và phương pháp thu thập dữ liệu thống nhất. Việc thu thập dữ liệu chủ yếu được chia thành ba loại:

• Dữ liệu thao tác của con người: chất lượng cao, có thể ghi lại luồng video và nhãn hành động, nhưng chi phí cao, cường độ lao động lớn.
• Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): phù hợp cho các lĩnh vực cụ thể, như di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng khó để mô phỏng những nhiệm vụ thay đổi liên tục.
• Học qua video: Học qua việc quan sát video từ thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp.

2. Mức độ tự chủ

Để công nghệ robot được thương mại hóa, tỷ lệ thành công cần gần 99,99% hoặc cao hơn. Tuy nhiên, để tăng thêm 0,001% độ chính xác, cần phải đầu tư thời gian và công sức theo cấp số nhân. Sự tiến bộ của công nghệ robot mang tính chất cấp số nhân, trong khi 1% độ chính xác cuối cùng có thể mất vài năm hoặc thậm chí hàng chục năm để đạt được.

3. 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:

• Cảm biến xúc giác không đủ: ngay cả công nghệ tiên tiến nhất cũng không thể sánh kịp độ nhạy của đầu ngón tay con người.
• Vấn đề che khuất: Robot khó nhận diện và xử lý một số vật thể bị che khuất.
• Thiết kế bộ chấp hành: Hầu hết thiết kế bộ chấp hành của robot hình người dẫn đến chuyển động cứng nhắc và không linh hoạt.

4. Khó khăn trong việc mở rộng phần cứng

Công nghệ robot thông minh cần triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức vốn lớn. Hiện tại, chi phí của robot humanoid hiệu quả vẫn rất cao, không thuận lợi cho việc phổ cập quy mô lớn.

5. Đánh giá tính hiệu quả

Đánh giá AI vật lý cần triển khai thực tế lâu dài, quá trình này tốn thời gian và phức tạp. Cách duy nhất để xác thực công nghệ trí tuệ robot là quan sát những trường hợp thất bại của nó trong ứng dụng thực tế, điều này có nghĩa là cần triển khai thời gian thực quy mô lớn và kéo dài.

6. Nhu cầu nhân lực

Phát triển AI robot vẫn cần sự tham gia của nhiều nhân lực, bao gồm các vận hành viên cung cấp dữ liệu huấn luyện, đội ngũ bảo trì cũng như các nhà nghiên cứu và nhà phát triển tối ưu hóa mô hình AI liên tục.

Triển vọng tương lai của công nghệ robot

Mặc dù việc áp dụng quy mô lớn AI robot chung vẫn còn một khoảng cách, nhưng những tiến bộ trong công nghệ robot DePIN thật đáng kỳ vọng. Quy mô và khả năng phối hợp của mạng phi tập trung giúp phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.

Cải tiến thiết kế phần cứng dựa trên AI có thể rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển. Ví dụ, thông qua cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung do DePIN cung cấp, các nhà nghiên cứu trên toàn cầu có thể dễ dàng đào tạo và đánh giá mô hình mà không bị ràng buộc bởi việc sở hữu GPU cần nhiều vốn.

Mô hình lợi nhuận mới cũng đang nổi lên, như các đại lý AI tự vận hành đã cho thấy cách mà robot thông minh được điều khiển bởi DePIN duy trì tài chính của chính nó thông qua sở hữu phi tập trung và động lực token. Mô hình này có thể tạo ra một vòng kinh tế có lợi cho sự phát triển AI và các người tham gia DePIN.

Kết luận

Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều khía cạnh như thuật toán, phần cứng, dữ liệu, vốn và nhân lực. Việc thiết lập mạng lưới robot DePIN mang đến những khả năng mới cho ngành công nghiệp, nhờ sức mạnh của mạng lưới phi tập trung, việc đổi mới hợp tác trên toàn cầu trở nên khả thi. Điều này không chỉ thúc đẩy quá trình đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều người tham gia hơn vào lĩnh vực này. Trong tương lai, ngành công nghiệp robot có thể thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số gã khổng lồ công nghệ, được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ mở và bền vững hơn.