DePIN dan Integrasi Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan

Baru-baru ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian luas di industri. Para ahli yang hadir mendalami tantangan dan peluang yang dihadapi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robot. Meskipun bidang ini masih berada di tahap awal, potensinya sangat besar dan diharapkan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara drastis. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet dalam jumlah besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, seperti pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.

Artikel ini akan menganalisis poin-poin kunci dalam diskusi ini, mengeksplorasi masalah yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, memperluas hambatan utama untuk robot terdesentralisasi, serta keunggulan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kami juga akan membahas prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.

Kendala DePIN Robot Cerdas

Bottleneck 1: Data

Berbeda dengan model AI besar "online" yang dilatih dengan bergantung pada banyak data internet, AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasannya. Saat ini, belum ada infrastruktur berskala besar yang dibangun di seluruh dunia, dan industri belum memiliki konsensus tentang bagaimana mengumpulkan data ini. Pengumpulan data untuk AI yang terwujud dapat dibagi menjadi tiga kategori besar:

1. Operasi data manusia: kualitas tinggi, mampu menangkap aliran video dan label gerakan, tetapi biaya tinggi dan intensitas kerja besar.
2. Data sintetis (data simulasi): Cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi sulit untuk mensimulasikan tugas yang terus berubah.
3. Pembelajaran video: Belajar melalui pengamatan video dunia nyata, tetapi kurang umpan balik interaksi fisik yang nyata.

Bottleneck II: Tingkat Otonomi

Teknologi robotika harus benar-benar praktis, dengan tingkat keberhasilan mendekati 99,99% bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan usaha yang meningkat secara eksponensial. Kemajuan teknologi robotika bukanlah linier, melainkan bersifat eksponensial—setiap langkah maju, kesulitan akan meningkat secara signifikan.

Bottleneck Tiga: Batasan Perangkat Keras

Bahkan jika model AI sangat maju, perangkat keras robot yang ada belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama meliputi:

• Kurangnya sensor sentuh dengan sensitivitas tinggi
• Kesulitan dalam mengenali penghalang
• Desain aktuator tidak cukup biologi, menyebabkan gerakan kaku dan berpotensi berbahaya

Bottleneck Empat: Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras

Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, hanya perusahaan besar yang memiliki kekuatan finansial yang mampu menanggung eksperimen berskala besar.

Bottleneck Lima: Evaluasi Efektivitas

Evaluasi AI fisik membutuhkan penerapan dunia nyata yang jangka panjang, yang berbeda dari model AI besar online yang dapat diuji dengan cepat. Satu-satunya cara untuk memvalidasi teknologi kecerdasan robot adalah dengan mengamati kinerjanya dalam penerapan jangka panjang dan berskala besar.

Bottleneck Enam: Sumber Daya Manusia

Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia tetap tak tergantikan. Diperlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga robot tetap beroperasi, serta peneliti untuk terus mengoptimalkan model AI.

Prospek Masa Depan Teknologi Robot

Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak yang cukup jauh untuk diterapkan secara besar-besaran, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat pengumpulan dan evaluasi data.

Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti chip yang dioptimalkan oleh AI dan rekayasa material, dapat secara signifikan memperpendek garis waktu pengembangan. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.

Selain itu, agen AI baru menunjukkan model profit inovatif dari jaringan teknologi robot terdesentralisasi. Agen AI ini dapat mempertahankan keuangan mereka sendiri melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token, membentuk siklus ekonomi yang menguntungkan bagi pengembangan AI dan peserta DePIN.

Kesimpulan

Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembentukan jaringan robot DePIN berarti bahwa dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengembangan teknologi robot dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia, mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, serta menurunkan hambatan pengembangan. Kami berharap industri robot dapat terbebas dari ketergantungan pada sejumlah raksasa teknologi, didorong oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan.