ロボット産業のブレークスルー:AIと暗号が自動化を推進

人工知能分野の最近の重大な突破は、ボット技術の発展を道を開いています。マルチモーダル大規模言語モデルの進歩は、ボットが複雑なタスクを実行するために必要な「脳」を提供します。視覚-言語-行動モデル(VLA)を通じて、ボットは統一された計算フレームワークの中で視覚的認知、言語理解、そして実体行動を統合することができます。2025年2月、Figure AIが発表した汎用ヒューマノイドロボット制御モデルHelixは、ゼロショット一般化能力とシステム1/システム2の二重構造の利点を示し、業界に新しいベンチマークを設定しました。

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経済型ボットの出現により、この技術が普及する見込みです。特定のボットの価格が中型車や年収の中央値を下回るとき、体力労働や日常的な業務をボットが行う未来のシーンはもはや遠くありません。ボット技術は倉庫ソリューションから消費分野へと拡大し、より汎用性のあるヒューマノイドボットの開発が新たなトレンドとなっています。

倉庫や教育、健康などの消費市場で競争優位を得るためには、ボットの1時間あたりの総コストを約35ドルに抑える必要があります。現在、ボットはより経済的で効率的、かつ汎用的な方向に進化しています。

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バッテリー技術、遅延最適化、データ収集の改善は、将来のボット技術における重要なブレークスルーです。自動充電とドッキングインフラが重点的な開発方向となります。遅延に関しては、50ミリ秒未満の認識遅延がボットの動作の柔軟性の重要な指標となります。データ収集は主に現実世界のビデオ、合成データ、遠隔操作の三つの方法を通じて行われ、その中でも遠隔操作が最も可能性を秘めていますが、人件費の課題に直面しています。

暗号技術は、インフラストラクチャの接続、遅延の最適化、データ収集の面でボットネットワークの効率を向上させることが期待されています。分散型物理インフラストラクチャネットワーク(DePIN)は、充電インフラストラクチャを革新し、遠隔操作の遅延を最適化する可能性があります。遠隔操作データの収集は、暗号トークンのインセンティブメカニズムを通じてコスト問題を解決することも可能です。

ボットの安全は常に核心的な関心事です。経済安全メカニズムとして、非中央集権のマシンコーディネーションレイヤーや第三者の再ステーキングネットワークがボットエコシステムに必要な信頼基盤を提供します。これらのメカニズムはオンチェーンで実行され、行動の制約と身分認証の透明性と監査可能性を確保します。

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ロボット技術の普及を促進するためには、資金調達メカニズム、評価システム、教育エコシステムが重点的に改善されるべき方向です。"ロボット版Androidシステム"のようなオープンソースプロジェクトは、開発のハードルを下げることが期待されており、構造化された包括的教育システムは業界の人材育成にとって重要です。

視覚-言語-行動モデルの革新と規模の経済効果の現れに伴い、経済的で効率的かつ汎用的な人型ボットが現実になりつつあります。暗号技術の安全保障、インフラの最適化、性能向上における応用は、ロボット産業の発展をさらに促進し、自動化革命に新たな可能性を切り開くでしょう。

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