Слияние DePIN и эмбеддед интеллекта: вызовы и перспективы

С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта, применение децентрализованных физических инфраструктурных сетей (DePIN) в области робототехники привлекло широкое внимание. В последнее время состоялась дискуссия о "построении децентрализованного физического искусственного интеллекта", которая углубленно исследовала вызовы и возможности, с которыми сталкивается DePIN в области робототехнических технологий. Хотя эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может полностью изменить способ работы AI-роботов в реальном мире.

Однако, в отличие от традиционного ИИ, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии DePIN роботов ИИ сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, оценочные узкие места и устойчивость экономической модели. В этой статье будет глубоко проанализированы основные препятствия, с которыми сталкивается технология DePIN роботов, обсуждаются причины, по которым DePIN имеет преимущества по сравнению с централизованными методами, и рассматриваются тенденции будущего развития технологий DePIN роботов.

Основные узкие места DePIN интеллектуального робота

1. Сбор данных и качество

В отличие от традиционных AI больших моделей, которые зависят от большого объема интернет-данных, эмбеддированный AI требует непосредственного взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта. Однако в настоящее время не хватает масштабной инфраструктуры для сбора таких данных, и в отрасли нет согласия относительно того, как эффективно собирать эти данные. Сбор данных для эмбеддированного AI в основном делится на три категории:

• Данные, обрабатываемые человеком: высокое качество, могут захватывать видеопоток и метки действий, но стоимость высокая, трудоемкость велика.
• Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для обучения в определенных областях, таких как движение в сложных ландшафтах, но трудно моделировать изменения в многообразных сценариях задач.
• Видеообучение: обучение через наблюдение за видео из реального мира, но без прямой физической интерактивной обратной связи.

2. Уровень автономии

Чтобы робототехника смогла реализовать коммерческие приложения, уровень успешности должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако для повышения точности на 0,001% требуется экстраординарное количество времени и усилий. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер, и с каждым шагом вперед сложность значительно возрастает.

3. Ограничения оборудования

Даже самые современные модели ИИ не могут полностью поддерживать истинную автономию с существующим аппаратным обеспечением роботов. Основные проблемы включают:

• Недостатки тактильных сенсоров: текущие технологии далеки от чувствительности человеческих пальцев.
• Сложность в распознавании遮挡物: роботам сложно обрабатывать частично скрытые объекты.
• Дефект конструкции исполнительного механизма: большинство гуманоидных роботов имеют исполнительные механизмы, размещенные непосредственно на суставах, что приводит к жестким движениям и потенциальной опасности.

4. Сложность аппаратного расширения

Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время только финансово мощные крупные компании могут позволить себе масштабные эксперименты. Даже самые эффективные гуманоидные роботы стоят десятки тысяч долларов, что затрудняет их широкое внедрение.

5. Оценка эффективности

Оценка физического ИИ требует долгосрочного и масштабного развертывания в реальном мире, этот процесс требует времени и сложен. В отличие от онлайн-ИИ больших моделей, производительность роботизированного ИИ требует значительных временных и ресурсных затрат.

6. Потребность в кадрах

В разработке ИИ-роботов человеческий труд по-прежнему незаменим. Необходимы операторы для предоставления обучающих данных, команды для технического обслуживания, чтобы поддерживать работу роботов, а также исследователи для постоянной оптимизации моделей ИИ. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которую DePIN должен решить.

Будущее: Прорывной момент в робототехнике

Несмотря на то, что универсальным роботам с ИИ еще далеко до массового внедрения, прогресс в технологии DePIN вселяет надежду. Масштаб и координация децентрализованной сети могут снизить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.

1. Ускорение сбора и оценки данных: децентрализованные сети могут работать параллельно, собирая данные, что значительно повышает эффективность.

2. Усовершенствование аппаратного дизайна с помощью ИИ: использование ИИ для оптимизации проектирования чипов и материалов может значительно сократить сроки разработки.

3. Новая модель прибыли: децентрализованная сеть технологий роботов демонстрирует новые возможности для получения прибыли, такие как автономные AI-агенты, поддерживающие свои финансы через токенизированные стимулы.

4. Открытое сотрудничество: создание сети роботов DePIN означает, что сбор данных с роботов, вычислительные ресурсы и капиталовложения могут осуществляться в глобальном масштабе, снижая барьеры для разработки и позволяя большему количеству участников присоединиться.

В общем, развитие ИИ-роботов зависит не только от алгоритмов, но также включает в себя обновление аппаратного обеспечения, накопление данных, финансовую поддержку и участие людей. Создание сети DePIN роботов обещает преодолеть ограничения традиционной робототехнической отрасли и создать более открытую и устойчивую технологическую экосистему. С совместными усилиями глобального сообщества мы надеемся увидеть настоящий прорыв в области робототехники.