Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ thể chất: Thách thức công nghệ và triển vọng tương lai

Gần đây, một cuộc thảo luận về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong ngành. Các chuyên gia tham gia đã thảo luận sâu sắc về những thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) đang phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn và có khả năng thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động của robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với những AI truyền thống phụ thuộc vào dữ liệu internet khổng lồ, công nghệ AI robot DePIN phải đối mặt với nhiều vấn đề phức tạp hơn, như thu thập dữ liệu, hạn chế phần cứng, nút thắt đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.

Bài viết này sẽ phân tích những điểm chính trong cuộc thảo luận này, khám phá những vấn đề mà công nghệ robot DePIN đang đối mặt, mở rộng những rào cản chính của robot phi tập trung, cũng như những lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi cũng sẽ khám phá triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.

Nút thắt của robot thông minh DePIN

Điểm nghẽn 1: Dữ liệu

Khác với các mô hình AI "trực tuyến" được đào tạo dựa trên một lượng lớn dữ liệu từ Internet, AI thể thân cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí tuệ. Hiện tại, trên toàn cầu chưa có cơ sở hạ tầng quy mô lớn nào được thiết lập cho việc này, và ngành công nghiệp vẫn chưa đạt được sự đồng thuận về cách thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu cho AI thể thân có thể được chia thành ba loại chính:

1. Dữ liệu do con người thao tác: Chất lượng cao, có thể ghi lại luồng video và nhãn hành động, nhưng chi phí cao, cường độ lao động lớn.
2. Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): Phù hợp để đào tạo robot di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng khó để mô phỏng các nhiệm vụ thay đổi đa dạng.
3. Học qua video: Học thông qua việc quan sát video trong thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý thực.

Nút thắt thứ hai: Mức độ tự chủ

Công nghệ robot cần phải thực sự hữu ích, tỷ lệ thành công cần gần 99,99% hoặc cao hơn. Tuy nhiên, mỗi khi tăng 0,001% độ chính xác, cần phải bỏ ra thời gian và công sức theo cấp số nhân. Sự tiến bộ của công nghệ robot không phải là tuyến tính, mà có tính chất cấp số nhân - mỗi bước tiến đều làm tăng độ khó một cách đáng kể.

Nút thắt cổ chai 3: Giới hạn phần cứng

Dù mô hình AI có tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện tại vẫn chưa sẵn sàng để đạt được tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:

• Thiếu cảm biến xúc giác nhạy bén
• Khó khăn trong việc nhận diện vật cản
• Thiết kế bộ thực thi không đủ tính sinh học, dẫn đến hành động cứng nhắc và tiềm ẩn nguy hiểm

Nút thắt cổ chai bốn: Độ khó mở rộng phần cứng

Việc triển khai công nghệ robot thông minh cần phải lắp đặt thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức vốn lớn. Hiện tại, chỉ những công ty lớn có nguồn vốn mạnh mới có thể chịu đựng việc thử nghiệm quy mô lớn.

Nút thắt thứ năm: Đánh giá hiệu quả

Đánh giá AI vật lý cần có sự triển khai thực tế lâu dài, điều này khác với các mô hình AI lớn trực tuyến có thể được thử nghiệm nhanh chóng. Cách duy nhất để xác minh công nghệ trí tuệ robot là quan sát hiệu suất của nó trong việc triển khai quy mô lớn lâu dài.

Nút thắt sáu: Nhân lực

Trong việc phát triển AI cho robot, lực lượng lao động con người vẫn không thể thiếu. Cần có các nhân viên điều hành con người để cung cấp dữ liệu đào tạo, đội ngũ bảo trì để giữ cho robot hoạt động, và các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI.

Triển vọng tương lai của công nghệ robot

Mặc dù AI robot chung còn một khoảng cách để được áp dụng rộng rãi, nhưng sự tiến bộ của công nghệ robot DePIN đã mang lại hy vọng. Quy mô và tính đồng bộ của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc độ thu thập và đánh giá dữ liệu.

Cải tiến thiết kế phần cứng dựa trên AI, như chip tối ưu hóa AI và kỹ thuật vật liệu, có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển. Thông qua cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung DePIN, các nhà nghiên cứu toàn cầu có thể đào tạo và đánh giá mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn.

Ngoài ra, các đại lý AI mới đã thể hiện mô hình lợi nhuận đổi mới của mạng lưới công nghệ robot phi tập trung. Những đại lý AI này có thể duy trì tài chính của chính mình thông qua quyền sở hữu phi tập trung và các động lực token, tạo thành một vòng kinh tế có lợi cho việc phát triển AI và các bên tham gia DePIN.

Kết luận

Sự phát triển của AI robot không chỉ phụ thuộc vào thuật toán mà còn liên quan đến việc nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc xây dựng mạng lưới robot DePIN có nghĩa là, nhờ vào sức mạnh của mạng lưới phi tập trung, việc phát triển công nghệ robot có thể được phối hợp trên toàn cầu, tăng tốc đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng, giảm bớt rào cản phát triển. Chúng tôi hy vọng rằng ngành công nghiệp robot có thể thoát khỏi sự phụ thuộc vào một số ít gã khổng lồ công nghệ, được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững.