Слияние DePIN и эмбодиентного интеллекта: вызовы и перспективы

Применение искусственного интеллекта в реальном мире сталкивается с огромными возможностями и вызовами. Развитие децентрализованных физических инфраструктурных сетей (DePIN) в области робототехники особенно примечательно, так как оно может кардинально изменить способ работы AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционных AI, которые полагаются на большие объемы интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, оценочные узкие места и устойчивость экономических моделей.

В этой статье будут глубоко рассмотрены основные препятствия, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализировано, почему DePIN имеет преимущества по сравнению с централизованными методами, и сделан прогноз о будущем развития этой области.

Основные проблемы DePIN智能机器人的

1. Сбор и обработка данных

Эмбоди́рованный ИИ (embodied AI) нуждается в прямом взаимодействии с реальным миром для развития интеллекта. В настоящее время такая масштабная инфраструктура еще не существует, и в отрасли отсутствует консенсус по поводу того, как собирать эти данные. Сбор данных для эмбоди́рованного ИИ в основном включает три категории:

• Данные, обрабатываемые человеком: высокое качество, но высокая стоимость и большая трудоемкость.
• Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для конкретных сценариев, но трудно охватывают сложные и изменчивые задачи.
• Видеообучение: имеет потенциал, но не хватает прямой физической обратной связи.

2. Уровень автономии

Для коммерциализации робототехники уровень успешности должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако для повышения точности на 0,001% требуется затратить экспоненциальное количество времени и усилий. Прогресс в робототехнике не является линейным, а имеет экспоненциальный характер; с каждым шагом вперед сложность значительно возрастает.

3. Аппаратные ограничения

Существующее робототехническое оборудование еще не готово к достижению настоящей автономии. Основные проблемы включают:

• Недостаток тактильных датчиков
• Трудности в распознавании遮挡物体
• Ограничения проектирования исполнительных механизмов

4. Проблемы с аппаратным расширением

Реализация технологий умных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время только крупные компании с большими финансовыми возможностями могут себе позволить масштабные эксперименты.

5. Оценка эффективности

Оценка физического ИИ требует долгосрочного и масштабного развертывания в реальном мире, что является трудоемким и сложным процессом. В отличие от онлайн-моделей ИИ, оценка производительности физического ИИ не может быть завершена за короткий период.

6. Потребность в человеческих ресурсах

При разработке ИИ для роботов человеческий труд по-прежнему незаменим. Необходимы операторы для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию для поддержания работы роботов, а также исследователи для постоянной оптимизации моделей ИИ.

Перспективы будущего: прорывные моменты в робототехнике

Несмотря на то, что массовое внедрение универсальных роботов с ИИ все еще далеко, достижения в технологии DePIN-роботов внушают оптимизм. Масштаб и координация децентрализованных сетей способны распределить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.

Некоторые положительные разработки включают:

1. Децентрализованные сети могут работать параллельно, собирать данные и ускорять процесс исследований.
2. Улучшение аппаратного дизайна на основе ИИ может значительно сократить время разработки.
3. Появление новых моделей прибыли, таких как AI-агенты, поддерживающие свои финансы через децентрализованное владение и токенизированные стимулы.

Заключение

Развитие ИИ-роботов зависит не только от алгоритмов, но и включает в себя обновление оборудования, накопление данных, финансовую поддержку и участие людей. Создание сети DePIN роботов означает, что с помощью децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и капитальные вложения могут координироваться на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию оборудования, но и снижает порог для разработки, позволяя большему количеству исследователей, предпринимателей и частных пользователей участвовать в этом процессе.

В будущем индустрия робототехники сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет двигаться к действительно открытому и устойчивому технологическому экосистему при поддержке глобального сообщества.