Одним из главных узких мест в робототехнике являются данные, и DePIN может быть лучшим решением этой проблемы, которое у нас есть.
Обучение физических ИИ-агентов требует огромного количества данных из реального мира - но эти данные невероятно дефицитны, дороги и медленно собираются в больших объемах.
Резервный вариант? Симуляционные среды.
Они дешевые, быстрые и безопасные. Но они напрямую ведут к печально известному «разрыву симуляции и реальности».
Роботы, обученные в симуляции, часто терпят неудачу в реальном мире, потому что симуляция не содержит хаоса реальной физики и реального восприятия:
Вот почему я считаю, что DePIN может стать критическим уровнем инфраструктуры для физического ИИ.
Крупные игроки в области робототехники, такие как Tesla, Figure и Apptronik, все стремятся создать самых умных гуманоидных агентов.
Но они сталкиваются с одной и той же преградой: доступом к масштабируемым, высококачественным данным для реального обучения. В гонке на триллионы долларов тот, кто первым преодолеет узкое место с данными, может выиграть все.
Традиционно сбор этих данных через централизованную инфраструктуру является капиталоемким и медленным. Но с крипто-нативными стимулами DePIN переворачивает модель:
- Разворачивайте недорогое оборудование в большом масштабе - Стимулирование участников с помощью токенов - Создать безразрешительную, глобальную сенсорную сеть для машин
И это не теоретически, это уже происходит:
- @silencioNetwork – краудсорсинг данных об окружающем звуке через смартфоны; потенциально «уши робототехники»
- @OVRtheReality – игровая сбор данных через камеры смартфонов, картографирование визуальных сред для восприятия робототехники
- @NATIXNetwork – глобальная сеть водителей, собирающих ценные данные о реальном вождении для автономных систем
- @reborn_agi – первые, кто специализируется на гуманоидной робототехнике, собирая данные о движении с помощью собственного оборудования и обучая внутренние модели
- @BitRobotNetwork – создание модульной, стимулирующей сети робототехники (думайте о Bittensor для робототехники), с подсетями, решающими реальные задачи робототехники, такие как Frodobots
DePIN превращает узкое место в данных робототехники в возможность.
И возможность сейчас.
В мире, где доступ к элитным сделкам в области робототехники закрыт и институционализирован, DePIN может стать вашим лучшим шансом на значимое участие в разовом изменении - моменте, подобном следующему iPhone, который полностью изменит мир, каким мы его знаем сегодня.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Одним из главных узких мест в робототехнике являются данные, и DePIN может быть лучшим решением этой проблемы, которое у нас есть.
Обучение физических ИИ-агентов требует огромного количества данных из реального мира - но эти данные невероятно дефицитны, дороги и медленно собираются в больших объемах.
Резервный вариант? Симуляционные среды.
Они дешевые, быстрые и безопасные. Но они напрямую ведут к печально известному «разрыву симуляции и реальности».
Роботы, обученные в симуляции, часто терпят неудачу в реальном мире, потому что симуляция не содержит хаоса реальной физики и реального восприятия:
- Трение
- Вариация поверхности
- Шум датчика
- Блики, освещение, деформация
Вот почему я считаю, что DePIN может стать критическим уровнем инфраструктуры для физического ИИ.
Крупные игроки в области робототехники, такие как Tesla, Figure и Apptronik, все стремятся создать самых умных гуманоидных агентов.
Но они сталкиваются с одной и той же преградой: доступом к масштабируемым, высококачественным данным для реального обучения. В гонке на триллионы долларов тот, кто первым преодолеет узкое место с данными, может выиграть все.
Традиционно сбор этих данных через централизованную инфраструктуру является капиталоемким и медленным. Но с крипто-нативными стимулами DePIN переворачивает модель:
- Разворачивайте недорогое оборудование в большом масштабе
- Стимулирование участников с помощью токенов
- Создать безразрешительную, глобальную сенсорную сеть для машин
И это не теоретически, это уже происходит:
- @silencioNetwork – краудсорсинг данных об окружающем звуке через смартфоны; потенциально «уши робототехники»
- @OVRtheReality – игровая сбор данных через камеры смартфонов, картографирование визуальных сред для восприятия робототехники
- @NATIXNetwork – глобальная сеть водителей, собирающих ценные данные о реальном вождении для автономных систем
- @reborn_agi – первые, кто специализируется на гуманоидной робототехнике, собирая данные о движении с помощью собственного оборудования и обучая внутренние модели
- @BitRobotNetwork – создание модульной, стимулирующей сети робототехники (думайте о Bittensor для робототехники), с подсетями, решающими реальные задачи робототехники, такие как Frodobots
DePIN превращает узкое место в данных робототехники в возможность.
И возможность сейчас.
В мире, где доступ к элитным сделкам в области робототехники закрыт и институционализирован, DePIN может стать вашим лучшим шансом на значимое участие в разовом изменении - моменте, подобном следующему iPhone, который полностью изменит мир, каким мы его знаем сегодня.