Một trong những nút thắt lớn nhất trong robotics là dữ liệu, và DePIN có thể là giải pháp tốt nhất cho vấn đề này mà chúng ta có.
Việc đào tạo các tác nhân AI vật lý yêu cầu một lượng lớn dữ liệu từ thế giới thực - nhưng dữ liệu đó cực kỳ khan hiếm, tốn kém và chậm để thu thập ở quy mô lớn.
Sự dự phòng? Môi trường mô phỏng.
Chúng rẻ, nhanh và an toàn. Nhưng chúng dẫn trực tiếp vào cái gọi là "khoảng cách từ mô phỏng đến thực tế".
Robot được đào tạo trong mô phỏng thường thất bại trong thế giới thực vì mô phỏng thiếu sự hỗn loạn của vật lý thực và nhận thức thực.
- Ma sát - Biến thể bề mặt - Tiếng ồn cảm biến - Chói, ánh sáng, biến dạng
Đó là lý do tại sao tôi tin rằng DePIN có thể trở thành một lớp hạ tầng quan trọng cho AI vật lý.
Các công ty hàng đầu trong ngành robot như Tesla, Figure và Apptronik đều đang chạy đua để xây dựng những tác nhân humanoid thông minh nhất.
Nhưng họ đối mặt với cùng một trở ngại: Truy cập vào dữ liệu đào tạo thực tế quy mô lớn và chất lượng cao. Trong một cuộc đua trị giá hàng triệu đô la, ai vượt qua được nút thắt dữ liệu đầu tiên có thể giành chiến thắng tất cả.
Truyền thống, việc thu thập dữ liệu đó thông qua cơ sở hạ tầng tập trung đòi hỏi vốn lớn và chậm. Nhưng với các động lực gốc crypto, DePIN đảo ngược mô hình:
- Triển khai phần cứng chi phí thấp trên quy mô lớn - Khuyến khích người đóng góp thông qua token - Xây dựng một lớp cảm biến toàn cầu không cần phép cho máy móc
Và điều này không chỉ là lý thuyết, nó đã xảy ra rồi:
- @silencioNetwork – thu thập dữ liệu âm thanh môi trường qua điện thoại thông minh; có thể là "tai của robot"
- @OVRtheReality – thu thập dữ liệu gamified thông qua camera smartphone, lập bản đồ môi trường trực quan cho nhận thức robot.
- @NATIXNetwork – mạng lưới toàn cầu của các tài xế thu thập dữ liệu lái xe thực tế quý giá cho các hệ thống tự động.
- @reborn_agi – những người đầu tiên chuyên về robotics hình người, thu thập dữ liệu chuyển động thông qua phần cứng riêng và đào tạo các mô hình nội bộ
- @BitRobotNetwork – xây dựng một mạng lưới robot mô-đun, có động lực ( nghĩ đến Bittensor cho robot ), với các subnet giải quyết các thách thức robot trong thế giới thực như Frodobots
DePIN biến nút thắt dữ liệu robotics thành một cơ hội.
Và cơ hội là ngay bây giờ.
Trong một thế giới mà quyền truy cập vào các giao dịch robot tinh vi bị kiểm soát và thể chế hóa, DePIN có thể là cơ hội tốt nhất của bạn để tiếp cận một sự thay đổi mang tính bước ngoặt - khoảnh khắc iPhone tiếp theo sẽ hoàn toàn thay đổi thế giới như chúng ta biết ngày nay.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Một trong những nút thắt lớn nhất trong robotics là dữ liệu, và DePIN có thể là giải pháp tốt nhất cho vấn đề này mà chúng ta có.
Việc đào tạo các tác nhân AI vật lý yêu cầu một lượng lớn dữ liệu từ thế giới thực - nhưng dữ liệu đó cực kỳ khan hiếm, tốn kém và chậm để thu thập ở quy mô lớn.
Sự dự phòng? Môi trường mô phỏng.
Chúng rẻ, nhanh và an toàn. Nhưng chúng dẫn trực tiếp vào cái gọi là "khoảng cách từ mô phỏng đến thực tế".
Robot được đào tạo trong mô phỏng thường thất bại trong thế giới thực vì mô phỏng thiếu sự hỗn loạn của vật lý thực và nhận thức thực.
- Ma sát
- Biến thể bề mặt
- Tiếng ồn cảm biến
- Chói, ánh sáng, biến dạng
Đó là lý do tại sao tôi tin rằng DePIN có thể trở thành một lớp hạ tầng quan trọng cho AI vật lý.
Các công ty hàng đầu trong ngành robot như Tesla, Figure và Apptronik đều đang chạy đua để xây dựng những tác nhân humanoid thông minh nhất.
Nhưng họ đối mặt với cùng một trở ngại: Truy cập vào dữ liệu đào tạo thực tế quy mô lớn và chất lượng cao. Trong một cuộc đua trị giá hàng triệu đô la, ai vượt qua được nút thắt dữ liệu đầu tiên có thể giành chiến thắng tất cả.
Truyền thống, việc thu thập dữ liệu đó thông qua cơ sở hạ tầng tập trung đòi hỏi vốn lớn và chậm. Nhưng với các động lực gốc crypto, DePIN đảo ngược mô hình:
- Triển khai phần cứng chi phí thấp trên quy mô lớn
- Khuyến khích người đóng góp thông qua token
- Xây dựng một lớp cảm biến toàn cầu không cần phép cho máy móc
Và điều này không chỉ là lý thuyết, nó đã xảy ra rồi:
- @silencioNetwork – thu thập dữ liệu âm thanh môi trường qua điện thoại thông minh; có thể là "tai của robot"
- @OVRtheReality – thu thập dữ liệu gamified thông qua camera smartphone, lập bản đồ môi trường trực quan cho nhận thức robot.
- @NATIXNetwork – mạng lưới toàn cầu của các tài xế thu thập dữ liệu lái xe thực tế quý giá cho các hệ thống tự động.
- @reborn_agi – những người đầu tiên chuyên về robotics hình người, thu thập dữ liệu chuyển động thông qua phần cứng riêng và đào tạo các mô hình nội bộ
- @BitRobotNetwork – xây dựng một mạng lưới robot mô-đun, có động lực ( nghĩ đến Bittensor cho robot ), với các subnet giải quyết các thách thức robot trong thế giới thực như Frodobots
DePIN biến nút thắt dữ liệu robotics thành một cơ hội.
Và cơ hội là ngay bây giờ.
Trong một thế giới mà quyền truy cập vào các giao dịch robot tinh vi bị kiểm soát và thể chế hóa, DePIN có thể là cơ hội tốt nhất của bạn để tiếp cận một sự thay đổi mang tính bước ngoặt - khoảnh khắc iPhone tiếp theo sẽ hoàn toàn thay đổi thế giới như chúng ta biết ngày nay.