Пересечение DePIN и воплощённого интеллекта: Технические вызовы и перспективы

Децентрализованная сеть физической инфраструктуры (DePIN) сталкивается с огромными возможностями и вызовами в области робототехники. Хотя эта сфера все еще находится на начальной стадии, ее потенциал нельзя недооценивать, и она обещает кардинально изменить способы работы ИИ-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного ИИ, который зависит от огромных объемов интернет-данных, технологии ИИ-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, аппаратные ограничения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.

В этой статье будут подробно рассмотрены основные препятствия, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, проанализированы преимущества децентрализованного подхода по сравнению с централизованными решениями, а также рассмотрены перспективы будущего развития технологии DePIN-роботов.

Ключевые узкие места DePIN-умных роботов

Вызов сбора данных

Воплощённый ИИ (embodied AI) требует взаимодействия с реальным миром для развития интеллекта, что принципиально отличает его от "онлайн" ИИ больших моделей, полагающихся на данные из интернета. В настоящее время в мире ещё не создана инфраструктура, поддерживающая массовое развитие воплощённого ИИ, и в индустрии не достигнуто согласие по поводу того, как эффективно собирать такие данные. Сбор данных для воплощённого ИИ в основном делится на три категории:

1. Человеческая обработка данных: высокое качество, но высокая стоимость и большая трудоемкость.
2. Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для определенных областей, но сложно моделировать сложные и изменчивые реальные сценарии.
3. Видеоуроки: огромный потенциал, но недостаток прямой физической обратной связи.

Повышение уровня автономии

Для коммерческого применения робототехники уровень успешности должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако каждое повышение точности на 0,001% требует экстраординарного количества времени и усилий. Прогресс в области робототехники имеет экспоненциальный характер, и с каждым шагом вперед сложность значительно возрастает. Достижение последних 1% точности может потребовать нескольких лет или даже десятилетий усилий.

Аппаратные ограничения

Даже если модели ИИ станут более продвинутыми, текущее оборудование роботов все еще не готово для достижения истинной автономности. Основные проблемы включают:

• Отсутствие тактильных датчиков
• Сложности в распознавании遮挡物体
• Дизайн исполнительного механизма недостаточно биоморфен

Эти аппаратные ограничения сильно влияют на способность робота к восприятию и гибкости движений.

Проблема аппаратного расширения

Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные проблемы. В настоящее время стоимость эффективных гуманоидных роботов достигает десятков тысяч долларов, что затрудняет их массовое распространение.

Проблема оценки эффективности

В отличие от онлайн AI больших моделей, оценка физического AI требует долгосрочного и масштабного развертывания в реальном мире. Этот процесс занимает много времени и имеет высокую стоимость, а единственным методом валидации является наблюдение за его неудачами.

Потребность в человеческих ресурсах

В разработке AI для роботов человеческий труд по-прежнему незаменим. Роботам нужны операторы для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию для обеспечения работы, а также исследователи для постоянной оптимизации AI-моделей. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которые должен решить DePIN.

Будущее: Прорывные точки технологий DePIN-роботов

Несмотря на то, что массовое применение общего робототехнического ИИ все еще требует времени, достижения технологии DePIN в области робототехники приносят надежду отрасли. Масштаб и координация децентрализованных сетей помогают распределить капитальные затраты и ускоряют процесс сбора и оценки данных.

1. Ускорение сбора и оценки данных: децентрализованные сети могут работать параллельно, собирать данные, значительно повышая эффективность.

2. Улучшение проектирования аппаратного обеспечения на основе ИИ: использование ИИ для оптимизации чипов и материаловедения может значительно сократить сроки технологического развития.

3. Децентрализованная вычислительная инфраструктура: с помощью DePIN глобальные исследователи могут получать доступ к необходимым вычислительным ресурсам без ограничений по капиталу для обучения и оценки моделей.

4. Инновационные модели получения прибыли: Автономные AI-агенты продемонстрировали, как интеллектуальные роботы, управляемые DePIN, могут поддерживать свою финансовую устойчивость через децентрализованное владение и токенизированные стимулы.

Заключение

Развитие AI-роботов зависит не только от прогресса в алгоритмах, но также связано с обновлением оборудования, накоплением данных, финансовой поддержкой и участием людей. Создание сети DePIN роботов приносит новые возможности в отрасль, ускоряя обучение AI и оптимизацию оборудования через глобальное сотрудничество, снижая порог для разработки. Эта модель имеет потенциал для того, чтобы помочь робототехнической отрасли избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и создать открытую, устойчивую технологическую экосистему, поддерживаемую глобальным сообществом.