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

Vào ngày 27 tháng 2, một cuộc thảo luận podcast về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" đã thu hút sự chú ý của ngành. Cuộc thảo luận này đã đi sâu vào các thách thức và cơ hội mà mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang trong giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng của nó rất lớn, có thể thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động của robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu internet, công nghệ AI robot DePIN phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm 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 các điểm chính trong cuộc thảo luận lần này, khám phá các vấn đề mà công nghệ robot DePIN gặp phải, phân tích những rào cản chính trong việc mở rộng robot phi tập trung, cũng như những lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Cuối cùng, chúng tôi cũng sẽ xem xét triển vọng phát triển trong tương lai của công nghệ robot DePIN.

Đầu vào chính của DePIN robot thông minh

Điểm nghẽn một: Dữ liệu

Khác với các mô hình AI "trực tuyến" được đào tạo dựa trên một lượng lớn dữ liệu từ internet, AI có thân thể cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí thông minh. Hiện tại, trên thế giới vẫn chưa xây dựng được cơ sở hạ tầng quy mô lớn này, và cũng thiếu sự đồng thuận về cách thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu cho AI có thân thể chủ yếu được chia thành ba loại:

1. Dữ liệu thao tác của con người: 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 hiệu quả không tốt cho các nhiệm vụ thay đổi đa dạng.
3. Học qua video: Để mô hình AI học thông qua việc quan sát video từ thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp.

Nút thắt thứ hai: Mức độ tự chủ

Để công nghệ robot thực sự hữu ích, tỷ lệ thành công cần gần 99,99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, việc cải thiện mỗi 0,001% độ chính xác đều 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 đáng kể độ khó.

Bất lợi ba: Giới hạn phần cứng

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

• Thiếu cảm biến chạm có độ nhạy cao
• Khó khăn trong việc nhận diện vật thể bị che khuất
• Thiết kế bộ truyền động không đủ sinh học mô phỏng, dẫn đến hành động cứng nhắc và tiềm ẩn nguy hiểm.

Điểm nghẽn bốn: Khó khăn trong việc mở rộng phần cứng

Việc triển khai công nghệ robot thông minh cần phải triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại những thách thức về vốn lớn. Hiện tại, chỉ có những công ty lớn có tài chính mạnh mới có thể chi trả cho các thí nghiệm quy mô lớn, chi phí của robot mô phỏng hiệu quả nhất vẫn lên tới hàng chục nghìn đô la, khó có thể hiện thực hóa việc phổ biến quy mô lớn.

Điểm nghẽn năm: Đánh giá hiệu quả

Đánh giá AI vật lý cần được triển khai dài hạn và quy mô lớn trong thế giới thực, quá trình này tốn thời gian và phức tạp. Khác với việc các mô hình AI trực tuyến có thể được thử nghiệm nhanh chóng, hiệu suất thực sự của công nghệ trí tuệ robot chỉ có thể được xác minh thông qua ứng dụng thực tế lâu dài.

Nút thắt thứ sáu: Nhu cầu nhân lực

Trong quá trình phát triển AI robot, lực lượng lao động của con người vẫn không thể thiếu. Cần có các nhà điều hành con người cung cấp dữ liệu huấn luyện, đội ngũ bảo trì duy trì hoạt động của robot, và các nhà nghiên cứu liên tục tối ưu hóa mô hình AI. Sự can thiệp liên tục của con người này là một thách thức chính mà DePIN phải giải quyết.

Triển vọng tương lai: Thời điểm đột phá của công nghệ robot

Mặc dù AI robot đa năng 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 khả năng phối hợp của mạng lưới phi tập trung có thể phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.

Cải tiến thiết kế phần cứng được điều khiển bởi AI, chẳng hạn 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 các mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn.

Ngoài ra, các đại lý AI mới đã trình bày mô hình kiếm 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 khuyến khích token, tạo ra một vòng kinh tế có lợi cho sự phát triển AI và các bên tham gia DePIN.

Tóm tắt

Sự phát triển của AI robot liên quan đến nhiều khía cạnh như thuật toán, nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính cũng như 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 thu thập dữ liệu của robot, tài nguyên tính toán và đầu tư vốn có thể được thực hiện phối hợp trên quy mô toàn cầu. Điều này không chỉ tăng tốc độ huấn luyện AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn hạ thấp rào cản phát triển, cho phép nhiều nhà nghiên cứu, doanh nhân và người dùng cá nhân tham gia.

Trong tương lai, chúng tôi hy vọng ngành công nghiệp robot không còn phụ thuộc vào một vài gã khổng lồ công nghệ, mà sẽ được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững. Sự phát triển của DePIN có thể mang lại những bước đột phá cách mạng cho công nghệ robot, thúc đẩy ngành hướng tới một tương lai dân chủ hơn và đổi mới hơn.