Sự kết hợp giữa DePIN và trí tuệ nhúng: Thách thức và Triển vọng

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) trong lĩnh vực robot đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Gần đây, một cuộc thảo luận về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" đã đi sâu vào khám phá những thách thức và cơ hội mà DePIN phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ robot. Mặc dù lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn, hứa hẹn sẽ hoàn toàn thay đổi cách thức hoạt động của AI robot trong thế giới thực.

Tuy nhiên, khác với AI truyền thống dựa vào một lượng lớn dữ liệu từ Internet, công nghệ AI DePIN Robot phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, giới hạn phần cứng, nút thắt trong đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế. Bài viết này sẽ phân tích sâu về những trở ngại chính mà công nghệ Robot DePIN phải đối mặt, khám phá lý do tại sao DePIN có ưu thế hơn so với các phương pháp tập trung, và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai của công nghệ Robot DePIN.

Những nút thắt chính của robot thông minh DePIN

1. Thu thập dữ liệu và chất lượng

Khác với các mô hình AI truyền thống dựa vào một lượng lớn dữ liệu từ Internet, AI thể thân cần phải tương tác trực tiếp với thế giới thực để phát triển trí tuệ. Tuy nhiên, hiện nay vẫn thiếu cơ sở hạ tầng quy mô lớn để thu thập loại dữ liệu này, và ngành công nghiệp chưa đạt được sự đồng thuận về cách thu thập các dữ liệu này một cách hiệu quả. Việc thu thập dữ liệu cho AI thể thân chủ yếu được chia thành ba loại:

• Dữ liệu thao tác của con người: chất lượng cao, có khả năng ghi lại video và nhãn hành động, nhưng chi phí cao và cường độ lao động lớn.
• Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): Thích hợp cho việc đào tạo trong các lĩnh vực cụ thể, như di chuyển trong địa hình phức tạp, nhưng khó mô phỏng các tình huống nhiệm vụ thay đổi liên tục.
• Học qua video: Học qua việc quan sát video từ thế giới thực, nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp.

2. Mức độ tự chủ

Để công nghệ robot có thể được ứng dụng trong thương mại, tỷ lệ thành công cần phải gần 99,99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, mỗi khi nâng cao 0,001% độ chính xác, cần phải bỏ ra một lượng 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 theo cấp số nhân, mỗi bước tiến đều làm tăng đáng kể độ khó.

3. Giới hạn phần cứng

Dù mô hình AI có tiên tiến đến đâu, phần cứng robot hiện tại vẫn chưa thể hoàn toàn hỗ trợ tính tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:

• Thiếu sót của cảm biến xúc giác: Công nghệ hiện tại vẫn chưa đạt được độ nhạy cảm của đầu ngón tay con người.
• Khó khăn trong việc nhận diện vật cản: Robot gặp khó khăn trong việc xử lý một số vật thể bị che khuất.
• Thiết kế khuyết điểm của bộ chấp hành: Hầu hết các robot hình người có bộ chấp hành được đặt trực tiếp trên khớp, dẫn đến chuyển động cứng nhắc và tiềm ẩn nguy hiểm.

4. Độ khó mở rộng phần cứng

Việc triển khai công nghệ robot thông minh yêu cầu phải triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang đến thách thức lớn về vốn. Hiện tại, chỉ những công ty lớn có tiềm lực tài chính mạnh mẽ mới có thể chi trả cho các thí nghiệm quy mô lớn. Ngay cả những robot dạng người hiệu quả nhất, chi phí cũng lên tới hàng chục ngàn đô la, khó có thể phổ biến trên quy mô lớn.

5. Đánh giá tính hiệu quả

Đánh giá AI vật lý cần được triển khai lâu dài và quy mô lớn trong thế giới thực, quá trình này tốn thời gian và phức tạp. Khác với các mô hình AI lớn trực tuyến có thể được đánh giá nhanh chóng, việc đánh giá hiệu suất AI robot cần rất nhiều thời gian và tài nguyên.

6. Nhu cầu nguồn nhân lực

Trong quá trình phát triển AI robot, lực lượng lao động con người vẫn là điều không thể thiếu. Cần có các nhà điều hành con người cung cấp dữ liệu huấn luyện, đội ngũ bảo trì giữ cho robot hoạt động, 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: Khoảnh khắc đột phá của công nghệ robot

Mặc dù AI robot phổ thông còn một khoảng cách để được áp dụng rộng rãi, nhưng những tiến bộ trong công nghệ robot DePIN đã mang đến hy vọng. Quy mô và tính phối hợp của mạng phi tập trung có khả năng phân tán gánh nặng vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.

1. Tăng tốc thu thập và đánh giá dữ liệu: Mạng phi tập trung có thể chạy song song, thu thập dữ liệu, nâng cao hiệu quả một cách đáng kể.

2. Cải tiến thiết kế phần cứng dựa trên AI: Sử dụng AI để tối ưu hóa vi mạch và kỹ thuật vật liệu, có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển.

3. Mô hình lợi nhuận mới: Mạng công nghệ robot phi tập trung đã trình bày những khả năng lợi nhuận mới, chẳng hạn như các đại lý AI tự vận hành duy trì tài chính của chính chúng thông qua các khuyến khích token.

4. Hợp tác mở: Việc thiết lập mạng lưới robot DePIN có nghĩa là việc thu thập dữ liệu robot, tài nguyên tính toán và đầu tư vốn có thể được thực hiện một cách hợp tác trên toàn cầu, giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều người tham gia hơn.

Tóm lại, sự phát triển của AI robot không chỉ phụ thuộc vào thuật toán, mà còn liên quan đến việc nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Việc xây dựng mạng lưới robot DePIN hứa hẹn sẽ phá vỡ những hạn chế của ngành công nghiệp robot truyền thống, tạo ra một hệ sinh thái công nghệ mở và bền vững hơn. Với sự thúc đẩy chung của cộng đồng toàn cầu, chúng tôi hy vọng sẽ thấy công nghệ robot đạt được những khoảnh khắc đột phá thực sự.