Sự kết hợp của DePIN và trí thông minh thể xác: Thách thức công nghệ và triển vọng phát triển

Gần đây, một cuộc thảo luận về "xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong ngành. Michael Cho, đồng sáng lập FrodoBot Lab, đã chia sẻ những hiểu biết của ông về những 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 là rất lớn, có khả năng thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động của robot AI trong thế giới thực. Tuy nhiên, khác với AI truyền thống dựa vào một lượng lớn dữ liệu từ internet, công nghệ AI robot DePIN phải đối mặt với những vấn đề phức tạp hơn, bao gồm thu thập dữ liệu, hạn chế về phần cứng, nút thắt trong đánh giá và tính bền vững của mô hình kinh tế.

Bài viết này sẽ đi sâu vào việc khám phá các vấn đề chính mà công nghệ robot DePIN đang phải đối mặt, phân tích các rào cản chính trong việc mở rộng robot phi tập trung, cũng như lợi thế của DePIN so với các phương pháp tập trung. Đồng thời, chúng tôi cũng sẽ 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 và xử lý dữ liệu

AI thể thân (embodied AI) cần tương tác với thế giới thực để phát triển trí tuệ. Tuy nhiên, hiện tại thiếu hạ tầng quy mô lớn hỗ trợ việc thu thập dữ liệu này, và ngành công nghiệp vẫn chưa đạt được sự đồng thuận về cách thu thập những dữ liệu này. Việc thu thập dữ liệu cho AI thể thân chủ yếu được chia thành ba loại:

• Dữ liệu tác động của con người: chất lượng cao nhưng chi phí cao, cường độ lao động lớn.
• Dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng): phù hợp cho các tình huống cụ thể, nhưng khó mô phỏng các nhiệm vụ phức tạp và đa dạng.
• Học qua video: Có tiềm năng nhưng thiếu phản hồi tương tác vật lý thực sự.

2. Mức độ tự chủ

Để đạt được ứng dụng thương mại của công nghệ robot, tỷ lệ thành công cần gần 99.99% hoặc thậm chí cao hơn. Tuy nhiên, mỗi lần tăng 0.001% độ chính xác đều cần nỗ lực theo cấp số nhân. Sự tiến bộ của công nghệ robot có tính chất theo cấp số nhân, việc nâng cao thêm 1% độ chính xác cuối cùng có thể mất nhiều năm hoặc thậm chí hàng chục năm để thực hiện.

3. Giới hạn phần cứng

Phần cứng robot hiện tại vẫn chưa sẵn sàng để đạt được sự tự chủ thực sự. Các vấn đề chính bao gồm:

• Công nghệ cảm biến xúc giác không đủ tiên tiến
• Khó khăn trong việc nhận diện vật thể bị che khuất
• Thiết kế bộ điều khiển không đủ linh hoạt và an toàn

4. Độ khó mở rộng phần cứng

Việc triển khai công nghệ robot thông minh cần phải triển khai các thiết bị vật lý trong thế giới thực, điều này mang lại thách thức vốn lớn. Hiện tại, chi phí cho robot mô phỏng con người hiệu quả vẫn còn cao, khó có thể đạt được sự phổ biến rộng rãi.

5. Đánh giá hiệu quả

Đánh giá AI vật lý cần triển khai thực tế lâu dài, quá trình này tốn thời gian và phức tạp. Khác với các mô hình AI trực tuyến có thể thử nghiệm nhanh chóng, việc xác minh công nghệ trí tuệ robot cần triển khai thời gian thực quy mô lớn và lâu dài.

6. Nhu cầu nguồn nhân lực

Phát triển AI robot vẫn cần nhiều sự hỗ trợ của con người, bao gồm việc các điều hành viên cung cấp dữ liệu đào tạo, 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 trong những thách thức chính mà DePIN phải giải quyết.

Triển vọng tương lai: Những tiến bộ đột phá trong công nghệ robot

Mặc dù việc ứng dụng quy mô lớn AI robot tổng quát vẫn còn một khoảng cách nhất định, nhưng sự tiến bộ của công nghệ robot DePIN mang lại hy vọng. Quy mô và tính phối hợp của mạng phi tập trung có thể phân tán gánh nặng về vốn, tăng tốc quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.

Một số phát triển tích cực bao gồm:

• Cải tiến thiết kế phần cứng do AI điều khiển, chẳng hạn như tối ưu hóa chip và kỹ thuật vật liệu, có thể rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển.
• Truy cập vào cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung, cho phép các nhà nghiên cứu toàn cầu huấn luyện và đánh giá mô hình mà không bị hạn chế bởi vốn.
• Sự xuất hiện của mô hình lợi nhuận mới, chẳng hạn như đại lý AI duy trì tài chính của chính mình thông qua quyền sở hữu phi tập trung và động lực token.

Kết luận

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 có nghĩa là, nhờ vào sức mạnh của mạng phi tập trung, việc thu thập dữ liệu robot, tài nguyên tính toán và đầu tư vốn có thể được phối hợp trên toàn cầu. Điều này không chỉ tăng tốc quá trình đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng, mà còn giảm bớt rào cản phát triển, cho phép nhiều nhà nghiên cứu, doanh nhân và người dùng cá nhân tham gia.

Trong tương lai, chúng tôi mong đợi ngành công nghiệp robot không còn phụ thuộc vào một vài gã khổng lồ công nghệ, mà được thúc đẩy bởi cộng đồng toàn cầu, tiến tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ DePIN, chúng ta có thể chứng kiến những bước đột phá quan trọng trong lĩnh vực công nghệ robot, mở ra một kỷ nguyên mới về sự tích hợp sâu sắc giữa trí tuệ nhân tạo và thế giới vật lý.