Значительный прорыв в индустрии Ботов: ИИ и шифрование ведут к новой эпохе автоматизации
Быстрое развитие искусственного интеллекта меняет ожидания людей от Ботов. С появлением больших языковых моделей, начинающих взаимодействовать с внешним миром, многие считают, что AI-агенты достигли своего пика. Однако, если обратиться к классическим научно-фантастическим произведениям, мы увидим, что человечество действительно стремится к гуманоидным Ботам, способным взаимодействовать с физическим миром.
Эксперты отрасли считают, что в области Ботов скоро произойдет серьезный прорыв, аналогичный ChatGPT. В этой статье сначала будет проанализировано, как технологии ИИ изменили структуру отрасли в последние годы, затем будет рассмотрено, как такие технологические достижения, как батареи, задержка и сбор данных, будут формировать будущее, а также роль шифрования в этом процессе. В заключение мы сосредоточимся на ключевых областях, таких как безопасность Ботов, финансирование, оценка и образование.
1. Ключевые факторы изменений
(1) Прорыв в искусственном интеллекте
Прогресс мульти-модальных больших языковых моделей предоставляет необходимый "мозг" для Ботов, выполняющих сложные задачи. Боты в основном воспринимают окружающую среду через зрение и слух.
Традиционные модели компьютерного зрения хорошо справляются с обнаружением и классификацией объектов, но им трудно преобразовать визуальную информацию в целенаправленные команды. Хотя большие языковые модели превосходно справляются с пониманием и генерацией текста, их способности к восприятию физического мира ограничены.
С помощью модели визуально-языкового-движения ( VLA, Боты могут интегрировать визуальное восприятие, понимание языка и физические действия в единой вычислительной среде. В феврале 2025 года одна AI-компания представила универсальную модель управления гуманоидными роботами Helix, которая установила новый стандарт для отрасли благодаря своей способности к обобщению без примеров и двусторонней архитектуре. Особенность обобщения без примеров позволяет Ботам адаптироваться к новым сценам, новым объектам и новым инструкциям без необходимости повторной тренировки для каждой задачи. Двусторонняя архитектура отделяет высокоуровневое рассуждение от легковесного рассуждения, обеспечивая гуманоидным роботам коммерческого назначения как человеческое мышление, так и точность в реальном времени.
) ###2( Экономичные Боты становятся реальностью
Технологии, меняющие мир, обладают одним общим свойством — доступностью. Смартфоны, персональные компьютеры и технологии 3D-печати стали доступными благодаря ценам, которые могут позволить себе представители среднего класса. Когда цена некоторых Ботов будет ниже, чем цена среднего легкового автомобиля или минимальный годовой доход в США, мир, в котором физический труд и повседневные дела в основном выполняются Ботами, станет не таким уж недостижимым.
) ###3( от складских услуг к потребительскому рынку
Технология Боты постепенно расширяется от складских решений к потребительской сфере. Наш мир создан для человека — человек может выполнять всю работу специализированных Ботов, тогда как специализированные Боты не могут справиться со всей работой человека. Компании Ботов больше не ограничиваются производством промышленных Ботов, а вместо этого разрабатывают более универсальные человекоподобные Боты. Таким образом, передовые технологии Боты существуют не только на складах, но и проникают в повседневную жизнь.
Стоимость является одним из основных узких мест масштабируемости. Ключевой показатель - это совокупные затраты в час, который рассчитывается как сумма альтернативной стоимости времени обучения и зарядки, затрат на выполнение задач и стоимости приобретения Боты, деленная на общее время работы Боты. Эта стоимость должна быть ниже уровня средней заработной платы в соответствующей отрасли, чтобы быть конкурентоспособной.
Чтобы полностью проникнуть в сферу хранения,综合成本 роботов должна быть ниже 31.39 долларов США в час. А в крупнейшем потребительском рынке — частном образовании и здравоохранении, эта стоимость должна оставаться ниже 35.18 долларов США. В настоящее время роботы развиваются в сторону более низкой стоимости, большей эффективности и универсальности.
![Боты"ChatGPT时刻": AI и шифрование технологии, движущие автоматизацией революцией])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-dad05928d3bd80812cc8f0b2b8e11e69.webp(
2. Следующий прорыв в технологии Ботов
) ###1( Оптимизация батареи
Технология аккумуляторов всегда была узким местом для пользовательских Ботов. Ранние электромобили из-за ограничений технологии аккумуляторов имели короткий срок автономной работы, высокую стоимость и низкую практичность, что затрудняло их распространение; Боты сталкиваются с аналогичными трудностями. Некоторые известные Боты могут работать всего 90 минут до 2 часов на одной зарядке. Пользователи явно не хотят вручную заряжать каждые два часа, поэтому автономная зарядка и инфраструктура подключения стали важными направлениями развития. В настоящее время зарядка Ботов осуществляется в основном двумя способами: замена аккумуляторов или прямая зарядка.
Режим замены аккумуляторов обеспечивает непрерывную работу за счет быстрой замены исчерпанного аккумуляторного блока, минимизируя время простоя, подходит для полевых или заводских условий. Этот процесс может быть выполнен вручную или автоматически.
Индукционная зарядка использует беспроводной способ питания, хотя полная зарядка занимает много времени, но она может легко реализовать полностью автоматизированный процесс.
) ###2( Оптимизация задержки
Низколатентные операции можно разделить на две категории: восприятие окружающей среды и удаленное управление. Восприятие относится к способности Ботов воспринимать пространство окружающей среды, тогда как удаленное управление относится к реальному контролю со стороны оператора.
Исследования показывают, что системы восприятия Ботов начинаются с недорогих датчиков, но технологическая защита заключается в программном обеспечении для интеграции, низкомощных вычислениях и миллисекундных точных управляемых цепях. Когда Боты завершают пространственную локализацию, легковесные нейронные сети помечают такие элементы, как препятствия, поддоны или люди. После ввода меток сцены в планировочную систему мгновенно создаются команды для моторов, отправляемые на ноги, колеса или манипулятор. Задержка восприятия менее 50 миллисекунд эквивалентна скорости человеческой реакции — любая задержка, превышающая этот порог, приводит к неуклюжести движений Ботов. Поэтому 90% решений должны приниматься локально через единую сеть визуализация-язык-действие.
Полностью автономные Боты должны обеспечивать низкую задержку модели VLA менее 50 миллисекунд; для дистанционно управляемых Ботов требуется, чтобы задержка сигнала между управляющим устройством и Ботом не превышала 50 миллисекунд. Важность модели VLA здесь особенно подчеркивается — если визуальный и текстовый ввод обрабатываются разными моделями перед вводом в крупную языковую модель, общая задержка значительно превысит порог в 50 миллисекунд.
) ###3( Оптимизация сбора данных
Существует три основных способа сбора данных: видео данные из реального мира, синтетические данные и данные удаленного управления. Основное ограничение реальных и синтетических данных заключается в преодолении разницы между физическим поведением Ботов и видео/симуляционными моделями. Реальные видео данные не содержат таких физических деталей, как обратная связь, ошибки движения суставов и деформация материалов; симуляционные данные, в свою очередь, не учитывают непредсказуемые переменные, такие как сбои датчиков и коэффициенты трения.
Наиболее перспективный способ сбора данных — это дистанционное управление, при котором оператор управляет Боты для выполнения задач. Однако трудозатраты являются основным ограничивающим фактором сбора данных с помощью дистанционного управления.
Разработка специализированного оборудования также предлагает новые решения для высококачественного сбора данных. Некоторые компании комбинируют традиционные методы с специализированным оборудованием для сбора многомерных данных о движении человека, которые после обработки преобразуются в наборы данных, подходящие для обучения нейронных сетей Ботов, что в сочетании с быстрыми циклами итерации предоставляет массу высококачественных данных для обучения AI Ботов. Эти технологические каналы совместно сокращают путь преобразования от сырых данных к развертываемым Ботам.
![Боты"ChatGPT时刻": AI и шифрование технологии, движущие автоматизацией революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-51e9de0e57c07ff5b7e3a52d204ecce0.webp(
3. Основные исследовательские области
) ###1( Шифрование технологии и Боты融合
Шифрование технологий может стимулировать недоверенные стороны повысить эффективность сети Ботов. Основываясь на вышеупомянутых ключевых областях, шифрование технологий может повысить эффективность в трех аспектах: интеграция инфраструктуры, оптимизация задержек и сбор данных.
Децентрализованная сеть физической инфраструктуры ) DePIN ( обещает революционизировать инфраструктуру зарядки. Когда гуманоидные Боты будут работать по всему миру, зарядные станции должны быть так же доступны, как автозаправочные станции. Централизованная сеть требует огромных начальных инвестиций, в то время как DePIN распределяет затраты между операторами узлов, позволяя быстро расширять зарядные устройства в更多区域.
DePIN также может использовать распределённую инфраструктуру для оптимизации задержки удалённого управления. Объединяя географически распределённые ресурсы вычислительных узлов на краю сети, команды удалённого управления могут обрабатываться на локальных или ближайших доступных узлах, что минимизирует расстояние передачи данных и значительно снижает задержку связи. Однако текущие проекты DePIN в основном сосредоточены на децентрализованном хранении, распространении контента и совместном использовании полосы пропускания. Несмотря на то, что некоторые проекты демонстрируют преимущества крайних вычислений в потоковом видео или Интернете вещей, это ещё не распространилось на Боты или удалённое управление.
Удаленное управление является наиболее перспективным способом сбора данных, но централизованные организации несут высокие затраты на найм специалистов для сбора данных. DePIN решает эту проблему, стимулируя третьи стороны предоставлять данные удаленного управления с помощью шифрования токенов. Некоторые проекты создают глобальную сеть удаленных операторов, превращая их вклад в токенизированные цифровые активы, формируя децентрализованную систему без разрешений — участники могут как получать доход, так и участвовать в управлении и способствовать обучению AGI Ботов.
) ###2( Безопасность всегда является основной заботой
Конечной целью технологий Боты является достижение полной автономности, но люди больше всего не хотят видеть, как автономия превращает Боты в агрессивное оружие. Проблемы безопасности больших языковых моделей уже вызвали беспокойство, и когда эти модели будут обладать физической способностью к действиям, безопасность Боты станет ключевым условием для принятия обществом.
Экономическая безопасность является одним из столпов процветания экосистемы Ботов. Некоторые компании в этой области строят децентрализованный уровень координации машин, реализуя аутентификацию идентификации устройств, проверку физического присутствия и получение ресурсов с помощью шифрования. В отличие от простого управления рынком задач, эти системы позволяют Ботам самостоятельно подтверждать информацию об идентификации, географическом положении и записи о поведении без зависимости от централизованных посредников.
Поведенческие ограничения и аутентификация личности выполняются с помощью механизма на цепочке, обеспечивая возможность аудита соблюдения. Боты, соответствующие стандартам безопасности, качественным требованиям и региональным нормам, будут вознаграждены, в то время как нарушители столкнутся с наказанием или потерей квалификации, тем самым устанавливая механизм ответственности и доверия в сети автономных машин.
Сеть повторного залога третьих сторон также может обеспечить равные гарантии безопасности. Несмотря на то, что система штрафных параметров все еще требует доработки, соответствующие технологии уже достигли практической стадии. Ожидается, что отраслевые стандарты безопасности скоро будут сформированы, и в это время штрафные параметры будут моделироваться в соответствии с этими стандартами.
4. Заполнение пробелов в стеке технологий Ботов
В отличие от ИИ, в области Ботов трудно начать при ограниченных финансах. Чтобы достичь популярности Ботов, порог разработки должен быть снижен до удобства разработки ИИ-приложений. Мы считаем, что существует пространство для улучшения в трех областях: механизм финансирования, система оценки и образовательная экосистема.
Финансирование является проблемой в области Ботов. Для разработки компьютерных программ достаточно одного компьютера и облачных вычислительных ресурсов, тогда как для создания полностью функционального робота необходимо закупать двигатели, датчики, батареи и другое оборудование, что легко превышает 100 тысяч долларов. Эта аппаратная природа делает разработку Ботов менее гибкой и более дорогой по сравнению с ИИ.
Инфраструктура оценки Ботов в реальных сценариях все еще находится на начальной стадии. В области ИИ уже создана четкая система функций потерь, тестирование можно полностью виртуализировать. Однако отличные виртуальные стратегии не могут быть напрямую преобразованы в эффективные решения для реального мира. Ботам необходимо тестировать свои автономные стратегии в условиях разнообразной реальной среды, чтобы достичь итеративной оптимизации.
Когда эта инфраструктура станет зрелой, талантливые кадры начнут активно приходить, а гуманоидные Боты повторят кривую роста Web2. Некоторые компании уже движутся в этом направлении — их открытые проекты превращают оригинальное оборудование в экономически осознанные, масштабируемые интеллектуальные агенты. Модули визуализации, языка и планирования движений могут быть подключены, как мобильные приложения, все шаги вывода представлены на простом английском языке, что позволяет операторам проводить аудит или настраивать поведение без необходимости взаимодействия с прошивкой. Эта способность к рассуждению на естественном языке позволяет новому поколению талантов бесшовно входить в область Ботов, делая ключевой шаг к разжиганию революции в Ботах, подобно ускорению открытого движения для ИИ.
Плотность талантов определяет траекторию отрасли. Структурированная система всеобъемлющего образования имеет решающее значение для поставки талантов в область Ботов. Некоторые компании уже начали внедрять универсальные образовательные курсы на основе гуманоидных Ботов в государственных школах K-12 в США. Дизайн курса обладает платформенной независимостью и может адаптироваться к различным формам Ботов, предоставляя студентам возможности для практической работы. Этот позитивный сигнал укрепляет мнение в отрасли: в ближайшие годы уровень доступности образовательных ресурсов в области Ботов будет сопоставим с областью AI.
5. Перспективы будущего
Инновации и эффект масштаба модели визуализации-языка-действия ) VLA ( привели к появлению экономичных, эффективных и универсальных человекоподобных Боты. С расширением складских Боты на потребительский рынок безопасность, модель финансирования и система оценки становятся ключевыми направлениями исследований. Эксперты отрасли уверены, что шифрование технологии будет способствовать трем
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
WalletDetective
· 12ч назад
Чувствую себя растерянным, опять что-то не так.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainSpy
· 14ч назад
Этот ai еще не начал работать всерьез, каждый день только хвастается.
Посмотреть ОригиналОтветить0
StablecoinArbitrageur
· 14ч назад
*вздох* еще один технологический хайп... сначала покажите мне маржи прибыли на арбитраже роботов, если честно
Посмотреть ОригиналОтветить0
DaoDeveloper
· 15ч назад
забавно, как zk-proofs могут обеспечить безопасность взаимодействия между роботами и людьми, если честно
AI и шифрование технологии ведут к революции в индустрии Ботов. Модель VLA открывает новую эру автоматизации.
Значительный прорыв в индустрии Ботов: ИИ и шифрование ведут к новой эпохе автоматизации
Быстрое развитие искусственного интеллекта меняет ожидания людей от Ботов. С появлением больших языковых моделей, начинающих взаимодействовать с внешним миром, многие считают, что AI-агенты достигли своего пика. Однако, если обратиться к классическим научно-фантастическим произведениям, мы увидим, что человечество действительно стремится к гуманоидным Ботам, способным взаимодействовать с физическим миром.
Эксперты отрасли считают, что в области Ботов скоро произойдет серьезный прорыв, аналогичный ChatGPT. В этой статье сначала будет проанализировано, как технологии ИИ изменили структуру отрасли в последние годы, затем будет рассмотрено, как такие технологические достижения, как батареи, задержка и сбор данных, будут формировать будущее, а также роль шифрования в этом процессе. В заключение мы сосредоточимся на ключевых областях, таких как безопасность Ботов, финансирование, оценка и образование.
1. Ключевые факторы изменений
(1) Прорыв в искусственном интеллекте
Прогресс мульти-модальных больших языковых моделей предоставляет необходимый "мозг" для Ботов, выполняющих сложные задачи. Боты в основном воспринимают окружающую среду через зрение и слух.
Традиционные модели компьютерного зрения хорошо справляются с обнаружением и классификацией объектов, но им трудно преобразовать визуальную информацию в целенаправленные команды. Хотя большие языковые модели превосходно справляются с пониманием и генерацией текста, их способности к восприятию физического мира ограничены.
С помощью модели визуально-языкового-движения ( VLA, Боты могут интегрировать визуальное восприятие, понимание языка и физические действия в единой вычислительной среде. В феврале 2025 года одна AI-компания представила универсальную модель управления гуманоидными роботами Helix, которая установила новый стандарт для отрасли благодаря своей способности к обобщению без примеров и двусторонней архитектуре. Особенность обобщения без примеров позволяет Ботам адаптироваться к новым сценам, новым объектам и новым инструкциям без необходимости повторной тренировки для каждой задачи. Двусторонняя архитектура отделяет высокоуровневое рассуждение от легковесного рассуждения, обеспечивая гуманоидным роботам коммерческого назначения как человеческое мышление, так и точность в реальном времени.
) ###2( Экономичные Боты становятся реальностью
Технологии, меняющие мир, обладают одним общим свойством — доступностью. Смартфоны, персональные компьютеры и технологии 3D-печати стали доступными благодаря ценам, которые могут позволить себе представители среднего класса. Когда цена некоторых Ботов будет ниже, чем цена среднего легкового автомобиля или минимальный годовой доход в США, мир, в котором физический труд и повседневные дела в основном выполняются Ботами, станет не таким уж недостижимым.
) ###3( от складских услуг к потребительскому рынку
Технология Боты постепенно расширяется от складских решений к потребительской сфере. Наш мир создан для человека — человек может выполнять всю работу специализированных Ботов, тогда как специализированные Боты не могут справиться со всей работой человека. Компании Ботов больше не ограничиваются производством промышленных Ботов, а вместо этого разрабатывают более универсальные человекоподобные Боты. Таким образом, передовые технологии Боты существуют не только на складах, но и проникают в повседневную жизнь.
Стоимость является одним из основных узких мест масштабируемости. Ключевой показатель - это совокупные затраты в час, который рассчитывается как сумма альтернативной стоимости времени обучения и зарядки, затрат на выполнение задач и стоимости приобретения Боты, деленная на общее время работы Боты. Эта стоимость должна быть ниже уровня средней заработной платы в соответствующей отрасли, чтобы быть конкурентоспособной.
Чтобы полностью проникнуть в сферу хранения,综合成本 роботов должна быть ниже 31.39 долларов США в час. А в крупнейшем потребительском рынке — частном образовании и здравоохранении, эта стоимость должна оставаться ниже 35.18 долларов США. В настоящее время роботы развиваются в сторону более низкой стоимости, большей эффективности и универсальности.
![Боты"ChatGPT时刻": AI и шифрование технологии, движущие автоматизацией революцией])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-dad05928d3bd80812cc8f0b2b8e11e69.webp(
2. Следующий прорыв в технологии Ботов
) ###1( Оптимизация батареи
Технология аккумуляторов всегда была узким местом для пользовательских Ботов. Ранние электромобили из-за ограничений технологии аккумуляторов имели короткий срок автономной работы, высокую стоимость и низкую практичность, что затрудняло их распространение; Боты сталкиваются с аналогичными трудностями. Некоторые известные Боты могут работать всего 90 минут до 2 часов на одной зарядке. Пользователи явно не хотят вручную заряжать каждые два часа, поэтому автономная зарядка и инфраструктура подключения стали важными направлениями развития. В настоящее время зарядка Ботов осуществляется в основном двумя способами: замена аккумуляторов или прямая зарядка.
Режим замены аккумуляторов обеспечивает непрерывную работу за счет быстрой замены исчерпанного аккумуляторного блока, минимизируя время простоя, подходит для полевых или заводских условий. Этот процесс может быть выполнен вручную или автоматически.
Индукционная зарядка использует беспроводной способ питания, хотя полная зарядка занимает много времени, но она может легко реализовать полностью автоматизированный процесс.
) ###2( Оптимизация задержки
Низколатентные операции можно разделить на две категории: восприятие окружающей среды и удаленное управление. Восприятие относится к способности Ботов воспринимать пространство окружающей среды, тогда как удаленное управление относится к реальному контролю со стороны оператора.
Исследования показывают, что системы восприятия Ботов начинаются с недорогих датчиков, но технологическая защита заключается в программном обеспечении для интеграции, низкомощных вычислениях и миллисекундных точных управляемых цепях. Когда Боты завершают пространственную локализацию, легковесные нейронные сети помечают такие элементы, как препятствия, поддоны или люди. После ввода меток сцены в планировочную систему мгновенно создаются команды для моторов, отправляемые на ноги, колеса или манипулятор. Задержка восприятия менее 50 миллисекунд эквивалентна скорости человеческой реакции — любая задержка, превышающая этот порог, приводит к неуклюжести движений Ботов. Поэтому 90% решений должны приниматься локально через единую сеть визуализация-язык-действие.
Полностью автономные Боты должны обеспечивать низкую задержку модели VLA менее 50 миллисекунд; для дистанционно управляемых Ботов требуется, чтобы задержка сигнала между управляющим устройством и Ботом не превышала 50 миллисекунд. Важность модели VLA здесь особенно подчеркивается — если визуальный и текстовый ввод обрабатываются разными моделями перед вводом в крупную языковую модель, общая задержка значительно превысит порог в 50 миллисекунд.
) ###3( Оптимизация сбора данных
Существует три основных способа сбора данных: видео данные из реального мира, синтетические данные и данные удаленного управления. Основное ограничение реальных и синтетических данных заключается в преодолении разницы между физическим поведением Ботов и видео/симуляционными моделями. Реальные видео данные не содержат таких физических деталей, как обратная связь, ошибки движения суставов и деформация материалов; симуляционные данные, в свою очередь, не учитывают непредсказуемые переменные, такие как сбои датчиков и коэффициенты трения.
Наиболее перспективный способ сбора данных — это дистанционное управление, при котором оператор управляет Боты для выполнения задач. Однако трудозатраты являются основным ограничивающим фактором сбора данных с помощью дистанционного управления.
Разработка специализированного оборудования также предлагает новые решения для высококачественного сбора данных. Некоторые компании комбинируют традиционные методы с специализированным оборудованием для сбора многомерных данных о движении человека, которые после обработки преобразуются в наборы данных, подходящие для обучения нейронных сетей Ботов, что в сочетании с быстрыми циклами итерации предоставляет массу высококачественных данных для обучения AI Ботов. Эти технологические каналы совместно сокращают путь преобразования от сырых данных к развертываемым Ботам.
![Боты"ChatGPT时刻": AI и шифрование технологии, движущие автоматизацией революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-51e9de0e57c07ff5b7e3a52d204ecce0.webp(
3. Основные исследовательские области
) ###1( Шифрование технологии и Боты融合
Шифрование технологий может стимулировать недоверенные стороны повысить эффективность сети Ботов. Основываясь на вышеупомянутых ключевых областях, шифрование технологий может повысить эффективность в трех аспектах: интеграция инфраструктуры, оптимизация задержек и сбор данных.
Децентрализованная сеть физической инфраструктуры ) DePIN ( обещает революционизировать инфраструктуру зарядки. Когда гуманоидные Боты будут работать по всему миру, зарядные станции должны быть так же доступны, как автозаправочные станции. Централизованная сеть требует огромных начальных инвестиций, в то время как DePIN распределяет затраты между операторами узлов, позволяя быстро расширять зарядные устройства в更多区域.
DePIN также может использовать распределённую инфраструктуру для оптимизации задержки удалённого управления. Объединяя географически распределённые ресурсы вычислительных узлов на краю сети, команды удалённого управления могут обрабатываться на локальных или ближайших доступных узлах, что минимизирует расстояние передачи данных и значительно снижает задержку связи. Однако текущие проекты DePIN в основном сосредоточены на децентрализованном хранении, распространении контента и совместном использовании полосы пропускания. Несмотря на то, что некоторые проекты демонстрируют преимущества крайних вычислений в потоковом видео или Интернете вещей, это ещё не распространилось на Боты или удалённое управление.
Удаленное управление является наиболее перспективным способом сбора данных, но централизованные организации несут высокие затраты на найм специалистов для сбора данных. DePIN решает эту проблему, стимулируя третьи стороны предоставлять данные удаленного управления с помощью шифрования токенов. Некоторые проекты создают глобальную сеть удаленных операторов, превращая их вклад в токенизированные цифровые активы, формируя децентрализованную систему без разрешений — участники могут как получать доход, так и участвовать в управлении и способствовать обучению AGI Ботов.
) ###2( Безопасность всегда является основной заботой
Конечной целью технологий Боты является достижение полной автономности, но люди больше всего не хотят видеть, как автономия превращает Боты в агрессивное оружие. Проблемы безопасности больших языковых моделей уже вызвали беспокойство, и когда эти модели будут обладать физической способностью к действиям, безопасность Боты станет ключевым условием для принятия обществом.
Экономическая безопасность является одним из столпов процветания экосистемы Ботов. Некоторые компании в этой области строят децентрализованный уровень координации машин, реализуя аутентификацию идентификации устройств, проверку физического присутствия и получение ресурсов с помощью шифрования. В отличие от простого управления рынком задач, эти системы позволяют Ботам самостоятельно подтверждать информацию об идентификации, географическом положении и записи о поведении без зависимости от централизованных посредников.
Поведенческие ограничения и аутентификация личности выполняются с помощью механизма на цепочке, обеспечивая возможность аудита соблюдения. Боты, соответствующие стандартам безопасности, качественным требованиям и региональным нормам, будут вознаграждены, в то время как нарушители столкнутся с наказанием или потерей квалификации, тем самым устанавливая механизм ответственности и доверия в сети автономных машин.
Сеть повторного залога третьих сторон также может обеспечить равные гарантии безопасности. Несмотря на то, что система штрафных параметров все еще требует доработки, соответствующие технологии уже достигли практической стадии. Ожидается, что отраслевые стандарты безопасности скоро будут сформированы, и в это время штрафные параметры будут моделироваться в соответствии с этими стандартами.
4. Заполнение пробелов в стеке технологий Ботов
В отличие от ИИ, в области Ботов трудно начать при ограниченных финансах. Чтобы достичь популярности Ботов, порог разработки должен быть снижен до удобства разработки ИИ-приложений. Мы считаем, что существует пространство для улучшения в трех областях: механизм финансирования, система оценки и образовательная экосистема.
Финансирование является проблемой в области Ботов. Для разработки компьютерных программ достаточно одного компьютера и облачных вычислительных ресурсов, тогда как для создания полностью функционального робота необходимо закупать двигатели, датчики, батареи и другое оборудование, что легко превышает 100 тысяч долларов. Эта аппаратная природа делает разработку Ботов менее гибкой и более дорогой по сравнению с ИИ.
Инфраструктура оценки Ботов в реальных сценариях все еще находится на начальной стадии. В области ИИ уже создана четкая система функций потерь, тестирование можно полностью виртуализировать. Однако отличные виртуальные стратегии не могут быть напрямую преобразованы в эффективные решения для реального мира. Ботам необходимо тестировать свои автономные стратегии в условиях разнообразной реальной среды, чтобы достичь итеративной оптимизации.
Когда эта инфраструктура станет зрелой, талантливые кадры начнут активно приходить, а гуманоидные Боты повторят кривую роста Web2. Некоторые компании уже движутся в этом направлении — их открытые проекты превращают оригинальное оборудование в экономически осознанные, масштабируемые интеллектуальные агенты. Модули визуализации, языка и планирования движений могут быть подключены, как мобильные приложения, все шаги вывода представлены на простом английском языке, что позволяет операторам проводить аудит или настраивать поведение без необходимости взаимодействия с прошивкой. Эта способность к рассуждению на естественном языке позволяет новому поколению талантов бесшовно входить в область Ботов, делая ключевой шаг к разжиганию революции в Ботах, подобно ускорению открытого движения для ИИ.
Плотность талантов определяет траекторию отрасли. Структурированная система всеобъемлющего образования имеет решающее значение для поставки талантов в область Ботов. Некоторые компании уже начали внедрять универсальные образовательные курсы на основе гуманоидных Ботов в государственных школах K-12 в США. Дизайн курса обладает платформенной независимостью и может адаптироваться к различным формам Ботов, предоставляя студентам возможности для практической работы. Этот позитивный сигнал укрепляет мнение в отрасли: в ближайшие годы уровень доступности образовательных ресурсов в области Ботов будет сопоставим с областью AI.
5. Перспективы будущего
Инновации и эффект масштаба модели визуализации-языка-действия ) VLA ( привели к появлению экономичных, эффективных и универсальных человекоподобных Боты. С расширением складских Боты на потребительский рынок безопасность, модель финансирования и система оценки становятся ключевыми направлениями исследований. Эксперты отрасли уверены, что шифрование технологии будет способствовать трем