Revolusi Automasi yang Didorong oleh AI dan Enkripsi: "Momen ChatGPT" Bot
Kemunculan ChatGPT telah mengubah secara drastis harapan manusia terhadap kecerdasan buatan. Namun, jika kita melihat kembali karya-karya fiksi ilmiah klasik, kita akan menemukan bahwa impian sejati manusia adalah memiliki robot humanoid yang dapat berinteraksi di dunia fisik.
Saatnya "ChatGPT" di bidang robotika akan segera tiba. Artikel ini akan menganalisis bagaimana terobosan kecerdasan buatan dalam beberapa tahun terakhir mengubah lanskap industri, serta mengeksplorasi bagaimana teknologi baterai, optimasi latensi, dan perbaikan pengumpulan data akan membentuk gambaran masa depan, serta peran enkripsi di dalamnya. Sementara itu, juga akan menjelaskan bidang vertikal yang menjadi fokus utama seperti keamanan robot, pembiayaan, penilaian, dan pendidikan.
1. Elemen Perubahan
terobosan kecerdasan buatan
Kemajuan model bahasa multimodal memberikan "otak" yang diperlukan bagi Bot untuk melaksanakan tugas-tugas kompleks. Bot terutama memahami lingkungan melalui penglihatan dan pendengaran.
Model visi komputer tradisional unggul dalam deteksi atau klasifikasi objek, tetapi sulit untuk diubah menjadi instruksi tindakan. Model bahasa besar menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam pemahaman dan penghasil teks, tetapi terbatas pada kemampuan persepsi dunia fisik.
Model-visualisasi-bahasa-tindakan ( VLA ) memungkinkan Bot untuk mengintegrasikan persepsi visual, pemahaman bahasa, dan tindakan fisik dalam satu kerangka kerja. Model kontrol humanoid universal yang dirilis oleh sebuah perusahaan AI menetapkan standar baru untuk industri dengan kemampuan generalisasi tanpa sampel dan arsitektur sistem ganda.
Robot ekonomi menjadi kenyataan
Teknologi yang mengubah dunia memiliki kemampuan untuk diadopsi secara luas. Ketika harga robot berada di bawah harga mobil biasa atau pendapatan tahunan terendah, tidaklah mengherankan untuk membayangkan dunia di mana pekerjaan fisik dan urusan sehari-hari sebagian besar dilakukan oleh robot.
dari penyimpanan menuju pasar konsumen
Teknologi robotika sedang berkembang dari solusi pergudangan menuju bidang konsumen. Perusahaan robot tidak lagi terbatas pada pembuatan robot yang khusus untuk pabrik, tetapi beralih ke pengembangan robot humanoid yang lebih serbaguna.
Biaya adalah salah satu kendala utama dalam skala. Biaya keseluruhan per jam harus lebih rendah dari tingkat upah rata-rata industri terkait agar tetap kompetitif. Untuk penetrasi menyeluruh di bidang pergudangan, biaya keseluruhan per jam untuk robot harus kurang dari 31,39 dolar AS. Sementara di pasar konsumen terbesar—bidang pendidikan swasta dan layanan kesehatan, biaya itu harus dijaga di bawah 35,18 dolar AS.
2. Langkah Terobosan Berikutnya dalam Teknologi Bot
optimasi baterai
Teknologi baterai selalu menjadi kendala bagi robot yang ramah pengguna. Saat ini, daya tahan robot utama hanya 90 menit hingga 2 jam sekali pengisian. Pengisian mandiri dan infrastruktur docking menjadi arah pengembangan yang penting. Pengisian robot terutama memiliki dua mode: penggantian baterai dan pengisian langsung.
optimasi keterlambatan
Operasi latensi rendah dapat dibagi menjadi dua kategori: persepsi lingkungan dan kontrol jarak jauh. Latensi persepsi di bawah 50 milidetik setara dengan kecepatan refleks manusia, dan setiap latensi yang melebihi ambang ini akan menyebabkan gerakan Bot menjadi canggung. Oleh karena itu, 90% keputusan perlu diselesaikan secara lokal melalui jaringan visual-bahasa-tindakan tunggal.
Optimasi Pengumpulan Data
Pengumpulan data terutama memiliki tiga cara: data video dunia nyata, data sintetis, dan data pengendalian jarak jauh. Yang paling berpotensi adalah pengendalian jarak jauh, tetapi biaya tenaga kerja adalah faktor pembatas utamanya. Pengembangan perangkat keras kustom juga sedang memberikan solusi baru untuk pengumpulan data berkualitas tinggi.
3. Bidang Eksplorasi Utama
enkripsi teknologi dan Bot
Teknologi enkripsi dapat meningkatkan efisiensi dalam tiga aspek: integrasi infrastruktur, optimasi latensi, dan pengumpulan data:
Jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi ( DePIN ) diharapkan dapat merevolusi infrastruktur pengisian.
DePIN dapat memanfaatkan infrastruktur terdistribusi untuk mengoptimalkan keterlambatan pengendalian jarak jauh.
DePIN mendorong pihak ketiga untuk menyediakan data pengendalian jarak jauh melalui insentif token enkripsi, mengurangi biaya pengumpulan data.
Keamanan selalu menjadi perhatian utama
Keamanan Bot adalah prasyarat kunci untuk penerimaan sosial. Keamanan ekonomi adalah salah satu pilar kemakmuran ekosistem Bot. Sebuah perusahaan sedang membangun lapisan koordinasi Bot terdesentralisasi, dengan menggunakan enkripsi untuk mewujudkan otentikasi identitas perangkat, verifikasi keberadaan fisik, dan akses sumber daya.
Jaringan re-staking pihak ketiga juga dapat memberikan jaminan keamanan yang setara. Model ini tidak hanya mendorong perusahaan untuk mengutamakan keamanan, tetapi juga meningkatkan tingkat penerimaan konsumen melalui mekanisme asuransi dari kolam dana yang dipertaruhkan.
4. Mengisi Kekosongan dalam Tumpukan Teknologi Bot
Berbeda dengan AI, bidang robotika sulit untuk dimasuki ketika dana terbatas. Untuk mencapai penyebaran robot, ambang pengembangannya perlu diturunkan hingga tingkat kemudahan yang sama dengan pengembangan aplikasi AI. Ada ruang untuk perbaikan di tiga aspek: mekanisme pendanaan, sistem evaluasi, dan ekosistem pendidikan.
Sebuah perusahaan robot enkripsi sedang memajukan proyek sumber terbuka, mengubah perangkat keras asli menjadi agen cerdas yang dapat ditingkatkan dengan kesadaran ekonomi. Modul perencanaan visual, bahasa, dan gerakan dapat dipasang dan digunakan seperti aplikasi ponsel, dan semua langkah penalaran disajikan dalam bahasa Inggris yang jelas.
Sistem pendidikan inklusif yang terstruktur sangat penting untuk pengiriman talenta di bidang robotik. Beberapa perusahaan telah mulai meluncurkan kurikulum pendidikan umum berbasis robot humanoid di sekolah umum K-12 di Amerika Serikat.
5. Prospek Masa Depan
Model visual-bahasa-tindakan ( VLA ) inovasi dan efek skala ekonomi telah melahirkan robot humanoid yang ekonomis, efisien, dan universal. Dengan ekspansi robot gudang ke pasar konsumen, keamanan, model pembiayaan, dan sistem evaluasi menjadi arah eksplorasi kunci. Teknologi enkripsi akan mendorong pengembangan robot melalui penyediaan jaminan ekonomi untuk keamanan, mengoptimalkan infrastruktur pengisian daya, meningkatkan kinerja latensi, dan saluran pengumpulan data.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
SnapshotLaborer
· 1jam yang lalu
bull ah akhirnya akan digantikan oleh Bot mari kita bersantai dengan baik
Lihat AsliBalas0
AirdropLicker
· 2jam yang lalu
Wah, kapan robot bisa membantu saya mengisi token?
Lihat AsliBalas0
NftDataDetective
· 2jam yang lalu
jujur saja, seluruh hal "momen chatgpt untuk robot" ini terasa agak dipaksakan... kita masih bertahun-tahun lagi dari sesuatu yang bahkan sedikit berguna sejujurnya
Revolusi Robotik yang Didukung AI: Lompatan dari ChatGPT ke Robot Manusia
Revolusi Automasi yang Didorong oleh AI dan Enkripsi: "Momen ChatGPT" Bot
Kemunculan ChatGPT telah mengubah secara drastis harapan manusia terhadap kecerdasan buatan. Namun, jika kita melihat kembali karya-karya fiksi ilmiah klasik, kita akan menemukan bahwa impian sejati manusia adalah memiliki robot humanoid yang dapat berinteraksi di dunia fisik.
Saatnya "ChatGPT" di bidang robotika akan segera tiba. Artikel ini akan menganalisis bagaimana terobosan kecerdasan buatan dalam beberapa tahun terakhir mengubah lanskap industri, serta mengeksplorasi bagaimana teknologi baterai, optimasi latensi, dan perbaikan pengumpulan data akan membentuk gambaran masa depan, serta peran enkripsi di dalamnya. Sementara itu, juga akan menjelaskan bidang vertikal yang menjadi fokus utama seperti keamanan robot, pembiayaan, penilaian, dan pendidikan.
1. Elemen Perubahan
terobosan kecerdasan buatan
Kemajuan model bahasa multimodal memberikan "otak" yang diperlukan bagi Bot untuk melaksanakan tugas-tugas kompleks. Bot terutama memahami lingkungan melalui penglihatan dan pendengaran.
Model visi komputer tradisional unggul dalam deteksi atau klasifikasi objek, tetapi sulit untuk diubah menjadi instruksi tindakan. Model bahasa besar menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam pemahaman dan penghasil teks, tetapi terbatas pada kemampuan persepsi dunia fisik.
Model-visualisasi-bahasa-tindakan ( VLA ) memungkinkan Bot untuk mengintegrasikan persepsi visual, pemahaman bahasa, dan tindakan fisik dalam satu kerangka kerja. Model kontrol humanoid universal yang dirilis oleh sebuah perusahaan AI menetapkan standar baru untuk industri dengan kemampuan generalisasi tanpa sampel dan arsitektur sistem ganda.
Robot ekonomi menjadi kenyataan
Teknologi yang mengubah dunia memiliki kemampuan untuk diadopsi secara luas. Ketika harga robot berada di bawah harga mobil biasa atau pendapatan tahunan terendah, tidaklah mengherankan untuk membayangkan dunia di mana pekerjaan fisik dan urusan sehari-hari sebagian besar dilakukan oleh robot.
dari penyimpanan menuju pasar konsumen
Teknologi robotika sedang berkembang dari solusi pergudangan menuju bidang konsumen. Perusahaan robot tidak lagi terbatas pada pembuatan robot yang khusus untuk pabrik, tetapi beralih ke pengembangan robot humanoid yang lebih serbaguna.
Biaya adalah salah satu kendala utama dalam skala. Biaya keseluruhan per jam harus lebih rendah dari tingkat upah rata-rata industri terkait agar tetap kompetitif. Untuk penetrasi menyeluruh di bidang pergudangan, biaya keseluruhan per jam untuk robot harus kurang dari 31,39 dolar AS. Sementara di pasar konsumen terbesar—bidang pendidikan swasta dan layanan kesehatan, biaya itu harus dijaga di bawah 35,18 dolar AS.
2. Langkah Terobosan Berikutnya dalam Teknologi Bot
optimasi baterai
Teknologi baterai selalu menjadi kendala bagi robot yang ramah pengguna. Saat ini, daya tahan robot utama hanya 90 menit hingga 2 jam sekali pengisian. Pengisian mandiri dan infrastruktur docking menjadi arah pengembangan yang penting. Pengisian robot terutama memiliki dua mode: penggantian baterai dan pengisian langsung.
optimasi keterlambatan
Operasi latensi rendah dapat dibagi menjadi dua kategori: persepsi lingkungan dan kontrol jarak jauh. Latensi persepsi di bawah 50 milidetik setara dengan kecepatan refleks manusia, dan setiap latensi yang melebihi ambang ini akan menyebabkan gerakan Bot menjadi canggung. Oleh karena itu, 90% keputusan perlu diselesaikan secara lokal melalui jaringan visual-bahasa-tindakan tunggal.
Optimasi Pengumpulan Data
Pengumpulan data terutama memiliki tiga cara: data video dunia nyata, data sintetis, dan data pengendalian jarak jauh. Yang paling berpotensi adalah pengendalian jarak jauh, tetapi biaya tenaga kerja adalah faktor pembatas utamanya. Pengembangan perangkat keras kustom juga sedang memberikan solusi baru untuk pengumpulan data berkualitas tinggi.
3. Bidang Eksplorasi Utama
enkripsi teknologi dan Bot
Teknologi enkripsi dapat meningkatkan efisiensi dalam tiga aspek: integrasi infrastruktur, optimasi latensi, dan pengumpulan data:
Keamanan selalu menjadi perhatian utama
Keamanan Bot adalah prasyarat kunci untuk penerimaan sosial. Keamanan ekonomi adalah salah satu pilar kemakmuran ekosistem Bot. Sebuah perusahaan sedang membangun lapisan koordinasi Bot terdesentralisasi, dengan menggunakan enkripsi untuk mewujudkan otentikasi identitas perangkat, verifikasi keberadaan fisik, dan akses sumber daya.
Jaringan re-staking pihak ketiga juga dapat memberikan jaminan keamanan yang setara. Model ini tidak hanya mendorong perusahaan untuk mengutamakan keamanan, tetapi juga meningkatkan tingkat penerimaan konsumen melalui mekanisme asuransi dari kolam dana yang dipertaruhkan.
4. Mengisi Kekosongan dalam Tumpukan Teknologi Bot
Berbeda dengan AI, bidang robotika sulit untuk dimasuki ketika dana terbatas. Untuk mencapai penyebaran robot, ambang pengembangannya perlu diturunkan hingga tingkat kemudahan yang sama dengan pengembangan aplikasi AI. Ada ruang untuk perbaikan di tiga aspek: mekanisme pendanaan, sistem evaluasi, dan ekosistem pendidikan.
Sebuah perusahaan robot enkripsi sedang memajukan proyek sumber terbuka, mengubah perangkat keras asli menjadi agen cerdas yang dapat ditingkatkan dengan kesadaran ekonomi. Modul perencanaan visual, bahasa, dan gerakan dapat dipasang dan digunakan seperti aplikasi ponsel, dan semua langkah penalaran disajikan dalam bahasa Inggris yang jelas.
Sistem pendidikan inklusif yang terstruktur sangat penting untuk pengiriman talenta di bidang robotik. Beberapa perusahaan telah mulai meluncurkan kurikulum pendidikan umum berbasis robot humanoid di sekolah umum K-12 di Amerika Serikat.
5. Prospek Masa Depan
Model visual-bahasa-tindakan ( VLA ) inovasi dan efek skala ekonomi telah melahirkan robot humanoid yang ekonomis, efisien, dan universal. Dengan ekspansi robot gudang ke pasar konsumen, keamanan, model pembiayaan, dan sistem evaluasi menjadi arah eksplorasi kunci. Teknologi enkripsi akan mendorong pengembangan robot melalui penyediaan jaminan ekonomi untuk keamanan, mengoptimalkan infrastruktur pengisian daya, meningkatkan kinerja latensi, dan saluran pengumpulan data.