Cuộc cách mạng tự động hóa do AI và mã hóa thúc đẩy: Thời khắc "ChatGPT" của Bots
Sự ra đời của ChatGPT đã hoàn toàn thay đổi nhận thức của con người về trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, khi nhìn lại các tác phẩm khoa học viễn tưởng kinh điển, chúng ta sẽ nhận ra rằng giấc mơ thực sự của nhân loại là những robot hình người có thể tương tác trong thế giới vật lý.
Lĩnh vực robot sắp bước vào "Khoảnh khắc ChatGPT". Bài viết này sẽ phân tích cách mà những đột phá trong trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây đã thay đổi cục diện ngành, khám phá cách mà công nghệ pin, tối ưu hóa độ trễ và cải tiến thu thập dữ liệu sẽ định hình bức tranh tương lai, cùng với vai trò của mã hóa trong đó. Đồng thời giải thích về an toàn robot, tài chính, đánh giá và giáo dục, những lĩnh vực trọng tâm cần chú ý.
1. Yếu tố biến đổi
Đột phá trí tuệ nhân tạo
Tiến bộ của các mô hình ngôn ngữ đa mô hình đang trao cho Bots "bộ não" cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Bots chủ yếu cảm nhận môi trường thông qua thị giác và thính giác.
Các mô hình thị giác máy tính truyền thống giỏi trong việc phát hiện hoặc phân loại đối tượng, nhưng khó chuyển đổi thành các lệnh hành động. Các mô hình ngôn ngữ lớn thể hiện xuất sắc trong việc hiểu và tạo ra văn bản, nhưng bị hạn chế bởi khả năng nhận thức thế giới vật lý.
Mô hình Hình ảnh - Ngôn ngữ - Hành động ( VLA ) cho phép Bots tích hợp nhận thức hình ảnh, hiểu ngôn ngữ và hành động thực thể trong một khuôn khổ thống nhất. Mô hình điều khiển Bots hình người chung được phát hành bởi một công ty AI đã thiết lập tiêu chuẩn mới cho ngành nhờ vào khả năng tổng quát không cần mẫu và kiến trúc hệ thống kép.
Robot kinh tế trở thành hiện thực
Công nghệ thay đổi thế giới đều có tính khả thi để phổ biến. Khi giá của Bots thấp hơn ô tô thông thường hoặc thu nhập hàng năm tối thiểu, không có gì ngạc nhiên khi tưởng tượng về một thế giới mà lao động chân tay và các công việc hàng ngày chủ yếu được thực hiện bởi Bots.
từ kho hàng đến thị trường tiêu dùng
Công nghệ Bots đang mở rộng từ giải pháp kho bãi sang lĩnh vực tiêu dùng. Các công ty Bots không còn giới hạn trong việc sản xuất Bots chuyên dụng cho nhà máy, mà chuyển sang phát triển Bots hình người đa năng hơn.
Chi phí là một trong những yếu tố chính hạn chế khả năng mở rộng. Chi phí tổng hợp mỗi giờ phải thấp hơn mức lương trung bình của ngành liên quan để có tính cạnh tranh. Để thâm nhập toàn diện vào lĩnh vực kho bãi, chi phí tổng hợp mỗi giờ của Bots phải thấp hơn 31,39 đô la. Trong thị trường tiêu dùng lớn nhất - lĩnh vực giáo dục tư nhân và dịch vụ y tế, chi phí này cần được kiểm soát dưới 35,18 đô la.
2. Bước đột phá tiếp theo của công nghệ Bots
tối ưu hóa pin
Công nghệ pin luôn là điểm nghẽn của các robot thân thiện với người dùng. Hiện tại, thời gian hoạt động một lần của các robot chủ đạo chỉ từ 90 phút đến 2 giờ. Tự động sạc và cơ sở hạ tầng kết nối trở thành hướng phát triển chính. Việc sạc robot chủ yếu có hai chế độ: thay pin và sạc trực tiếp.
tối ưu hóa độ trễ
Hoạt động độ trễ thấp có thể được chia thành hai loại: nhận thức môi trường và điều khiển từ xa. Độ trễ cảm nhận dưới 50 mili giây tương đương với tốc độ phản xạ của con người, bất kỳ độ trễ nào vượt quá ngưỡng này sẽ dẫn đến hành động của Bots trở nên vụng về. Do đó, 90% quyết định cần được thực hiện thông qua một mạng lưới thị giác-ngôn ngữ-hành động duy nhất tại chỗ.
Tối ưu hóa thu thập dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu chủ yếu có ba phương pháp: dữ liệu video từ thế giới thực, dữ liệu tổng hợp và dữ liệu điều khiển từ xa. Phương pháp có tiềm năng nhất là điều khiển từ xa, nhưng chi phí nhân công là yếu tố hạn chế chính. Phát triển phần cứng tùy chỉnh cũng đang cung cấp các giải pháp mới cho việc thu thập dữ liệu chất lượng cao.
3. Lĩnh vực khám phá trọng điểm
mã hóa công nghệ và Bots融合
Mã hóa công nghệ có thể nâng cao hiệu suất trong việc kết nối cơ sở hạ tầng, tối ưu hóa độ trễ và thu thập dữ liệu:
Mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung ( DePIN ) hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cơ sở hạ tầng sạc.
DePIN có thể sử dụng cơ sở hạ tầng phân phối để tối ưu hóa độ trễ điều khiển từ xa.
DePIN thông qua mã hóa mã hóa khuyến khích các bên thứ ba cung cấp dữ liệu điều khiển từ xa, giảm chi phí thu thập dữ liệu.
An toàn luôn là mối quan tâm hàng đầu
An toàn của Bots là điều kiện tiên quyết để xã hội chấp nhận. An ninh kinh tế là một trong những trụ cột cho sự thịnh vượng của hệ sinh thái Bots. Một công ty đang xây dựng lớp điều phối Bots phi tập trung, thông qua mã hóa để thực hiện xác thực danh tính thiết bị, xác minh sự hiện diện vật lý và truy cập tài nguyên.
Mạng tái thế chấp bên thứ ba cũng có thể cung cấp bảo đảm an ninh tương đương. Mô hình này không chỉ khuyến khích các doanh nghiệp đặt sự an toàn lên hàng đầu, mà còn thông qua cơ chế bảo hiểm của quỹ thế chấp để thúc đẩy mức độ chấp nhận của người tiêu dùng.
4. Lấp đầy khoảng trống trong công nghệ Bots
Khác với AI, lĩnh vực Bots khó có thể tiếp cận khi nguồn vốn hạn chế. Để đạt được sự phổ biến của Bots, ngưỡng phát triển của chúng cần được giảm xuống mức độ thuận tiện tương tự như phát triển ứng dụng AI. Có ba lĩnh vực cần cải tiến: cơ chế tài trợ, hệ thống đánh giá và hệ sinh thái giáo dục.
Một công ty mã hóa Bots đang thúc đẩy dự án mã nguồn mở, chuyển đổi phần cứng ban đầu thành các tác nhân thông minh có khả năng nâng cấp và nhận thức kinh tế. Các mô-đun lập kế hoạch thị giác, ngôn ngữ và chuyển động có thể cắm và chạy như các ứng dụng trên điện thoại, tất cả các bước suy diễn đều được trình bày bằng tiếng Anh rõ ràng.
Hệ thống giáo dục toàn diện có cấu trúc rất quan trọng đối với việc cung cấp nhân lực trong lĩnh vực Bots. Một số công ty đã bắt đầu triển khai chương trình giáo dục phổ thông dựa trên Bots hình người tại các trường công K-12 ở Mỹ.
5. Triển vọng tương lai
Mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động ( VLA ) với những đổi mới và hiệu ứng quy mô kinh tế đã tạo ra những robot hình người tiết kiệm chi phí, hiệu quả và đa năng. Khi robot kho vận mở rộng ra thị trường tiêu dùng, an toàn, mô hình tài chính và hệ thống đánh giá trở thành những hướng khám phá chính. Công nghệ mã hóa sẽ thúc đẩy sự phát triển của robot thông qua việc cung cấp bảo đảm kinh tế cho sự an toàn, tối ưu hóa cơ sở hạ tầng sạc, nâng cao hiệu suất độ trễ và các kênh thu thập dữ liệu.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SnapshotLaborer
· 7giờ trước
bull à Cuối cùng cũng bị Bots thay thế rồi Chúng ta hãy cùng nhau chơi bời nhé
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropLicker
· 7giờ trước
Ôi trời, khi nào thì tôi có thể để Bots giúp tôi nạp token đây?
Xem bản gốcTrả lời0
NftDataDetective
· 7giờ trước
không nói dối, toàn bộ "thời điểm chatgpt cho robot" này cảm thấy hơi ép buộc... chúng ta vẫn còn nhiều năm nữa mới có bất cứ điều gì hữu ích gần đây thật sự.
Cách mạng Robot do AI thúc đẩy: Bước nhảy từ ChatGPT đến Robot hình người
Cuộc cách mạng tự động hóa do AI và mã hóa thúc đẩy: Thời khắc "ChatGPT" của Bots
Sự ra đời của ChatGPT đã hoàn toàn thay đổi nhận thức của con người về trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, khi nhìn lại các tác phẩm khoa học viễn tưởng kinh điển, chúng ta sẽ nhận ra rằng giấc mơ thực sự của nhân loại là những robot hình người có thể tương tác trong thế giới vật lý.
Lĩnh vực robot sắp bước vào "Khoảnh khắc ChatGPT". Bài viết này sẽ phân tích cách mà những đột phá trong trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây đã thay đổi cục diện ngành, khám phá cách mà công nghệ pin, tối ưu hóa độ trễ và cải tiến thu thập dữ liệu sẽ định hình bức tranh tương lai, cùng với vai trò của mã hóa trong đó. Đồng thời giải thích về an toàn robot, tài chính, đánh giá và giáo dục, những lĩnh vực trọng tâm cần chú ý.
1. Yếu tố biến đổi
Đột phá trí tuệ nhân tạo
Tiến bộ của các mô hình ngôn ngữ đa mô hình đang trao cho Bots "bộ não" cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Bots chủ yếu cảm nhận môi trường thông qua thị giác và thính giác.
Các mô hình thị giác máy tính truyền thống giỏi trong việc phát hiện hoặc phân loại đối tượng, nhưng khó chuyển đổi thành các lệnh hành động. Các mô hình ngôn ngữ lớn thể hiện xuất sắc trong việc hiểu và tạo ra văn bản, nhưng bị hạn chế bởi khả năng nhận thức thế giới vật lý.
Mô hình Hình ảnh - Ngôn ngữ - Hành động ( VLA ) cho phép Bots tích hợp nhận thức hình ảnh, hiểu ngôn ngữ và hành động thực thể trong một khuôn khổ thống nhất. Mô hình điều khiển Bots hình người chung được phát hành bởi một công ty AI đã thiết lập tiêu chuẩn mới cho ngành nhờ vào khả năng tổng quát không cần mẫu và kiến trúc hệ thống kép.
Robot kinh tế trở thành hiện thực
Công nghệ thay đổi thế giới đều có tính khả thi để phổ biến. Khi giá của Bots thấp hơn ô tô thông thường hoặc thu nhập hàng năm tối thiểu, không có gì ngạc nhiên khi tưởng tượng về một thế giới mà lao động chân tay và các công việc hàng ngày chủ yếu được thực hiện bởi Bots.
từ kho hàng đến thị trường tiêu dùng
Công nghệ Bots đang mở rộng từ giải pháp kho bãi sang lĩnh vực tiêu dùng. Các công ty Bots không còn giới hạn trong việc sản xuất Bots chuyên dụng cho nhà máy, mà chuyển sang phát triển Bots hình người đa năng hơn.
Chi phí là một trong những yếu tố chính hạn chế khả năng mở rộng. Chi phí tổng hợp mỗi giờ phải thấp hơn mức lương trung bình của ngành liên quan để có tính cạnh tranh. Để thâm nhập toàn diện vào lĩnh vực kho bãi, chi phí tổng hợp mỗi giờ của Bots phải thấp hơn 31,39 đô la. Trong thị trường tiêu dùng lớn nhất - lĩnh vực giáo dục tư nhân và dịch vụ y tế, chi phí này cần được kiểm soát dưới 35,18 đô la.
2. Bước đột phá tiếp theo của công nghệ Bots
tối ưu hóa pin
Công nghệ pin luôn là điểm nghẽn của các robot thân thiện với người dùng. Hiện tại, thời gian hoạt động một lần của các robot chủ đạo chỉ từ 90 phút đến 2 giờ. Tự động sạc và cơ sở hạ tầng kết nối trở thành hướng phát triển chính. Việc sạc robot chủ yếu có hai chế độ: thay pin và sạc trực tiếp.
tối ưu hóa độ trễ
Hoạt động độ trễ thấp có thể được chia thành hai loại: nhận thức môi trường và điều khiển từ xa. Độ trễ cảm nhận dưới 50 mili giây tương đương với tốc độ phản xạ của con người, bất kỳ độ trễ nào vượt quá ngưỡng này sẽ dẫn đến hành động của Bots trở nên vụng về. Do đó, 90% quyết định cần được thực hiện thông qua một mạng lưới thị giác-ngôn ngữ-hành động duy nhất tại chỗ.
Tối ưu hóa thu thập dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu chủ yếu có ba phương pháp: dữ liệu video từ thế giới thực, dữ liệu tổng hợp và dữ liệu điều khiển từ xa. Phương pháp có tiềm năng nhất là điều khiển từ xa, nhưng chi phí nhân công là yếu tố hạn chế chính. Phát triển phần cứng tùy chỉnh cũng đang cung cấp các giải pháp mới cho việc thu thập dữ liệu chất lượng cao.
3. Lĩnh vực khám phá trọng điểm
mã hóa công nghệ và Bots融合
Mã hóa công nghệ có thể nâng cao hiệu suất trong việc kết nối cơ sở hạ tầng, tối ưu hóa độ trễ và thu thập dữ liệu:
An toàn luôn là mối quan tâm hàng đầu
An toàn của Bots là điều kiện tiên quyết để xã hội chấp nhận. An ninh kinh tế là một trong những trụ cột cho sự thịnh vượng của hệ sinh thái Bots. Một công ty đang xây dựng lớp điều phối Bots phi tập trung, thông qua mã hóa để thực hiện xác thực danh tính thiết bị, xác minh sự hiện diện vật lý và truy cập tài nguyên.
Mạng tái thế chấp bên thứ ba cũng có thể cung cấp bảo đảm an ninh tương đương. Mô hình này không chỉ khuyến khích các doanh nghiệp đặt sự an toàn lên hàng đầu, mà còn thông qua cơ chế bảo hiểm của quỹ thế chấp để thúc đẩy mức độ chấp nhận của người tiêu dùng.
4. Lấp đầy khoảng trống trong công nghệ Bots
Khác với AI, lĩnh vực Bots khó có thể tiếp cận khi nguồn vốn hạn chế. Để đạt được sự phổ biến của Bots, ngưỡng phát triển của chúng cần được giảm xuống mức độ thuận tiện tương tự như phát triển ứng dụng AI. Có ba lĩnh vực cần cải tiến: cơ chế tài trợ, hệ thống đánh giá và hệ sinh thái giáo dục.
Một công ty mã hóa Bots đang thúc đẩy dự án mã nguồn mở, chuyển đổi phần cứng ban đầu thành các tác nhân thông minh có khả năng nâng cấp và nhận thức kinh tế. Các mô-đun lập kế hoạch thị giác, ngôn ngữ và chuyển động có thể cắm và chạy như các ứng dụng trên điện thoại, tất cả các bước suy diễn đều được trình bày bằng tiếng Anh rõ ràng.
Hệ thống giáo dục toàn diện có cấu trúc rất quan trọng đối với việc cung cấp nhân lực trong lĩnh vực Bots. Một số công ty đã bắt đầu triển khai chương trình giáo dục phổ thông dựa trên Bots hình người tại các trường công K-12 ở Mỹ.
5. Triển vọng tương lai
Mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động ( VLA ) với những đổi mới và hiệu ứng quy mô kinh tế đã tạo ra những robot hình người tiết kiệm chi phí, hiệu quả và đa năng. Khi robot kho vận mở rộng ra thị trường tiêu dùng, an toàn, mô hình tài chính và hệ thống đánh giá trở thành những hướng khám phá chính. Công nghệ mã hóa sẽ thúc đẩy sự phát triển của robot thông qua việc cung cấp bảo đảm kinh tế cho sự an toàn, tối ưu hóa cơ sở hạ tầng sạc, nâng cao hiệu suất độ trễ và các kênh thu thập dữ liệu.