Проривні досягнення в робототехніці: Автоматизаційна революція, що базується на ШІ та шифруванні

Проривні досягнення в галузі штучного інтелекту кардинально змінюють уявлення та очікування людей щодо технології Боти. З постійним підвищенням здатності великих мовних моделей взаємодіяти з зовнішнім світом, ми наближаємося до "моменту ChatGPT" в технології Боти. У цій статті буде розглянуто, як AI та шифрування технології сприяють революції в Ботах, а також майбутні напрямки розвитку цієї галузі.

Ключові фактори змін

стрибок штучного інтелекту

Прогрес багатомодальних великих мовних моделей забезпечує необхідний "мозок" для ботів при виконанні складних завдань. Поява моделі візуально-мовно-діяльності (VLA) дозволяє ботам інтегрувати візуальне сприйняття, мовне розуміння та фізичні дії в єдиній обчислювальній рамці. Ця революційна технологія наділяє ботів здатністю до нульової генералізації, без необхідності повторного навчання для кожного нового завдання.

Економічні Боти стають реальністю

Завдяки прогресу технологій та ефекту масштабу, економічно вигідні гуманоїдні Боти стають можливими. Коли ціна на роботів знизиться нижче вартості звичайного легкового автомобіля, ми зможемо уявити світ, де фізична праця та повсякденні справи в основному виконуються Ботами.

з промислових застосувань до споживчого ринку

Технології Боти поступово розширюються з рішень для складів і промисловості до споживчої сфери. Розробка універсальних гуманоїдних Ботів стає новим трендом в індустрії, що означає, що технології Боти поступово проникають у наше повсякденне життя.

Наступний крок технологічного прориву

оптимізація технології батарей

Тривалість роботи батареї завжди була стримуючим фактором у розвитку дружніх до користувача Ботів. Автономна зарядка та інфраструктура для підключення стали основними напрямками розвитку, включаючи рішення для заміни батареї та бездротової індукційної зарядки.

оптимізація затримки

Низька затримка операцій є критично важливою для сприйняття середовища Ботами та віддаленого керування. Галузь прагне зменшити затримку сприйняття до 50 мілісекунд, щоб забезпечити гнучкість і точність рухів роботів.

Поліпшення збору даних

Високоякісне збори даних є вкрай важливим для навчання Ботів. Відеодані з реального світу, синтетичні дані та дані дистанційного керування є основними джерелами даних. Серед них дані дистанційного керування вважаються найбільш перспективним способом збору.

Основні області дослідження

шифрування технологій та Ботів

Технології шифрування можуть підвищити ефективність мережі Ботів у таких сферах, як інфраструктура зарядки, оптимізація затримок та збір даних. Децентралізована фізична інфраструктура мережі (DePIN) може революціонізувати інфраструктуру зарядки та системи дистанційного управління.

Безпека є основним питанням

З розвитком технологій Ботів до повної автономії, питання безпеки стало ключовим для прийняття в суспільстві. Вивчаються такі заходи, як економічні механізми безпеки, обмеження поведінки та ідентифікація, з метою створення надійної мережі автономних машин.

Удосконалення технологічного стеку Ботів

Щоб сприяти поширенню технологій Ботів, необхідно впроваджувати інновації в механізми фінансування, оцінювальні системи та освітню екосистему. Зниження бар'єрів для розробки, створення інфраструктури для оцінки в реальних умовах, розробка відкритих платформ та інші заходи сприятимуть підготовці кадрів і технологічним інноваціям у сфері Ботів.

Перспективи на майбутнє

Інновації в моделі зорової мови дії та ефект масштабу сприяють народженню економічних, ефективних та універсальних 人形 роботів. З постійним прогресом технологій роботи розширяться з промислових застосувань на споживчий ринок. Технології шифрування відіграватимуть важливу роль у забезпеченні безпеки, оптимізації інфраструктури та поліпшенні збору даних, сприяючи подальшому розвитку робототехніки.