Khi trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng, Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) đang cung cấp giải pháp mới để điều khiển robot và cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo vật lý. Từ việc thu thập dữ liệu thực tế đến hoạt động của robot thông minh được triển khai dựa trên cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN), sự phát triển của DePAI đang tiến triển đều đặn. Như CEO của Nvidia, Jen-Hsun Huang đã dự đoán: “Khoảnh khắc ChatGPT trong ngành robot nói chung đang đến gần”.

Nhìn lại lịch sử phát triển công nghệ, thời đại số bắt đầu với phần cứng và sau đó mở rộng sang lĩnh vực phần mềm vô hình. Kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo bắt đầu bằng phần mềm và hiện đang tiến tới ranh giới cuối cùng, thế giới vật lý.

Trong một thế giới mà lao động truyền thống sắp dần bị thay thế bởi robot, xe thông minh, máy bay không người lái và robot do các tác nhân trí tuệ nhân tạo tự động điều khiển, việc sở hữu những thiết bị thông minh này đã trở thành một vấn đề xã hội không thể bỏ qua. Vào thời điểm mà các công ty tập trung vẫn chưa hoàn toàn thống trị thị trường, DePAI mang đến cơ hội hiếm có để xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo vật lý dựa trên Web3.

Thu thập dữ liệu

Hiện tại, cơ sở hạ tầng của DePAI đang được cải thiện với tốc độ nhanh hơn, trong đó hoạt động thu thập dữ liệu được tích cực thực hiện nhất. Lớp này không chỉ cung cấp dữ liệu thực tế cần thiết để đào tạo các tác nhân AI vật lý trên robot mà còn truyền các luồng dữ liệu cần thiết để điều hướng môi trường và thực hiện nhiệm vụ theo thời gian thực.

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế chất lượng cao vẫn là rào cản chính hạn chế sự phát triển của trí tuệ nhân tạo vật lý. Trong khi Omniverse và Cosmos của NVIDIA cung cấp các giải pháp sáng tạo thông qua môi trường mô phỏng, dữ liệu tổng hợp chỉ là một phần của hệ sinh thái; dữ liệu video thực tế và điều khiển từ xa cũng rất cần thiết.

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế chất lượng cao vẫn là rào cản chính hạn chế sự phát triển của trí tuệ nhân tạo vật lý. Trong khi Omniverse và Cosmos của NVIDIA cung cấp các giải pháp sáng tạo thông qua môi trường mô phỏng, dữ liệu tổng hợp chỉ là một phần của hệ sinh thái; dữ liệu video thực tế và điều khiển từ xa cũng rất cần thiết.

Hoạt động từ xa

Trong lĩnh vực điều khiển từ xa, Frodobots đang triển khai robot giao hàng tiết kiệm trên toàn thế giới thông qua DePIN. Trong quá trình hoạt động, những robot này không chỉ có thể nắm bắt hành vi ra quyết định của con người trong môi trường thực tế và tạo ra các tập dữ liệu có giá trị cao mà còn giải quyết hiệu quả vấn đề đầu tư vốn không đủ.

Thông qua cơ chế chu trình lành mạnh do mã thông báo điều khiển, DePIN đang đẩy nhanh việc triển khai thiết bị thu thập dữ liệu và robot. Đối với các công ty robot muốn tăng doanh số đồng thời giảm chi phí vốn và chi phí hoạt động, DePIN mang lại những lợi thế đáng kể so với các mô hình truyền thống.

Ứng dụng dữ liệu video

Về mặt ứng dụng dữ liệu video, DePAI có thể tận dụng tối đa dữ liệu video thực tế để đào tạo các hệ thống trí tuệ nhân tạo vật lý và xây dựng nhận thức không gian về thế giới thực. Trong số đó, Hivemapper và NATIX Network dự kiến ​​sẽ trở thành nguồn dữ liệu quan trọng với cơ sở dữ liệu video độc đáo của họ.

Như đối tác cấp dưới của Pantera Capital, Mason Nystrom đã chỉ ra: "Mặc dù dữ liệu cá nhân khó có thể tạo ra giá trị thương mại, nhưng việc tổng hợp dữ liệu có thể làm được rất nhiều điều". Nền tảng Quicksilver do IoTeX phát triển có khả năng tổng hợp dữ liệu trên nhiều DePIN đồng thời đảm bảo xác minh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư.

Trí thông minh không gian và máy tính

Trong lĩnh vực trí tuệ không gian và giao thức điện toán, ngành công nghiệp đang nghiên cứu quản lý phi tập trung về phối hợp không gian và bản sao ảo 3D thực tế thông qua DePIN và DePAI. Ví dụ, công nghệ Posemesh của Auki Network cho phép nhận thức không gian theo thời gian thực đồng thời đảm bảo tính riêng tư và phi tập trung.

Việc ứng dụng các tác nhân AI vật lý đã cho thấy kết quả, chẳng hạn như SAM, sử dụng mạng lưới robot toàn cầu của Frodobots để thực hiện suy luận địa lý. Trong tương lai, với sự trợ giúp của các khuôn khổ như Quicksilver, các tác nhân AI sẽ có thể truy cập tốt hơn vào dữ liệu thời gian thực do DePIN cung cấp.

Đối với các nhà đầu tư quan tâm đến lĩnh vực trí tuệ nhân tạo vật lý, đầu tư vào DAO có thể là điểm khởi đầu lý tưởng. Lấy XMAQUINA làm ví dụ. Công ty cung cấp cho các thành viên danh mục đầu tư đa dạng về tài sản trí tuệ nhân tạo vật lý, bao gồm tài sản vật lý của máy móc, giao thức DePIN, doanh nghiệp robot và quyền sở hữu trí tuệ, đồng thời được trang bị một đội ngũ R&D nội bộ chuyên nghiệp để hỗ trợ.