ثورة الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي والتشفير: فصل جديد في صناعة البوتات

تحدث الاختراقات الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي تغييرًا في مشهد صناعة البوتات. توفر الابتكارات في نموذج الرؤية-اللغة-الحركة (VLA)" الدماغ" اللازم للبوتات لإنجاز المهام المعقدة. وضعت شركة Figure AI نموذج Helix مع قدرات التعميم بدون عينة وهندسة نظام مزدوج معيارًا جديدًا للبوتات البشرية التجارية.

! لحظات ChatGPT للروبوتات: ثورة الأتمتة مدفوعة ب الذكاء الاصطناعي والتشفير

في الوقت نفسه، أدى ظهور بوتات اقتصادية إلى جعل هذه التقنية قابلة للتعميم. عندما يكون سعر الروبوتات أقل من سعر سيارة عادية، يمكننا أن نتخيل عالماً يتم فيه إنجاز العمل الشاق والمهام اليومية بشكل رئيسي بواسطة الروبوتات. تتوسع تقنية الروبوتات من حلول التخزين إلى المجال الاستهلاكي، وأصبح تطوير الروبوتات البشرية الأكثر تنوعاً اتجاهًا في الصناعة.

ومع ذلك، لا يزال التكلفة واحدة من العقبات الرئيسية في قابلية التوسع. للحصول على ميزة تنافسية في أسواق المستهلكين مثل التخزين وخدمات التعليم الصحي، يجب أن يتم التحكم في التكلفة الشاملة للروبوتات لكل ساعة ضمن نطاق معقول. في الوقت الحالي، تتجه الروبوتات نحو أن تكون أكثر تكلفة وفعالية وعمومية.

تحسين تقنية البطاريات هو المفتاح لتطور الروبوتات في المستقبل. حاليًا، متوسط مدة تشغيل الروبوتات السائدة قصير بشكل عام، وأصبح الشحن الذاتي والبنية التحتية للتوصيل من الاتجاهات الرئيسية للتطوير. استبدال البطاريات والشحن بالتحسس هما طريقتان رئيسيتان للشحن، ولكل منهما مزاياها.

تعتبر عمليات التأخير المنخفضة ضرورية للإدراك البيئي للروبوتات والتحكم عن بُعد. يُعتبر تأخير الإدراك الذي يقل عن 50 مللي ثانية معيارًا مثاليًا، مما يتطلب إتمام 90% من القرارات عبر شبكة VLA واحدة محليًا. في سيناريوهات التحكم عن بُعد، يجب أيضًا التحكم في تأخير الإشارة بين الطرف المُشغل والروبوت ليكون أقل من 50 مللي ثانية.

جمع البيانات هو مجال آخر رئيسي في تطوير تكنولوجيا بوتات. بيانات الفيديو من العالم الحقيقي، البيانات المركبة، وبيانات التحكم عن بعد هي ثلاث مصادر رئيسية للبيانات. من بينها، يعتبر التحكم عن بعد الطريقة الأكثر إمكانية لجمع البيانات، لكن التكلفة البشرية هي العامل الرئيسي الذي يعيق ذلك. تقوم بعض الشركات بتحسين عملية جمع البيانات من خلال أساليب مبتكرة وأجهزة مخصصة.

! لحظات ChatGPT للروبوتات: ثورة الأتمتة المدفوعة ب الذكاء الاصطناعي والتشفير

من المتوقع أن تعمل تقنيات التشفير على تعزيز كفاءة شبكات بوتات في عدة مجالات. قد تقوم الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) بإحداث ثورة في بنية الشحن التحتية وتحسين تأخير التحكم عن بعد. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لآليات تحفيز الرموز المشفرة تقليل تكاليف جمع بيانات التحكم عن بعد.

الأمان هو دائمًا القلق الأساسي في تطوير تقنيات الروبوتات. بعض الشركات تعمل على تطوير حلول قائمة على blockchain، من خلال إثبات التشفير لتحقيق مصادقة هوية الأجهزة، والتحقق من الوجود المادي، والحصول على الموارد. يمكن أن يوفر شبكة إعادة الرهن من طرف ثالث ضمانات أمان متكافئة، مما يوفر حوافز اقتصادية وآليات تأمين لتشغيل الروبوتات بأمان.

لتحقيق انتشار تقنية البوتات، لا بد من تحسين آليات التمويل، ونظام التقييم، والبيئة التعليمية. تعتبر تكلفة الأجهزة العائق الرئيسي في تطوير البوتات، كما أن بنية التقييم الأساسية في السيناريوهات الواقعية بحاجة ماسة للتحسين. بعض الشركات تقوم بتطوير منصات مفتوحة المصدر، تهدف إلى خفض عتبة تطوير البوتات، وتعزيز انتشار الموارد التعليمية.

مع نضوج هذه البنية التحتية، سيتدفق عدد كبير من المواهب إلى مجال بوتات. إن إنشاء مشاريع مفتوحة المصدر ونظام التعليم الشامل سيوفر الدعم اللازم للمواهب لثورة بوتات. من المتوقع أن تصل موارد التعليم في مجال بوتات في السنوات القادمة إلى مستوى مماثل من الثراء كما هو الحال في مجال الذكاء الاصطناعي.

بشكل عام، فإن الابتكار وتأثيرات وفورات الحجم في نموذج VLA تدفع نحو ظهور الروبوتات البشرية الاقتصادية والفعالة والعامة. مع انتقال التكنولوجيا من التخزين إلى السوق الاستهلاكية، أصبحت الأمان ونماذج التمويل ونظم التقييم اتجاهات استكشاف رئيسية. سيلعب التشفير دورًا هامًا في دفع صناعة الروبوتات من خلال توفير ضمانات اقتصادية، وتحسين البنية التحتية، وتحسين عمليات جمع البيانات.

! لحظات ChatGPT للروبوتات: ثورة الأتمتة مدفوعة ب الذكاء الاصطناعي والتشفير