AIと暗号化技術が牽引する自動化革命：ボット業界の新たな章

人工知能分野の重大な突破がボット業界の状況を変えています。視覚-言語-行動モデル(VLA)の革新は、ボットが複雑なタスクを実行するために必要な「脳」を提供します。Figure AI社が発表したHelixモデルは、ゼロショット一般化能力と双システムアーキテクチャにより、商用ヒューマノイドボットの新しい基準を打ち立てました。

! ロボットのためのChatGPTモーメント:AIと暗号化によって推進される自動化革命

同時に、エコノミー型ボットの出現により、この技術が普及可能になりました。ボットの価格が普通の自動車を下回るとき、私たちは肉体労働や日常的な業務の多くがボットによって行われる世界を想像できます。ボット技術は倉庫ソリューションから消費分野に拡大しており、より汎用性のあるヒューマノイドボットの開発が業界のトレンドとなっています。

しかし、コストは依然としてスケーラビリティの主なボトルネックの一つです。倉庫や教育健康サービスなどの消費者向け市場で競争力を得るためには、ボットの時間あたりの総コストを合理的な範囲に抑える必要があります。現在、ボットはより安価で効率的かつ汎用的な方向に進化しています。

バッテリー技術の最適化は未来のボットの発展の鍵です。現在、主流のボットは一般的に稼働時間が短く、自動充電と接続インフラが重点的な発展方向となっています。バッテリー交換と誘導充電は二つの主要な充電モードで、それぞれに利点があります。

低遅延操作はボットの環境認識と遠隔制御にとって重要です。50ミリ秒未満の認識遅延が理想的な基準とされており、90%の意思決定は単一のVLAネットワークでローカルに行う必要があります。遠隔操作シナリオでは、操作端とボット間の信号遅延も50ミリ秒以内に制御する必要があります。

データ収集はボット技術の発展におけるもう一つの重要な分野です。現実世界のビデオデータ、合成データ、遠隔操作データは、主なデータソースの3つです。その中で、遠隔操作は最も潜在能力のあるデータ収集方法と見なされていますが、人件費がその主要な制約要因です。一部の企業は、革新的な方法とカスタマイズされたハードウェアを通じてデータ収集プロセスを最適化しようとしています。

! ロボットのためのChatGPTモーメント:AIと暗号化によって推進される自動化革命

暗号化技術は、複数の面でボットネットワークの効率を向上させることが期待されています。去中心化物理基盤ネットワーク(DePIN)は、充電インフラを革新し、遠隔操作の遅延を最適化する可能性があります。さらに、暗号トークンのインセンティブメカニズムは、遠隔操作データ収集のコストを削減することができます。

安全は常にボット技術の発展における核心的な関心事です。一部の企業は、暗号化を通じてデバイスのアイデンティティ認証、物理的存在の検証、リソースの取得を実現するブロックチェーンベースのソリューションを開発しています。第三者による再質押ネットワークも、ボットの安全な運用に経済的インセンティブと保険メカニズムを提供するための対等な安全保証を提供できます。

! ChatGPT Moments for Robots: AIと暗号化が推進する自動化革命

ロボット技術の普及を実現するためには、資金調達メカニズム、評価システム、教育エコシステムを整える必要があります。ハードウェアコストはロボット開発の主要な障害であり、現実のシナリオの評価インフラも早急に整備される必要があります。一部の企業は、ロボット開発のハードルを下げ、教育資源の普及を促進することを目的としたオープンプラットフォームを開発しています。

これらのインフラが成熟するにつれて、多くの人材がボット分野に流入するでしょう。オープンソースプロジェクトと普及教育システムの構築が、ボット革命に必要な人材サポートを提供します。今後数年間で、ボット教育リソースはAI分野と同程度の豊富さに達することが期待されています。

総じて、VLAモデルの革新と規模の経済効果が、経済的で効率的かつ汎用的な人型ボットの誕生を促進しています。技術が倉庫から消費者向け市場に拡大するにつれて、安全性、資金調達モデル、評価システムが重要な探索方向となっています。暗号化技術は、経済的保証を提供し、インフラを最適化し、データ収集プロセスを改善することで、ボット業界の発展を推進する上で重要な役割を果たします。

! ChatGPT Moments for Robots: AIと暗号化が推進する自動化革命