Révolution des Bots propulsée par l'IA et le chiffrement

Les percées en intelligence artificielle changent radicalement la perception et les attentes des gens vis-à-vis des Robots. Alors que les grands modèles linguistiques commencent à interagir avec le monde des logiciels externes, beaucoup de gens pensaient que les agents IA étaient la forme ultime. Cependant, en regardant les œuvres classiques de science-fiction, on réalise que le véritable rêve de l'humanité est d'avoir des Robots capables d'interagir dans le monde physique.

Les experts estiment qu'une percée majeure dans le domaine des Robots est imminente. Les avancées récentes en intelligence artificielle redéfinissent le paysage industriel, tandis que les améliorations dans la technologie des batteries, l'optimisation des délais et la collecte de données façonneront davantage l'avenir. La technologie de chiffrement jouera également un rôle crucial dans ce processus. La sécurité des robots, le financement, l'évaluation et l'éducation sont des aspects qui méritent une attention particulière.

Éléments de transformation

percée de l'intelligence artificielle

Les avancées des grands modèles de langage multimodaux fournissent le "cerveau" nécessaire aux Bots pour exécuter des tâches complexes. Les Bots perçoivent principalement l'environnement par la vision et l'audition. Les modèles de vision par ordinateur traditionnels excellent dans la détection et la classification des objets, mais ont du mal à transformer les informations visuelles en instructions d'action ciblées. Bien que les grands modèles de langage excellent dans la compréhension et la génération de textes, ils sont limités par leur capacité à percevoir le monde physique.

Modèle visuel-langage-action ( VLA ) permet aux Bots d'intégrer la perception visuelle, la compréhension du langage et l'action physique dans un cadre de calcul unifié. Le dernier modèle VLA établit une nouvelle référence pour l'industrie grâce à sa capacité de généralisation sans échantillon et à son architecture à double système. La caractéristique de généralisation sans échantillon permet aux Bots de s'adapter instantanément à de nouveaux scénarios, objets et instructions sans nécessiter de formation répétée pour chaque tâche. L'architecture à double système sépare le raisonnement de haut niveau du raisonnement léger, réalisant ainsi une robotique humanoïde commerciale alliant pensée humaine et précision en temps réel.

Les Bots économiques deviennent une réalité

Les technologies qui changent le monde ont toutes en commun la caractéristique de pouvoir être généralisées. Les smartphones, les ordinateurs personnels et la technologie d'impression 3D se sont répandus à des prix abordables pour la classe moyenne. Il n'est donc pas surprenant d'imaginer un monde où les travaux manuels et les tâches quotidiennes sont principalement effectués par des Bots lorsque le prix des Bots est inférieur à celui d'une voiture ordinaire ou du revenu annuel minimum.

de l'entreposage vers le marché de consommation

La technologie des Robots s'étend des solutions d'entreposage au secteur de la consommation. Ce monde est conçu pour les humains - les humains peuvent accomplir tous les travaux des Robots spécialisés, tandis que les Robots spécialisés ne peuvent pas accomplir tous les travaux des humains. Les entreprises de Robots ne se limitent plus à fabriquer des Robots destinés aux usines, mais s'orientent vers le développement de Robots humanoïdes plus polyvalents. Ainsi, la pointe de la technologie des Robots ne se trouve pas seulement dans les entrepôts, mais va également s'infiltrer dans la vie quotidienne.

Le coût est l'un des principaux goulots d'étranglement de la scalabilité. L'indicateur clé est le coût global par heure, qui se calcule comme suit : la somme du coût d'opportunité du temps de formation et de recharge, du coût d'exécution des tâches et du coût d'acquisition des Bots, divisée par la durée totale de fonctionnement des Bots. Ce coût doit être inférieur au niveau de salaire moyen de l'industrie concernée pour être compétitif.

Pour pénétrer pleinement le domaine de l'entreposage, le coût global des Bots par heure doit être inférieur à 31,39 dollars. Dans le plus grand marché de consommation - le secteur de l'éducation privée et des services de santé, ce coût doit être maintenu en dessous de 35,18 dollars. Actuellement, les Bots évoluent vers des solutions plus abordables, plus efficaces et plus polyvalentes.

Prochaines percées dans la technologie des Bots

optimisation de la batterie

La technologie des batteries reste un goulot d'étranglement pour les Bots conviviaux. Les premières voitures électriques ont eu du mal à se répandre en raison des limites de la technologie des batteries, qui entraînaient une autonomie courte, des coûts élevés et une faible praticité. Les Bots sont confrontés au même dilemme. Actuellement, l'autonomie unique des principaux Bots humanoïdes n'est que de 90 à 120 minutes. Les utilisateurs ne souhaitent manifestement pas recharger manuellement toutes les deux heures, donc l'autonomie de recharge et l'infrastructure de connexion deviennent des axes de développement prioritaires.

Actuellement, il existe deux modes principaux de chargement des Bots : le remplacement de la batterie ou le chargement direct. Le mode de remplacement de la batterie permet de maintenir une opération continue en remplaçant rapidement les batteries épuisées, minimisant ainsi le temps d'arrêt, et il est adapté aux scénarios en extérieur ou en usine. Le chargement par induction utilise une méthode de fourniture d'énergie sans fil ; bien que le chargement complet prenne plus de temps, il permet de réaliser facilement un processus entièrement automatisé.

optimisation de délai

Les opérations à faible latence peuvent être divisées en deux catégories : la perception environnementale et le contrôle à distance. La perception fait référence à la capacité des Bots à comprendre l'espace environnant, tandis que le contrôle à distance désigne spécifiquement le contrôle en temps réel par un opérateur humain.

Le système de perception des Bots commence par des capteurs bon marché, mais le véritable avantage technologique réside dans l'intégration de logiciels, de calculs à faible consommation d'énergie et de boucles de contrôle précises en millisecondes. Une fois que le Bots a terminé son positionnement spatial, un réseau de neurones léger identifiera des éléments tels que des obstacles, des palettes ou des humains. Une fois que l'étiquetage de la scène est entré dans le système de planification, des instructions pour les moteurs sont immédiatement générées et envoyées aux pieds, aux roues ou aux bras mécaniques.

Une latence de perception inférieure à 50 millisecondes équivaut à la vitesse de réaction humaine - toute latence dépassant ce seuil entraîne des mouvements maladroits des Bots. Par conséquent, 90 % des décisions doivent être prises localement par un unique réseau visuel-langage-action. Les Bots entièrement autonomes doivent garantir que la latence du modèle VLA haute performance est inférieure à 50 millisecondes ; les Bots télécommandés exigent que la latence du signal entre le poste de commande et le Bot ne dépasse pas 50 millisecondes.

optimisation de la collecte de données

La collecte de données se fait principalement par trois moyens : des données vidéo du monde réel, des données synthétiques et des données de contrôle à distance. Le principal obstacle entre les données réelles et synthétiques réside dans le rapprochement entre le comportement physique des Bots et les modèles vidéo/simulés. Les données vidéo réelles manquent de détails physiques tels que le retour de force, les erreurs de mouvement des articulations et la déformation des matériaux ; les données simulées, quant à elles, manquent de variables imprévisibles telles que les pannes de capteurs et les coefficients de frottement.

La méthode de collecte de données la plus prometteuse est le contrôle à distance - un opérateur humain contrôle à distance les Bots pour exécuter des tâches. Mais le coût de la main-d'œuvre est le principal facteur limitant de la collecte de données par contrôle à distance.

Le développement de matériel sur mesure offre également de nouvelles solutions pour la collecte de données de haute qualité. Certaines entreprises combinent des méthodes traditionnelles avec du matériel sur mesure pour collecter des données sur les mouvements humains sous plusieurs dimensions, qui, après traitement, sont transformées en ensembles de données adaptés à l'entraînement des réseaux neuronaux des Bots, fournissant ainsi une immense quantité de données de haute qualité pour l'entraînement des Bots grâce à un cycle d'itération rapide. Ces pipelines technologiques raccourcissent collectivement le parcours de transformation des données brutes en Bots déployables.

Domaines d'exploration clés

chiffrement technologie et Bots fusion

Le chiffrement peut encourager les parties non fiables à améliorer l'efficacité du réseau de Bots. Sur la base des domaines clés mentionnés précédemment, le chiffrement peut améliorer l'efficacité dans trois domaines : l'intégration des infrastructures, l'optimisation des délais et la collecte de données.

Le réseau d'infrastructure physique décentralisé ( DePIN ) devrait révolutionner l'infrastructure de recharge. Lorsque les Robots fonctionneront à l'échelle mondiale comme des voitures, les stations de recharge devront être aussi accessibles que les stations-service. Les réseaux centralisés nécessitent d'énormes investissements initiaux, tandis que DePIN répartit les coûts entre les opérateurs de nœuds, permettant ainsi une expansion rapide des installations de recharge dans davantage de régions.

DePIN peut également optimiser la latence de contrôle à distance grâce à une infrastructure distribuée. En agrégeant les ressources de calcul des nœuds de périphérie géographiquement dispersés, les instructions de contrôle à distance peuvent être traitées par des nœuds locaux ou les plus proches disponibles, minimisant ainsi la distance de transmission des données et réduisant considérablement la latence de communication.

Le contrôle à distance est la méthode de collecte de données la plus prometteuse, mais le coût pour les entités centralisées d'employer des professionnels pour collecter des données est extrêmement élevé. DePIN résout ce problème en incitant les tiers à fournir des données de contrôle à distance grâce à des jetons de chiffrement. Certains projets sont en train de construire un réseau mondial d'opérateurs à distance, transformant leurs contributions en actifs numériques tokenisés, formant un système décentralisé sans autorisation — les participants peuvent à la fois obtenir des revenus et participer à la gouvernance tout en contribuant à l'entraînement des Bots AGI.

La sécurité est toujours une préoccupation centrale

Le but ultime de la technologie des Robots est d'atteindre une autonomie totale, mais ce que les humains craignent le plus, c'est que cette autonomie transforme les Robots en armes offensives. Les problèmes de sécurité des grands modèles de langage ont suscité des inquiétudes, et lorsque ces modèles acquièrent la capacité d'agir dans le monde réel, la sécurité des Robots devient une condition clé pour l'acceptation sociale.

La sécurité économique est l'un des piliers de la prospérité de l'écosystème des Bots. Certaines entreprises construisent une couche de coordination décentralisée pour les machines, réalisant l'authentification des identités des appareils, la vérification de la présence physique et l'acquisition de ressources grâce au chiffrement. Contrairement à la simple gestion des marchés de tâches, ces systèmes permettent aux Bots de prouver de manière autonome leurs informations d'identité, leur localisation géographique et leurs enregistrements de comportement sans dépendre d'intermédiaires centralisés.

Les contraintes comportementales et l'authentification des identités sont exécutées par des mécanismes on-chain, garantissant que tout le monde peut auditer la conformité. Les Bots conformes aux normes de sécurité, aux exigences de qualité et aux réglementations régionales recevront des récompenses, tandis que les contrevenants feront face à des sanctions ou une disqualification, établissant ainsi un mécanisme de responsabilité et de confiance dans le réseau de machines autonomes.

Le réseau de re-staking tiers peut également fournir des garanties de sécurité équivalentes. Bien que le système de paramètres de sanction nécessite encore des améliorations, la technologie pertinente est déjà entrée dans une phase d'application. Les normes de sécurité de l'industrie devraient bientôt être établies, et à ce moment-là, les paramètres de sanction seront modélisés en fonction de ces normes.

Combler les lacunes de la technologie des Bots

Contrairement à l'IA, le domaine des Bots est difficile d'accès lorsque les fonds sont limités. Pour réaliser la popularisation des Bots, le seuil de développement doit être réduit à un niveau de commodité similaire à celui du développement d'applications d'IA. Il existe des marges d'amélioration sur trois niveaux : le mécanisme de financement, le système d'évaluation et l'écosystème éducatif.

Le financement est un point de douleur dans le domaine des Bots. Le développement de programmes informatiques nécessite uniquement un ordinateur et des ressources de cloud computing, tandis que la construction de Bots complets nécessite l'achat de moteurs, de capteurs, de batteries et d'autres matériels, ce qui fait que le coût dépasse facilement 100 000 dollars. Cette propriété matérielle rend le développement de Bots moins flexible et plus coûteux par rapport à l'IA.

L'infrastructure d'évaluation des Bots dans des scénarios réels est encore à ses débuts. Le domaine de l'IA a établi un système de fonctions de perte clair, et les tests peuvent être entièrement virtualisés. Cependant, d'excellentes stratégies virtuelles ne peuvent pas être directement traduites en solutions efficaces dans le monde réel. Les Bots ont besoin d'installations d'évaluation des stratégies autonomes testées dans des environnements réels diversifiés pour permettre une optimisation itérative.

Lorsque ces infrastructures seront matures, les talents afflueront en masse, et les robots humanoïdes reproduiront la courbe d'explosion du Web2. Certaines entreprises développent un "système d'exploitation Android version robot", transformant le matériel brut en agents intelligents évolutifs dotés d'une conscience économique. Les modules de vision, de langage et de planification des mouvements peuvent être branchés et utilisés comme des applications mobiles, toutes les étapes de raisonnement étant présentées en anglais clair, permettant aux opérateurs d'auditer ou d'ajuster le comportement sans avoir à toucher au firmware. Cette capacité de raisonnement en langage naturel permet à la nouvelle génération de talents d'entrer sans effort dans le domaine des robots, franchissant une étape clé vers une plateforme ouverte qui déclenchera la révolution des robots.

La densité des talents détermine la trajectoire de l'industrie. Un système éducatif inclusif et structuré est essentiel pour l'approvisionnement en talents dans le domaine des Bots. Certaines entreprises lancent des cours d'éducation générale basés sur des robots humanoïdes dans les écoles publiques K-12 aux États-Unis. Ce cours est conçu de manière à être indépendant de la plateforme, s'adaptant à toutes les formes de robots, offrant aux étudiants des opportunités de pratique. Ce signal positif renforce le jugement des professionnels du secteur : au cours des prochaines années, la richesse des ressources éducatives pour les Bots sera à égalité avec celle du domaine du chiffrement.

Perspectives d'avenir

Le modèle de vision-langage-action ( VLA ), avec ses effets d'innovation et d'économies d'échelle, a donné naissance à des robots humanoïdes économiques, efficaces et polyvalents. Avec l'expansion des robots de stockage vers le marché de consommation, la sécurité, le modèle de financement et le système d'évaluation deviennent des axes d'exploration clés. La technologie de chiffrement va promouvoir le développement des robots par trois voies : fournir une garantie économique pour la sécurité, optimiser l'infrastructure de recharge et améliorer les performances de latence et les pipelines de collecte de données.