Revolusi Bot yang Didorong oleh AI dan enkripsi

Terobosan kecerdasan buatan sedang mengubah secara drastis pemahaman dan harapan orang terhadap Robot. Dengan model bahasa besar mulai berinteraksi dengan dunia perangkat lunak eksternal, banyak orang yang sebelumnya menganggap agen AI adalah bentuk akhir. Namun, jika kita meninjau karya-karya fiksi ilmiah klasik, kita akan menemukan bahwa apa yang sebenarnya diimpikan manusia adalah robot kecerdasan buatan yang dapat berinteraksi di dunia fisik.

Para ahli berpendapat bahwa terobosan signifikan di bidang robotika akan segera terjadi. Kemajuan kecerdasan buatan dalam beberapa tahun terakhir sedang membentuk kembali lanskap industri, sementara kemajuan dalam teknologi baterai, optimasi latensi, dan pengumpulan data akan semakin membentuk pemandangan masa depan. Teknologi enkripsi juga akan memainkan peran penting dalam proses ini. Aspek keamanan robot, pendanaan, penilaian, dan pendidikan patut dicermati.

Faktor Perubahan

terobosan Kecerdasan Buatan

Kemajuan model bahasa besar multimodal menyediakan "otak" yang diperlukan bagi Bot untuk melaksanakan tugas kompleks. Bot terutama merasakan lingkungan melalui penglihatan dan pendengaran. Model visi komputer tradisional unggul dalam deteksi dan klasifikasi objek, tetapi kesulitan dalam mengubah informasi visual menjadi instruksi tindakan yang bermakna. Meskipun model bahasa besar menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam pemahaman dan generasi teks, mereka terbatas dalam kemampuan persepsi dunia fisik.

Model Visual-Language-Action ( VLA ) memungkinkan Bot untuk mengintegrasikan persepsi visual, pemahaman bahasa, dan tindakan entitas dalam kerangka komputasi yang terpadu. Model VLA terbaru menetapkan tolok ukur baru untuk industri dengan kemampuan generalisasi nol sampel dan arsitektur dual sistem. Karakteristik generalisasi nol sampel memungkinkan Bot untuk segera beradaptasi dengan skenario baru, objek baru, dan instruksi baru tanpa perlu pelatihan ulang untuk setiap tugas. Arsitektur dual sistem memisahkan penalaran tingkat tinggi dan penalaran ringan, mewujudkan Bot humanoid komersial yang memiliki pemikiran mirip manusia dan akurasi waktu nyata.

Robot ekonomi menjadi kenyataan

Teknologi yang mengubah dunia memiliki karakteristik umum yaitu dapat diakses secara luas. Smartphone, komputer pribadi, dan teknologi pencetakan 3D telah menjadi umum dengan harga yang terjangkau oleh kelas menengah. Ketika harga robot di bawah harga mobil biasa atau pendapatan tahunan terendah, tidaklah mengherankan membayangkan dunia di mana pekerjaan fisik dan tugas sehari-hari sebagian besar dilakukan oleh robot.

dari penyimpanan menuju pasar konsumen

Teknologi robot sedang berkembang dari solusi pergudangan ke bidang konsumen. Dunia ini dirancang untuk manusia—manusia dapat menyelesaikan semua pekerjaan robot profesional, sementara robot profesional tidak dapat menangani semua pekerjaan manusia. Perusahaan robot tidak lagi terbatas pada pembuatan robot khusus untuk pabrik, tetapi beralih ke pengembangan robot humanoid yang lebih serbaguna. Oleh karena itu, garis depan teknologi robot tidak hanya ada di gudang, tetapi juga akan meresap ke dalam kehidupan sehari-hari.

Biaya adalah salah satu kendala utama dalam skalabilitas. Indikator paling penting adalah biaya keseluruhan per jam, yang dihitung dengan menjumlahkan biaya peluang dari waktu pelatihan dan pengisian daya, biaya pelaksanaan tugas, dan biaya pembelian robot, dibagi dengan total waktu operasi robot. Biaya ini harus lebih rendah dari tingkat upah rata-rata di industri terkait agar memiliki daya saing.

Untuk sepenuhnya meresap ke dalam bidang pergudangan, biaya komprehensif robot per jam harus di bawah 31,39 dolar AS. Sementara itu, di pasar konsumen terbesar - bidang pendidikan swasta dan layanan kesehatan, biaya tersebut harus dikendalikan di bawah 35,18 dolar AS. Saat ini, robot sedang berkembang menuju arah yang lebih murah, lebih efisien, dan lebih universal.

Langkah Terobosan Selanjutnya dalam Teknologi Bot

optimasi baterai

Teknologi baterai selalu menjadi kendala bagi robot yang ramah pengguna. Mobil listrik awal mengalami kesulitan untuk diadopsi karena keterbatasan teknologi baterai yang menyebabkan jarak tempuh yang pendek, biaya tinggi, dan utilitas yang rendah, dan robot menghadapi kesulitan yang sama. Saat ini, robot humanoid utama hanya memiliki daya tahan sekali jalan selama 90-120 menit. Pengguna jelas tidak ingin mengisi daya secara manual setiap dua jam, sehingga pengisian daya mandiri dan infrastruktur koneksi menjadi arah pengembangan utama.

Saat ini, pengisian daya Bot utama memiliki dua mode: penggantian baterai atau pengisian langsung. Mode penggantian baterai memungkinkan operasi berkelanjutan dengan mengganti paket baterai yang habis secara cepat, meminimalkan waktu henti, dan cocok untuk skenario lapangan atau pabrik. Pengisian induktif menggunakan cara penyediaan daya nirkabel, meskipun pengisian penuh memerlukan waktu yang lebih lama, tetapi dapat dengan mudah mencapai proses otomatisasi penuh.

optimasi keterlambatan

Operasi latensi rendah dapat dibagi menjadi dua kategori: persepsi lingkungan dan pengendalian jarak jauh. Persepsi mengacu pada kemampuan kognisi spasial robot terhadap lingkungan, sedangkan pengendalian jarak jauh merujuk pada kontrol waktu nyata oleh operator manusia.

Sistem persepsi Bot dimulai dari sensor murah, tetapi keunggulan teknologi terletak pada perangkat lunak integrasi, komputasi daya rendah, dan sirkuit kontrol presisi dalam milidetik. Setelah Bot menyelesaikan pemetaan ruang, jaringan saraf ringan akan menandai elemen seperti rintangan, palet, atau manusia. Setelah label skenario dimasukkan ke dalam sistem perencanaan, instruksi motor segera dihasilkan dan dikirim ke kaki, roda, atau lengan mekanis.

Percepatan latensi di bawah 50 milidetik setara dengan kecepatan refleks manusia—setiap latensi yang melebihi ambang ini akan menyebabkan gerakan Bot menjadi canggung. Oleh karena itu, 90% keputusan harus diselesaikan secara lokal melalui jaringan visual-bahasa-tindakan tunggal. Bot otonom penuh harus memastikan model VLA berkinerja tinggi memiliki latensi di bawah 50 milidetik; Bot yang dikendalikan jarak jauh memerlukan latensi sinyal antara sisi pengoperasian dan Bot tidak melebihi 50 milidetik.

optimasi pengumpulan data

Pengumpulan data utama memiliki tiga jalur: data video dunia nyata, data sintetis, dan data kontrol jarak jauh. Kendala inti antara data nyata dan data sintetis terletak pada menjembatani perbedaan antara perilaku fisik robot dan model video/simulasi. Data video nyata kekurangan umpan balik kekuatan, kesalahan gerakan sendi, dan detail fisik seperti deformasi material; sementara data simulasi kekurangan variabel yang tidak dapat diprediksi seperti kegagalan sensor dan koefisien gesekan.

Metode pengumpulan data yang paling potensial adalah pengendalian jarak jauh — di mana operator manusia mengendalikan Bot untuk melaksanakan tugas. Namun, biaya tenaga kerja adalah faktor pembatas utama dalam pengumpulan data dengan pengendalian jarak jauh.

Pengembangan perangkat keras kustom juga sedang memberikan solusi baru untuk pengumpulan data berkualitas tinggi. Beberapa perusahaan menggabungkan metode utama dengan perangkat keras kustom untuk mengumpulkan data gerakan manusia multidimensi, yang setelah diproses diubah menjadi dataset yang sesuai untuk pelatihan jaringan saraf Bot, bersama dengan siklus iterasi cepat menyediakan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk pelatihan AI Bot. Saluran teknologi ini secara bersama-sama memperpendek jalur konversi dari data mentah ke Bot yang dapat diterapkan.

Bidang Eksplorasi Utama

enkripsi teknologi dan Bot

Teknologi enkripsi dapat mendorong pihak yang tidak terpercaya untuk meningkatkan efisiensi jaringan Bot. Berdasarkan bidang kunci yang disebutkan sebelumnya, teknologi enkripsi dapat meningkatkan efisiensi dalam tiga aspek yaitu integrasi infrastruktur, optimasi latensi, dan pengumpulan data.

Jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi ( DePIN ) diharapkan dapat merevolusi infrastruktur pengisian daya. Ketika robot humanoid beroperasi secara global seperti mobil, stasiun pengisian harus tersedia seperti pom bensin. Jaringan terpusat memerlukan investasi awal yang besar, sedangkan DePIN akan membagi biaya kepada operator node, sehingga fasilitas pengisian dapat dengan cepat diperluas ke lebih banyak area.

DePIN juga dapat memanfaatkan infrastruktur terdistribusi untuk mengoptimalkan latensi pengendalian jarak jauh. Dengan mengagregasi sumber daya komputasi node tepi yang terdistribusi secara geografis, instruksi pengendalian jarak jauh dapat diproses oleh node lokal atau yang tersedia terdekat, meminimalkan jarak transmisi data dan secara signifikan mengurangi latensi komunikasi.

Kontrol jarak jauh adalah metode pengumpulan data yang paling menjanjikan, tetapi biaya untuk entitas terpusat yang mempekerjakan profesional untuk mengumpulkan data sangat tinggi. DePIN memecahkan masalah ini dengan memberi insentif kepada pihak ketiga untuk menyediakan data kontrol jarak jauh melalui token kripto. Beberapa proyek sedang membangun jaringan operator jarak jauh global, mengubah kontribusi mereka menjadi aset digital yang tertokenisasi, membentuk sistem terdesentralisasi tanpa izin—peserta dapat memperoleh keuntungan, serta berpartisipasi dalam pemerintahan dan membantu pelatihan robot AGI.

Keamanan selalu menjadi perhatian utama

Tujuan akhir dari teknologi robotika adalah untuk mencapai otonomi penuh, tetapi yang paling tidak diinginkan oleh manusia adalah otonomi yang mengubah robot menjadi senjata agresif. Masalah keamanan model bahasa besar telah menarik perhatian, dan ketika model-model ini memiliki kemampuan untuk bertindak secara fisik, keamanan robot menjadi syarat kunci untuk penerimaan masyarakat.

Keamanan ekonomi adalah salah satu pilar dari kemakmuran ekosistem Bot. Beberapa perusahaan sedang membangun lapisan koordinasi mesin terdesentralisasi, yang memungkinkan autentikasi identitas perangkat, verifikasi keberadaan fisik, dan akses sumber daya melalui enkripsi. Berbeda dengan manajemen pasar tugas yang sederhana, sistem ini memungkinkan Bot untuk membuktikan informasi identitas, lokasi geografis, dan catatan perilaku secara mandiri tanpa bergantung pada perantara terpusat.

Pembatasan perilaku dan autentikasi identitas dilaksanakan melalui mekanisme on-chain, memastikan bahwa siapa pun dapat diaudit kepatuhannya. Robot yang memenuhi standar keamanan, persyaratan kualitas, dan regulasi daerah akan mendapatkan penghargaan, sementara pelanggar akan menghadapi hukuman atau dicabut kualifikasinya, sehingga membangun mekanisme akuntabilitas dan kepercayaan dalam jaringan mesin otonom.

Jaringan penyewaan kembali pihak ketiga juga dapat memberikan jaminan keamanan yang setara. Meskipun sistem parameter hukuman masih perlu disempurnakan, teknologi terkait telah memasuki tahap praktis. Diperkirakan pedoman keamanan industri akan segera terbentuk, dan pada saat itu, parameter hukuman akan dimodelkan berdasarkan pedoman tersebut.

Mengisi Kekosongan dalam Tumpukan Teknologi Bot

Berbeda dengan AI, bidang robotika sulit diakses ketika dana terbatas. Untuk mencapai penyebaran robot, ambang pengembangannya harus diturunkan ke tingkat kemudahan yang sama seperti pengembangan aplikasi AI. Ada ruang untuk perbaikan di tiga bidang: mekanisme pembiayaan, sistem evaluasi, dan ekosistem pendidikan.

Pendanaan adalah titik nyeri dalam bidang robotika. Mengembangkan program komputer hanya memerlukan satu komputer dan sumber daya komputasi awan, sedangkan membangun robot yang fungsional lengkap harus membeli motor, sensor, baterai, dan perangkat keras lainnya, dengan biaya yang mudah melebihi 100.000 dolar AS. Sifat perangkat keras ini membuat pengembangan robotika kurang fleksibel dan lebih mahal dibandingkan AI.

Infrastruktur evaluasi robot dalam skenario nyata masih dalam tahap awal. Di bidang AI, telah dibangun sistem fungsi kerugian yang jelas, dan pengujian dapat sepenuhnya divirtualisasi. Namun, strategi virtual yang baik tidak dapat langsung diubah menjadi solusi efektif di dunia nyata. Robot perlu menguji fasilitas evaluasi strategi otonom dalam lingkungan nyata yang beragam untuk mencapai optimasi iteratif.

Ketika infrastruktur ini matang, bakat akan mengalir dalam jumlah besar, dan robot humanoid akan mengulangi kurva ledakan Web2. Beberapa perusahaan sedang mengembangkan "sistem Android versi robot", yang mengubah perangkat keras asli menjadi agen cerdas yang dapat ditingkatkan dengan kesadaran ekonomi. Modul perencanaan visual, bahasa, dan gerakan dapat dipasang dan digunakan seperti aplikasi ponsel, dan semua langkah penalaran disajikan dalam bahasa Inggris yang ringkas, sehingga operator tidak perlu berinteraksi dengan firmware untuk mengaudit atau menyesuaikan perilaku. Kemampuan penalaran bahasa alami ini memungkinkan generasi baru bakat untuk masuk tanpa hambatan ke dalam bidang robotika, mengambil langkah kunci menuju platform terbuka yang akan memicu revolusi robot.

Kepadatan bakat menentukan jalur industri. Sistem pendidikan inklusif yang terstruktur sangat penting untuk penyediaan bakat di bidang robotika. Beberapa perusahaan sedang meluncurkan kurikulum pendidikan umum berbasis robot humanoid di sekolah umum K-12 di Amerika Serikat. Desain kurikulum ini bersifat platform-agnostik, dapat disesuaikan dengan berbagai bentuk robot, dan memberikan kesempatan praktis bagi siswa. Sinyal positif ini memperkuat penilaian para profesional di industri: dalam beberapa tahun ke depan, tingkat ketersediaan sumber daya pendidikan robotika akan sebanding dengan bidang AI.

Prospek Masa Depan

Model visual-linguistik-tindakan ( VLA ) inovasi dan efek skala ekonomi telah melahirkan robot humanoid yang terjangkau, efisien, dan serbaguna. Dengan ekspansi robot gudang ke pasar konsumen, keamanan, model pendanaan, dan sistem evaluasi menjadi arah eksplorasi kunci. Teknologi enkripsi akan mendorong perkembangan robot melalui tiga jalur: memberikan jaminan ekonomi untuk keamanan, mengoptimalkan infrastruktur pengisian daya, serta meningkatkan performa latensi dan saluran pengumpulan data.