AIと暗号化技術がボット業界の変革を推進

近年、人工知能分野の画期的な進展がボット技術に巨大な変革をもたらしています。マルチモーダル大言語モデルの発展は、ボットに複雑なタスクを実行するために必要な"脳"を提供します。視覚-言語-行動(VLA)モデルの出現により、ボットは統一された計算フレームワーク内で視覚的知覚、言語理解、実体行動を統合できるようになりました。この技術の突破は、汎用ヒューマノイドロボットの商業化応用の基盤を築きました。

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その一方で、ボットのコストは着実に下がっています。人型ボットの価格が普通の乗用車を下回るとき、私たちは将来の肉体労働や日常の業務が主にボットによって行われることを想像できます。ボット技術は倉庫などの専門分野から消費市場に拡大しており、ボットにはより強い汎用性が求められています。

ロボット技術の大規模な応用を実現するには、いくつかの重要な分野でブレークスルーを達成する必要があります。バッテリー技術の最適化は重点的な課題であり、自動充電やドッキングインフラの発展が含まれます。遅延の最適化はロボットのリアルタイム反応にとって極めて重要であり、50ミリ秒以下の感知遅延がロボットが機敏な動作を実現するための重要な閾値です。データ収集の改善もロボット技術の進歩を促進し、遠隔操作は非常に有望なデータ収集手段です。

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暗号化技術はボット分野で重要な役割を果たす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し、データ収集に対するインセンティブメカニズムを提供します。安全性はボット技術の発展において常に中心的な関心事であり、暗号化技術は経済的安全メカニズムと行動制約を通じてボットネットワークの安全性を強化することができます。

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ロボット技術の普及を促進するためには、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備する必要があります。ロボット開発のハードルを下げ、実際のシナリオに基づいた評価インフラを構築し、構造化された普及教育システムを構築することは、より多くの人材をこの分野に引き付けるのに役立ちます。

これらの技術とインフラの成熟に伴い、ヒューマノイドボットは今後数年間で爆発的な成長を遂げることが期待されています。暗号化技術は、経済的保証の提供、インフラの最適化、データ収集の改善などの面で重要な役割を果たし、ボット産業の急速な発展を促進します。

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