AIと暗号化技術による自動化革命：ボット業界の新たな章

人工知能の分野で重大なブレークスルーが起こった後、ボット技術は新たな発展の機会を迎えています。視覚-言語-行動モデル(VLA)の革新とスケール効果は、経済的で効率的かつ汎用的なヒューマノイドボットの誕生を促進しています。ボット技術が倉庫分野から消費市場へと拡大するにつれて、ボットの安全性、資金調達、評価メカニズムなどが深く探求すべき方向となっています。

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変化の要素

人工知能のブレークスルー

マルチモーダル大規模言語モデルの進展は、ボットが複雑なタスクを実行するための「脳」を提供します。視覚-言語-行動モデル(VLA)を通じて、ボットは統一されたフレームワークの中で視覚的知覚、言語理解、実体的行動を統合することが可能になりました。例えば、Figure AIが発表したHelixモデルは、ゼロショット一般化能力とシステム1/システム2の二重アーキテクチャを示しており、業界の新たなベンチマークを打ち立てました。

経済型ボットが現実になる

ロボットの価格が中産階級が受け入れられる範囲に下がると、そのアプリケーションシーンは大幅に拡大します。例えば、特定のヒューマノイドロボットの価格は一部の自動車モデルを下回っており、これによりロボットが日常生活に普及することが可能になります。

倉庫から消費者市場へ

ボット技術は倉庫ソリューションからより広範な消費分野へと拡大しています。ボット企業はもはや製造工場専用のボットに限定されず、より汎用性のあるヒューマノイドボットを開発しています。コストはスケーラビリティの主要なボトルネックの一つであり、時間当たりの総コストは関連業界の平均賃金レベルを下回らなければ競争力を持ちません。

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ボット技術の次の突破口

バッテリー最適化

バッテリー技術はユーザーフレンドリーなボットの重要なボトルネックです。現在、主に2つの充電モードがあります：バッテリー交換と直接充電です。バッテリー交換は野外や工場のシーンに適しており、誘導充電は完全自動化プロセスを実現するのが容易です。

レイテンシの最適化

低遅延操作はボットにとって重要であり、環境認識と遠隔操作の2つの側面を含みます。50ミリ秒未満の認識遅延は理想的なレベルと見なされ、人間の反射速度に相当します。全自律ボットと遠隔操作ボットは、ハイパフォーマンスVLAモデルの遅延をこの閾値未満に保つ必要があります。

データ収集の最適化

データ収集には主に三つの方法があります：現実世界のビデオデータ、合成データ、そして遠隔操作データ。遠隔操作は最も可能性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。一部の企業はカスタムハードウェアの開発を通じて、高品質なデータ収集のための新しいソリューションを提供しています。

探索するエリアに焦点を当てる

暗号化技術とボットの融合

暗号化技術は、インフラの接続、遅延の最適化、データ収集の3つの側面でボットネットワークの効率を向上させることができます。去中心化された物理インフラネットワーク(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ことが期待されています。さらに、暗号トークンを通じて第三者に遠隔操作データを提供するインセンティブを与えることで、高コストの問題を解決できます。

安全は常に核心的な関心事です

ボットの安全は社会的受容の重要な前提です。経済的安全はボットエコシステムの繁栄の柱の一つであり、いくつかのプロジェクトが去中心化されたボット調整レイヤーを構築しています。暗号化によるデバイスのアイデンティティ認証、物理的存在の検証、およびリソースの取得を実現しています。第三者による再ステーキングネットワークも対等な安全保証を提供できます。

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ボット技術スタックの空白を埋める

ロボットの普及を実現するには、その開発のハードルをAIアプリケーション開発の便利さにまで下げる必要があります。3つの重要な改善の余地には、資金調達メカニズム、評価システム、および教育エコシステムが含まれます。

資金調達はボット分野の痛点であり、ハードウェアコストが高いため、その開発には柔軟性が欠けています。現実のシナリオにおけるロボット評価インフラはまだ芽生えの段階にあり、多様な現実環境で自律戦略をテストする評価施設が必要です。

人材の密度が業界の軌跡を決定します。構造化された普遍的な教育システムは、ボット分野の人材供給にとって重要です。いくつかの企業は公立学校で人型ボットに基づいた一般教育課程を導入し、学生に実践的な操作の機会を提供しています。

今後の展望

VLAモデルの革新と規模の経済効果に伴い、経済的で効率的かつ汎用的なヒューマノイドボットが現実になりつつある。ロボット技術は、倉庫から消費者向け市場への拡大過程において、安全性、資金調達モデル、評価システムが重要な探求の方向性となっている。暗号化技術は、安全性を経済的に保証し、充電インフラを最適化し、遅延性能とデータ収集効率を向上させることでロボット業界の発展を促進することが期待されている。

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