AIと暗号化技術がボット革命を推進する

人工知能とボット技術は革命的なブレークスルーを迎えています。視覚-言語-行動モデル(VLA)の革新は、ボットに複雑なタスクを実行するための「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デュアルシステムアーキテクチャを備えており、汎用ヒューマノイドロボットの新たな基準を打ち立てています。

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経済型ボットの出現により、ボットが大規模に普及することが期待されています。ボットの価格が普通の乗用車を下回る時、主にボットが肉体労働を行う世界はもはや遠いものではありません。ボット技術は倉庫から消費分野へと拡大し、より汎用性のあるヒューマノイドボットが開発されています。

全面的普及を実現するためには、ボットの時間あたりの総コストを約35ドル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、汎用性のある方向に進化しています。バッテリー技術、遅延最適化、データ収集の改善が今後の突破口となる鍵です。

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自主充電と対接インフラはバッテリー技術の重点です。センサーシステムと遠隔操作は50ミリ秒以下の低遅延を要求します。データ収集は主に現実の映像、合成データ、遠隔操作の三つの方法によって行われます。

暗号化技術は、充電インフラ、遅延最適化、データ収集の効率を向上させることが期待されています。去中心化物理インフラネットワーク(DePIN)は、充電施設を革新し、遠隔操作の遅延を最適化することができます。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核心的な関心事です。経済安全保証メカニズムと行動制約システムが構築されています。第三者の再担保ネットワークはボットの安全に対して対等な保証を提供することができます。

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ボット分野の資金調達メカニズム、評価システム、教育エコシステムには依然として改善の余地があります。オープンソースプロジェクトは、開発の敷居を下げ、"ボット版Androidシステム"のようなオープンプラットフォームを構築することに取り組んでいます。構造化された普遍的教育システムは、ボット人材の育成にとって極めて重要です。

未来数年,随着VLAモデルの革新と規模の効果により、経済的で効率的かつ汎用的な人型ボットが大規模に応用されることが期待されています。暗号化技術は、安全保証やインフラの最適化などの面で重要な役割を果たし、ボット技術を新たな時代に推進するでしょう。

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