Botlar sektöründe büyük bir atılım: AI ve şifreleme teknolojisi otomasyonu yeni bir çağa taşıyor

Yapay zekanın hızlı gelişimi, insanların robotlara yönelik beklentilerini yeniden şekillendiriyor. Büyük dil modellerinin dış dünya ile etkileşime girmeye başlamasıyla birlikte, birçok kişi AI botlarının zirveye ulaştığını düşünüyor. Ancak klasik bilim kurgu eserlerine göz attığımızda, insanlığın gerçekten arzuladığı şeyin fiziksel dünyada etkileşimde bulunabilen insansı robotlar olduğunu göreceğiz.

Sektör uzmanları, Botlar alanının ChatGPT benzeri büyük bir atılıma yaklaşmakta olduğunu düşünüyor. Bu makalede öncelikle son yıllarda AI teknolojisinin sektör dinamiklerini nasıl değiştirdiği analiz edilecek, ardından batarya, gecikme ve veri toplama gibi teknolojik ilerlemelerin geleceği nasıl şekillendireceği ve şifreleme teknolojisinin bu süreçteki rolü tartışılacaktır. Son olarak, Botlar güvenliği, finansman, değerlendirme ve eğitim gibi kritik alanlara odaklanacağız.

1. Değişimin Anahtar Faktörleri

(1) Yapay Zeka'nın突破

Çok modlu büyük dil modellerindeki ilerlemeler, Botların karmaşık görevleri yerine getirmesi için gerekli olan "beyin"i sağlamaktadır. Botlar, çevreyi esasen görsel ve işitsel algı yoluyla algılar.

Geleneksel bilgisayarlı görsel modeller nesne tespiti ve sınıflandırma konusunda uzmandır, ancak görsel bilgileri amaçlı eylem talimatlarına dönüştürmekte zorluk çekerler. Büyük dil modelleri metin anlama ve üretme konusunda mükemmel performans sergilerken, fiziksel dünyayı algılama yetenekleri sınırlıdır.

Görsel-dil-eylem ( VLA ) modeli sayesinde, Botlar görsel algı, dil anlama ve nesne eylemlerini tek bir hesaplama çerçevesinde birleştirebiliyor. Şubat 2025'te, bir AI şirketi Helix isimli genel insansı robot kontrol modelini tanıttı; bu VLA modeli, sıfır örnek genelleme yeteneği ve çift sistem mimarisi ile sektörde yeni bir standart belirledi. Sıfır örnek genelleme özelliği, Botların her görev için yeniden eğitim almadan yeni sahnelere, yeni nesnelere ve yeni talimatlara uyum sağlamasına olanak tanıyor. Çift sistem mimarisi, yüksek düzeyde akıl yürütmeyi hafif akıl yürütmeden ayırarak, insansı düşünce ve gerçek zamanlı hassasiyet sunan ticari insansı robotları mümkün kılıyor.

(2) Ekonomik Botlar gerçeğe dönüşüyor

Dünyayı değiştiren teknolojilerin hepsinin ortak bir özelliği vardır - yaygınlık. Akıllı telefonlar, kişisel bilgisayarlar, 3D yazıcı teknolojileri, orta sınıfın karşılayabileceği fiyatlarla yaygınlaşmıştır. Bazı Botların fiyatı ortalama bir sedan arabanın veya Amerika'daki en düşük yıllık gelirin altına düştüğünde, fiziksel işlerin ve günlük işlerin çoğunluğunun Botlar tarafından yapıldığı bir dünya hayal etmek artık uzak bir ihtimal olmaktan çıkıyor.

(3) Depolamadan tüketici pazarına geçiş

Botlar teknolojisi, depo çözümlerinden tüketim alanına doğru genişliyor. Dünyamız insanlar için tasarlandı - insanlar tüm uzman robotların işlerini yapabilirken, uzman robotlar tüm insanların işlerini yapamaz. Robot şirketleri artık sadece fabrikalara özel robotlar üretmekle sınırlı kalmıyor, daha evrensel insansı robotlar geliştirmeye yöneliyor. Bu nedenle robot teknolojisinin öncüsü yalnızca depolarda değil, günlük hayata da sızacak.

Maliyet, ölçeklenebilirliğin en önemli darboğazlarından biridir. En kritik gösterge, saatlik toplam maliyettir, hesaplama yöntemi ise: eğitim ve şarj sürelerinin fırsat maliyeti, görev yürütme maliyeti ve Botların edinim maliyetinin toplamı, Botların toplam çalışma süresine bölünerek hesaplanır. Bu maliyet, ilgili sektörün ortalama ücret seviyesinin altında olmalıdır ki rekabetçi olabilsin.

Depolama alanına kapsamlı bir şekilde sızmak için Botlar'ın saatlik toplam maliyeti 31.39 doların altında olmalıdır. En büyük tüketici pazarında - özel eğitim ve sağlık hizmetleri alanında - bu maliyet 35.18 doların altında tutulmalıdır. Mevcut durumda Botlar, daha ucuz, daha verimli ve daha evrensel bir yönelimde gelişmektedir.

2. Botlar teknolojisinin bir sonraki atılımı

(1) Pil optimizasyonu

Pil teknolojisi, kullanıcı dostu Botlar için her zaman bir engel olmuştur. Erken elektrikli araçlar, pil teknolojisinin sınırlamaları nedeniyle kısa menzil, yüksek maliyet ve düşük kullanılabilirlik nedeniyle yaygınlaşmakta zorluk çekti; Botlar da aynı sıkıntıyı yaşıyor. Bazı tanınmış Botların tek seferdeki menzili yalnızca 90 dakika ile 2 saat arasındadır. Kullanıcıların her iki saatte bir manuel olarak şarj etmeyi istemedikleri açık, bu nedenle otonom şarj ve bağlantı altyapısı ana gelişim yönleri haline geldi. Şu anda Botların şarjı için iki ana mod bulunmaktadır: pil değiştirme veya doğrudan şarj.

Pil değiştirme modu, tükenen pil grubunun hızlı bir şekilde değiştirilmesiyle sürekli çalışma sağlar, duruş süresini en aza indirir ve saha veya fabrika senaryolarına uygundur. Bu süreç manuel olarak veya otomatik olarak gerçekleştirilebilir.

Indüksiyon şarj, kablosuz güç sağlama yöntemi kullanır. Tam şarj süresi uzun sürse de, tamamen otomatik bir süreç gerçekleştirmek mümkündür.

(2) Gecikme optimizasyonu

Düşük gecikme işlemleri, çevre algısı ve uzaktan kontrol olmak üzere iki kategoriye ayrılabilir. Algı, Botların çevreye yönelik mekansal bilişsel yeteneğini ifade eder, uzaktan kontrol ise insan operatörün gerçek zamanlı kontrolünü özel olarak belirtir.

Araştırmalar, Botlar algılama sistemlerinin ucuz sensörlerle başladığını göstermektedir, ancak teknolojik koruma yazılım entegrasyonu, düşük güç tüketimi hesaplaması ve milisaniye düzeyinde hassas kontrol devrelerinde yatmaktadır. Botlar mekansal konumlandırma tamamlandığında, hafif sinir ağları engelleri, paletleri veya insanları gibi unsurları etiketler. Senaryo etiketleri planlama sistemine girdiğinde, hemen ayak, tekerlek grubu veya mekanik kollar için motor talimatları oluşturulur. 50 milisaniyenin altındaki algılama gecikmesi, insan refleks hızına eşittir - bu eşiği aşan herhangi bir gecikme, Botların hareketlerini hantal hale getirir. Bu nedenle, kararların %90'ı tek bir görsel-dil-eğitim ağı aracılığıyla yerel olarak tamamlanmalıdır.

Tam bağımsız Botlar, yüksek performanslı VLA modelinin gecikmesinin 50 milisaniyenin altında olmasını sağlamalıdır; uzaktan kontrol edilen Botlar ise, kontrol terminali ile Botlar arasındaki sinyal gecikmesinin 50 milisaniyeyi geçmemesini gerektirir. Burada VLA modelinin önemi özellikle vurgulanmaktadır - eğer görsel ve metin girişi farklı modeller tarafından işlendikten sonra büyük dil modeline girilirse, toplam gecikme 50 milisaniye eşiğini aşacaktır.

(3) Veri toplama optimizasyonu

Veri toplamanın başlıca üç yolu vardır: gerçek dünya video verisi, sentetik veri ve uzaktan kontrol verisi. Gerçek veri ile sentetik veri arasındaki temel engel, robotların fiziksel davranışları ile video/simülasyon modelleri arasındaki farkın kapatılmasıdır. Gerçek video verisi, kuvvet geri bildirimi, eklem hareketi hatası ve malzeme deformasyonu gibi fiziksel ayrıntıları içermez; simülasyon verisi ise sensör arızaları, sürtünme katsayısı gibi öngörülemeyen değişkenlerden yoksundur.

En büyük potansiyele sahip veri toplama yöntemi uzaktan kontrol ile insan operatörlerin robotları uzaktan kontrol ederek görevleri yerine getirmesidir. Ancak insan gücü maliyeti, uzaktan kontrol veri toplamanın başlıca kısıtlayıcı faktörüdür.

Özel donanım geliştirme, yüksek kaliteli veri toplama için yeni çözümler sunmaktadır. Bazı şirketler, yaygın yöntemlerle özel donanımı birleştirerek çok boyutlu insan hareket verilerini toplamakta, işlendikten sonra robotlar için sinir ağı eğitimi uygun veri setlerine dönüştürmekte ve hızlı iterasyon döngüleri ile AI robotlarının eğitimi için büyük miktarda yüksek kaliteli veri sağlamaktadır. Bu teknik borular, ham verilerden dağıtılabilir robotlara dönüşüm yolunu kısaltmaktadır.

3. Önemli Keşif Alanları

(1) şifreleme teknolojisi ve Botlar entegrasyonu

şifreleme teknolojisi, güven olmayan tarafları Botlar ağ verimliliğini artırmaya teşvik edebilir. Önceki metinde belirtilen anahtar alanlara dayanarak, şifreleme teknolojisi, altyapı entegrasyonu, gecikme optimizasyonu ve veri toplama açısından verimliliği artırabilir.

Merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı ( DePIN ), şarj altyapısını devrim niteliğinde değiştirmeyi vaat ediyor. İnsan biçimli robotlar, otomobiller gibi küresel olarak hareket ederken, şarj istasyonları da benzin istasyonları gibi erişilebilir olmalıdır. Merkezi ağlar, büyük ön yatırımlar gerektirirken, DePIN maliyetleri düğüm işletmecilerine dağıtarak şarj tesislerinin daha fazla alana hızlıca yayılmasını sağlıyor.

DePIN ayrıca dağıtık altyapıyı kullanarak uzaktan kontrol gecikmesini optimize edebilir. Coğrafi olarak dağıtılmış kenar düğümleri hesaplama kaynaklarını bir araya getirerek, uzaktan kontrol komutları yerel veya en yakın kullanılabilir düğüm tarafından işlenebilir, veri iletim mesafesini en aza indirerek iletişim gecikmesini önemli ölçüde azaltır. Ancak mevcut DePIN projeleri esasen merkeziyetsiz depolama, içerik dağıtımı ve bant genişliği paylaşımına odaklanmaktadır. Bazı projeler kenar hesaplama uygulamalarının akış medya veya nesnelerin internetindeki avantajlarını gösterse de, henüz robotlar veya uzaktan kontrol alanına uzanmamıştır.

Uzaktan kontrol, en umut verici veri toplama yöntemidir, ancak merkezi varlıkların profesyonel personel istihdam ederek veri toplama maliyeti son derece yüksektir. DePIN, üçüncü tarafların uzaktan kontrol verilerini sağlamaları için şifreleme tokenleriyle teşvik ederek bu sorunu çözmektedir. Bazı projeler, katkılarını tokenleştirilmiş dijital varlıklara dönüştüren küresel uzaktan operatör ağı inşa etmektedir, böylece izin gerektirmeyen merkeziyetsiz bir sistem oluşturulmaktadır — katılımcılar hem kazanç elde edebilir hem de yönetişime katılarak AGI botlarını eğitmeye yardımcı olabilirler.

(2) Güvenlik her zaman temel bir endişedir

Botlar teknolojisinin nihai hedefi tamamen otonom hale gelmektir, ancak insanlık, otonomitenin botları saldırgan silahlara dönüştürmesini en az istemektedir. Büyük dil modellerinin güvenlik sorunları endişe yaratmıştır ve bu modeller fiziksel hareket kabiliyetine sahip olduğunda, bot güvenliği toplumsal kabulün ana şartı haline gelir.

Ekonomik güvenlik, Botlar ekosisteminin refahının temel sütunlarından biridir. Bu alandaki bazı şirketler, cihaz kimlik doğrulaması, fiziksel varlık doğrulaması ve kaynak erişimi sağlamak için şifreleme kanıtları aracılığıyla merkeziyetsiz bir makine koordinasyon katmanı inşa etmektedir. Basit görev pazarı yönetiminden farklı olarak, bu sistemler Botlar'ın merkezi aracılarına bağımlı olmadan, kimlik bilgilerini, coğrafi konumlarını ve davranış kayıtlarını otonom olarak kanıtlamalarına olanak tanır.

Davranış kısıtlamaları ve kimlik doğrulama, zincir üzerindeki mekanizmalar aracılığıyla uygulanır ve herkesin uyumluluğu denetlemesini sağlar. Güvenlik standartlarına, kalite gereksinimlerine ve bölgesel düzenlemelere uygun Botlar ödüllendirilecek, ihlalde bulunanlar ise ceza veya diskalifiye ile karşılaşacak, böylece özerk makine ağında hesap verebilirlik ve güven mekanizması oluşturulacaktır.

Üçüncü taraf yeniden teminat ağı da eşit güvence sağlayabilir. Ceza parametreleri sistemi hala geliştirilmesi gereken bir alan olmasına rağmen, ilgili teknoloji uygulanabilir aşamaya girmiştir. Sektör güvenlik standartlarının yakında oluşması bekleniyor, bu aşamada ceza parametreleri bu standartlara göre modelleme yapılacaktır.

4. Botlar teknolojisi yelpazesindeki boşlukları doldurmak

AI'den farklı olarak, Botlar alanında sınırlı fonla başlamak zor. Botların yaygınlaşması için, geliştirme eşiğinin AI uygulama geliştirme kadar kolay bir seviyeye indirilmesi gerekiyor. Üç düzeyde iyileştirme alanı olduğunu düşünüyoruz: finansman mekanizması, değerlendirme sistemi ve eğitim ekosistemi.

Finansman, Botlar alanında bir sorun noktasıdır. Bilgisayar programı geliştirmek için sadece bir bilgisayar ve bulut bilişim kaynakları yeterken, tam işlevsel bir Bot oluşturmak için motor, sensör, batarya gibi donanımların satın alınması gerekmektedir ve maliyet kolayca 100.000 doları geçmektedir. Bu donanım özellikleri, Bot geliştirmeyi AI'ya kıyasla daha az esnek ve maliyetli hale getirmektedir.

Gerçek dünya senaryolarındaki Botlar değerlendirme altyapısı henüz emekleme aşamasındadır. AI alanında net bir kayıp fonksiyonu sistemi kurulmuştur, testler tamamen sanallaştırılabilir. Ancak, mükemmel sanal stratejiler doğrudan gerçek dünya için etkili çözümler haline getirilemez. Botlar, çeşitli gerçek ortamlar içinde otonom stratejilerin değerlendirme altyapısını test etmelidir, böylece iteratif optimizasyonu gerçekleştirebilirler.

Bu altyapılar olgunlaştıkça, yetenekler büyük bir akınla gelecektir ve insansı robotlar Web2'nin patlama eğrisini yeniden yaşayacaktır. Bazı şirketler bu yönde ilerliyor - açık kaynak projeleri, ham donanımı ekonomik bilince sahip yükseltilebilir akıllı varlıklara dönüştürüyor. Görsel, dil ve hareket planlama modülleri, telefon uygulamaları gibi tak-çalıştır şeklinde kullanılabilir, tüm akıl yürütme adımları sade İngilizce ile sunulmakta, bu sayede operatörlerin firmware ile etkileşime girmeden davranışları denetlemesi veya ayarlaması mümkün olmaktadır. Bu doğal dil akıl yürütme yeteneği, yeni nesil yeteneklerin robotik alana sorunsuz bir şekilde girmesini sağlamakta ve robot devrimini patlatacak açık platforma doğru atılan kritik bir adım olmaktadır, tıpkı açık kaynak hareketinin AI'yı hızlandırıcı etkisi gibi.

Yetenek yoğunluğu sektörün rotasını belirler. Yapılandırılmış kapsayıcı eğitim sistemi, Botlar alanında yetenek akışını sağlamak için hayati öneme sahiptir. Bazı şirketler, ABD'deki K-12 devlet okullarında insan biçimli Botlar üzerine genel eğitim müfredatını uygulamaya koymaya başladı. Bu müfredat, platform bağımsızlığına sahip olacak şekilde tasarlanmış olup, öğrencilere çeşitli Botlar biçimlerine uyum sağlama ve pratik uygulama fırsatları sunmaktadır. Bu olumlu sinyal, sektördeki öngörüleri güçlendirmiştir: Önümüzdeki birkaç yıl içinde Botlar eğitim kaynaklarının zenginliği, AI alanıyla eşdeğer olacak.

5. Gelecek Vizyonu

Görsel-dil-eylem modeli ( VLA )'in yeniliği ve ölçek ekonomisi etkileri, ekonomik, verimli ve evrensel insansı robotların ortaya çıkmasına neden oldu. Depolama robotlarının tüketici pazarına genişlemesiyle birlikte, güvenlik, finansman modeli ve değerlendirme sistemi ana keşif yönleri haline geldi. Sektör uzmanları, şifreleme teknolojisinin üç yoluyla ilerleyeceğine inanıyor.