AIと暗号化技術がボット革命を推進する

人工知能の突破はボット業界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進展はボットに複雑なタスクを実行する能力を与えています。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フレームワークの中で視覚的知覚、言語理解、そして実体の行動を統合できるようになりました。この技術の進歩は、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。

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技術の発展に伴い、ボットのコストは着実に下がっています。ボットの価格が普通の自動車や年収を下回るとき、私たちは肉体労働や日常の業務の大部分がボットによって行われる世界を想像できます。ボット技術は工業分野から消費市場に拡大しており、将来的には日常生活のあらゆる面に浸透していくでしょう。

ロボットの広範な利用を実現するためには、いくつかの重要な分野でのブレークスルーが必要です。まずはバッテリー技術の最適化、自動充電や接続インフラの改善が含まれます。次に遅延の最適化、ロボットは50ミリ秒以内に環境認識と意思決定を完了する必要があります。最後にデータ収集の改善、現実世界のデータ、合成データ、遠隔操作データの取得が含まれます。

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暗号化技術はボットの発展において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)は充電インフラを改革し、遠隔操作の遅延を最適化し、データ収集のためのインセンティブメカニズムを提供します。さらに、暗号化技術は経済的保証を通じてボットの安全性を強化することも可能です。

安全は常にボット技術の発展における核心的な関心事です。いくつかのプロジェクトは、暗号化証明を通じてデバイスのアイデンティティ認証と行動検証を実現する分散型のマシンコーディネーションレイヤーを構築しています。第三者の再ステーキングネットワークも対等なセキュリティ保証を提供でき、企業がセキュリティを最優先にするよう促します。

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ロボット技術の普及を推進するためには、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。オープンソースプロジェクトの発展は、ロボット開発の敷居を下げ、より普及しやすくします。構造化された包括的な教育システムは、ロボット分野の人材育成にとって極めて重要です。

これらの技術とインフラの成熟に伴い、人型ボットは今後数年で爆発的な成長を遂げると期待されています。暗号化技術は、安全性の確保、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、ボット業界の急速な発展を促進します。

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