mã hóa x Bots：深入了解 6 个值得 theo dõi 的项目

Tác giả: Krix

Biên dịch: Shenchao TechFlow

Liên kết gốc:

Tuyên bố: Bài viết này là nội dung được sao chép, độc giả có thể nhận thêm thông tin qua liên kết gốc. Nếu tác giả có bất kỳ ý kiến nào về hình thức sao chép, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi, chúng tôi sẽ thực hiện sửa đổi theo yêu cầu của tác giả. Việc sao chép chỉ nhằm mục đích chia sẻ thông tin, không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào, không đại diện cho quan điểm và lập trường của Wu.

Morgan Stanley dự đoán rằng đến năm 2050, số lượng robot hình người (chú thích của Shen Chao: robot giống con người và có khả năng hành động như con người) có thể đạt gần 1 tỷ, và Elon Musk cho biết đến năm 2040, số lượng robot hình người sẽ vượt qua số lượng con người. Cuộc thảo luận về cách thức thế giới sẽ vận hành trong vài thập kỷ tới vừa thú vị vừa mang lại nỗi lo thực sự.

Với sự gia tăng hiệu suất sản xuất, giảm chi phí cùng với sự tiến bộ của vật liệu và công nghệ, nhiều nhà lãnh đạo tư tưởng cho rằng chúng ta đang đứng trên bờ vực của thời đại robot. Dự kiến đến năm 2029, điều này sẽ thúc đẩy quy mô thị trường robot đạt 73 tỷ USD.

Nguồn

Rõ ràng, phần lớn sự tăng trưởng sẽ đến từ vốn cổ phần tư nhân. Tuy nhiên, khi môi trường quy định trong lĩnh vực tiền điện tử ngày càng rõ ràng, ngày càng nhiều công ty khởi nghiệp sẽ chuyển sang blockchain, huy động vốn hiệu quả và nhanh chóng thông qua việc bán token.

Hiện tại, tổng giá trị của ngành công nghiệp robot trong lĩnh vực tiền điện tử khoảng 250 triệu USD. Điều này chỉ là một phần nhỏ.

Mục đích của bài viết này là cung cấp một cái nhìn rõ ràng hơn về các lĩnh vực phân khúc hiện tại và giới thiệu một số dự án tiềm năng nhất.

Tại sao công nghệ robot cần phải được mã hóa Trước khi khám phá sâu hơn về giá trị của những dự án này, điều cần thiết là phải làm rõ mối liên hệ chính giữa hai lĩnh vực dường như xa cách.

1. Tầng hợp tác

Trong một thế giới mà các robot làm việc cùng nhau (chẳng hạn như máy bay không người lái giao hàng hoặc robot trong nhà máy), cần có một lớp hợp tác để cho phép những cỗ máy độc lập này vượt qua những giới hạn của hệ điều hành của chúng để hợp tác.

2. Tầng tài chính

Hệ thống thanh toán truyền thống không thể đáp ứng nhu cầu giao dịch vi mô quy mô lớn do các vấn đề về chi phí và độ trễ. Trong khi đó, giao dịch blockchain chi phí thấp và ngay lập tức trong lĩnh vực tiền điện tử có thể thực hiện nền kinh tế máy đối máy (M2M) liền mạch, điều này rất quan trọng cho một tương lai mà hàng tỷ robot hoạt động mà không có sự giám sát của con người.

3. Mô hình sở hữu và cho thuê phi tập trung

Chi phí cao của phần cứng robot (ví dụ, một robot Optimus cần từ 20.000 đến 30.000 đô la) đã hạn chế tính phổ biến của nó.

Lĩnh vực tiền mã hóa có thể đạt được quyền sở hữu một phần thông qua NFT hoặc token hóa, cho phép cá nhân đầu tư hoặc cho thuê một nhóm robot.

Có thể tưởng tượng một thị trường chuyển đổi khái niệm này thành tài sản “Robot-as-a-Service” (RaaS), giúp các doanh nghiệp nhỏ và người tiêu dùng dễ dàng sử dụng robot hơn.

4. An ninh dữ liệu và khả năng xác minh

Công nghệ robot phụ thuộc vào các tập dữ liệu khổng lồ để đào tạo trí tuệ nhân tạo, nhưng lưu trữ dữ liệu tập trung có nguy cơ bị rò rỉ hoặc thao túng.

Blockchain cung cấp các ghi chép dữ liệu không thể bị sửa đổi và có thể xác minh, đảm bảo rằng dữ liệu được tạo ra bởi robot (chẳng hạn như đầu vào cảm biến) là an toàn và không bị can thiệp.

Điều này rất quan trọng đối với sự tuân thủ quy định và niềm tin trong các ứng dụng như robot chăm sóc sức khỏe hoặc chăm sóc người cao tuổi.

5. Tài trợ và sự phù hợp với cộng đồng

Việc phát triển công nghệ robot tiên tiến cần một lượng lớn vốn, nhưng mô hình đầu tư mạo hiểm truyền thống tiến triển chậm và tỷ lệ đầu tư cổ phần quá cao. Các nền tảng khởi động và bán token trong lĩnh vực tiền điện tử cung cấp một phương pháp huy động vốn nhanh chóng, được cộng đồng thúc đẩy, cân bằng cơ chế khuyến khích giữa các nhà phát triển và người dùng.

Thông qua những lợi thế đã liệt kê ở trên, có thể hiểu rõ hơn về những điểm cần chú ý.

Bây giờ đi vào vấn đề chính.

Openmind

Gần đây, OpenMind đã nhận được khoản đầu tư 20 triệu USD từ những người tham gia hàng đầu trong ngành như Pantera Capital, và nhờ vào lớp tương tác FABRIC (một hệ thống thần kinh số cho các máy thông minh toàn cầu), họ đã trở thành một trong những người dẫn đầu trong lĩnh vực này.

Fabric cung cấp các nguyên lý cốt lõi về danh tính, vị trí, xác thực và thanh toán, biến một tập hợp robot đơn lẻ thành một hệ sinh thái hợp tác thống nhất.

Fabric đạt được sự hợp tác đa tác nhân và quyết định theo thời gian thực thông qua bốn chức năng chính sau:

Danh tính máy có thể xác minh: Mỗi máy nhận được một danh tính độc lập và an toàn được mã hóa (ERC-7777), thực hiện xác minh không cần tin cậy, ngăn chặn lừa đảo, đảm bảo tính toàn vẹn của giao tiếp.

Bằng chứng vị trí: Một hệ thống GPS phi tập trung và không thể bị giả mạo, cho phép máy móc chứng minh vị trí vật lý của nó, điều này rất quan trọng cho việc hợp tác và chia sẻ bản đồ.

Xác thực nhiệm vụ: Sử dụng dữ liệu cảm biến có chữ ký mã hóa hoặc chứng minh số để xác thực giao thức tiêu chuẩn hóa hoàn thành nhiệm vụ, đồng thời kích hoạt thanh toán tự động.

Thanh toán bằng stablecoin: Lớp thanh toán tích hợp, sử dụng stablecoin để thực hiện thanh toán thời gian thực, không ma sát, không cần lo lắng về tính biến động hoặc phụ thuộc vào hệ thống tài chính truyền thống.

FABRIC cung cấp kết nối liền mạch cho lực lượng lao động tương lai, trong khi OM1 là một hệ điều hành gốc AI mã nguồn mở, cho phép các nhà phát triển cấu hình và triển khai các tác nhân trong môi trường số và vật lý.

Điều này có nghĩa là bạn có thể tạo ra một nhân vật AI có thể chạy trên đám mây hoặc phần cứng robot vật lý (chẳng hạn như Quadrupeds, TurtleBot 4 và Humanoids).

Nguồn

Cần lưu ý rằng dự án gần đây đã phát hành OpenMind App, được gọi là “Uber của thế giới robot”. Vâng, ứng dụng cũng liên quan đến hệ thống điểm.

Auki Auki là một đối thủ nặng ký khác, đã hoạt động trong lĩnh vực này hơn 5 năm. Tập trung vào tính toán không gian, Auki đã giải quyết thách thức của AI trong việc thể hiện trí thông minh trong thế giới thực thông qua công nghệ mang tên Posemesh.

Posemesh được xây dựng trên mạng DePIN, mạng này có khả năng chia sẻ dữ liệu không gian và khả năng tính toán của thiết bị kỹ thuật số một cách an toàn và riêng tư. Điều này cho phép robot hiểu biết tập thể về thế giới vật lý và tương tác tốt hơn với nhau.

Bạn không cần chia sẻ thông tin camera với các thực thể tập trung, mà có thể trao đổi dữ liệu không gian một cách riêng tư với miền mà bạn đang truy cập hoặc với những người bạn khác trong khu vực của bạn.

Trên Auki, thiết bị có thể đóng góp hoặc yêu cầu dữ liệu cảm biến, khả năng xử lý, lưu trữ, mạng và dịch vụ giám sát.

Hệ thống danh tiếng và phần thưởng dựa trên Base L2 đảm bảo an toàn thông qua phương pháp mã hóa, đồng thời cung cấp cơ sở kinh tế cho việc phân bổ và vận hành tài nguyên của mạng DePIN.

Nguồn

Ký hiệu token là $AUKI.

Lưu ý: Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về quá trình phát triển và hướng đi trong tương lai, tôi khuyên bạn nên đọc bài viết giới thiệu bảy phần đầy suy ngẫm của họ.

Codec

Tiếp tục khám phá lĩnh vực hợp tác robot, Codec là một dự án dựa trên Solana, giải quyết những hạn chế cơ bản của phần mềm và tự động hóa robot truyền thống trong môi trường tính toán phân tán hiện tại.

Codec áp dụng ý tưởng về quy trình làm việc tự động hóa AI vào lĩnh vực robot, cung cấp một nền tảng thống nhất, hoạt động trên đám mây, biên, máy tính để bàn và phần cứng robot.

Thú vị là, lớp hợp tác của nó cũng được gọi là Fabric, cùng tên với sản phẩm của OpenMind, và có những điểm tương đồng về khái niệm (mặc dù chi tiết kỹ thuật có sự khác biệt).

Fabric được xây dựng trên kiến trúc ba lớp: lớp máy, lớp hệ thống và lớp thông minh.

Nguồn

Thông qua Fabric và Operator Kit (một khung Python thống nhất để tạo, đào tạo và triển khai các tác nhân thông minh), cũng như các mô hình VLA hỗ trợ, Codec cho phép các tác nhân số hoặc vật lý thực hiện các nhiệm vụ phức tạp dựa vào đầu vào từ thị giác hoặc các cảm biến khác.

Để chứng minh hiệu quả của công nghệ CodecFlow, nhóm đã phát hành RoboMove, một robot mô phỏng có khả năng thực hiện các hành động dựa trên đầu vào của con người.

Biểu tượng token là $CODEC.

RoboStack

Mặc dù các dự án như OpenMind, Auki và Codec đang đưa robot đến gần hơn với thế giới thực, nhưng đối với hầu hết các công ty khởi nghiệp và tổ chức, việc mua sắm phần cứng và công cụ đắt tiền ở giai đoạn đầu rõ ràng là quá xa xỉ. Do đó, một nền tảng kiểm tra môi trường thực tế (tại đây giống như trên đám mây) có thể chính là chìa khóa để thúc đẩy phát triển robot ở cấp cơ sở.

Cốt lõi của RoboStack là RCP (Giao thức ngữ cảnh robot, Robot Context Protocol), đây là một lớp giao tiếp tiêu chuẩn hóa, dùng để kết nối robot, đại lý AI và người dùng con người, tạo thành một hệ sinh thái thống nhất.

Nguồn

Trên đám mây, người dùng có thể mô phỏng và tái hiện nhiều điều kiện khác nhau, bao gồm các môi trường cực đoan hoặc khó tiếp cận.

Nền tảng này cho phép bạn tùy chỉnh hoàn toàn cài đặt robot, cấu hình cảm biến và các yếu tố môi trường.

Sau khi định nghĩa quy trình làm việc, hệ thống sẽ tự động chạy trên đám mây và thu thập cũng như lưu trữ tất cả dữ liệu được tạo ra để phục vụ việc đào tạo, phân tích hoặc nghiên cứu AI.

Biểu tượng token là $ROBOT.

Hãy tách rời khỏi những hoạt động phức tạp của sự hợp tác giữa máy móc và tập trung vào một vấn đề then chốt khác: Robot làm thế nào để chuyển đổi năng lượng của AI thành khả năng trong thế giới thực. Gợi ý: Hiểu một khái niệm không có nghĩa là nó có thể được sao chép một cách dễ dàng.

Im lặng

Bạn thấy đấy, mặc dù ChatGPT có thể biết các lệnh để tạo ra âm thanh, nhưng việc thực sự hiểu âm thanh thì phức tạp hơn nhiều, vì nó phụ thuộc vào ngữ cảnh, chẳng hạn như âm điệu, cao độ, nhịp điệu và môi trường.

Cùng một âm thanh trong bài hát, tín hiệu cảnh báo hoặc cuộc trò chuyện hàng ngày có thể mang ý nghĩa hoàn toàn khác nhau, và thật khó để nắm bắt những sắc thái này mà không có nhiều ví dụ thực tế.

Silencio đã giải quyết thách thức này thông qua mạng DePIN của mình, thu thập và xử lý các điểm dữ liệu âm thanh từ thế giới thực, giúp robot có khả năng nhận thức thính giác tiên tiến và nhận thức về môi trường.

Bằng cách cung cấp các tập dữ liệu âm thanh đa dạng, bao gồm âm thanh môi trường, giọng nói đa ngôn ngữ và các dấu hiệu phi ngôn ngữ (như tiếng cười hoặc tiếng bước chân), Silencio đào tạo mô hình AI để nâng cao khả năng phân loại âm thanh, nhận diện giọng nói và hiểu ngữ cảnh của robot, từ đó vượt qua những giới hạn trong việc giải thích các môi trường âm thanh phức tạp.

Ứng dụng di động flagship của nó đã thu thập hơn 40 tỷ điểm dữ liệu từ 1,1 triệu người đóng góp ở hơn 180 quốc gia.

Nguồn

Ký hiệu token là $SLC.

Vượt qua Thực tại

Silencio tập trung vào việc ghi lại âm thanh, trong khi Over the Reality tập trung vào việc ghi lại hiệu ứng hình ảnh, điều này quan trọng hơn cho việc vận hành của robot trong cuộc sống thực.

Mặc dù việc trang bị cho robot cảm biến lidar và camera có vẻ đơn giản, nhưng nếu không có bản đồ 3D, các cảm biến này không đủ để hiểu đầy đủ về môi trường động phức tạp. Bản đồ 3D là rất quan trọng vì nó tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến để tạo ra một đại diện thể tích chi tiết của môi trường xung quanh.

Nó có thể nắm bắt độ sâu, mối quan hệ không gian và hướng của vật thể, giúp robot điều hướng chính xác trong các không gian lộn xộn như kho hàng hoặc khu vực thiên tai.

Nói tóm lại: Số lượng dữ liệu càng nhiều, chức năng của robot càng mạnh mẽ.

Tương tự như Silencio, Over the Reality được xây dựng trên mạng DePIN, khuyến khích cộng đồng lập bản đồ toàn cầu sử dụng điện thoại thông minh tiêu chuẩn và camera 360 độ để quét các khu vực có lưu lượng cao, và được thưởng bằng token OVR.

OVRMaps đã vẽ bản đồ cho hơn 150.000 địa điểm và có hơn 70 triệu bức ảnh, phủ sóng diện tích hơn 44 triệu mét vuông.

Nguồn

Biểu tượng token là $OVR.

Dự án đáng chú ý SHOW ROBOTICS: Phát triển robot có trí tuệ nhân tạo vật lý, kết hợp trí tuệ nhân tạo tiên tiến với công nghệ robot, tập trung vào lĩnh vực giải trí và ứng dụng thực tế, tạo ra những cỗ máy có khả năng học hỏi và thực hiện các nhiệm vụ trong thực tế.

HomebrewRobotics: Tạo ra một thị trường mô hình robot, cho phép mọi người sử dụng mô hình robot thông qua việc cung cấp phần mềm được xây dựng sẵn và các công cụ lập trình AI khác.

Peaq: Do có độ nổi tiếng cao, ở đây không cần phải nhắc lại.

Tóm tắt Mặc dù lĩnh vực robot rất mới mẻ và thú vị đối với nhiều người, nhưng việc tìm kiếm các dự án chất lượng thực sự trong lĩnh vực này vẫn đầy thách thức.

Điểm mấu chốt của bài viết này là: Thay vì đặt cược vào những dự án mới có thể chỉ là cách kiếm tiền, hãy chú ý đến những người chơi trưởng thành đã được củng cố từ trước khi cơn sốt bắt đầu và chọn đầu tư vào họ.

Hiện tại tổng giá trị thị trường của tất cả các dự án robot vẫn dưới 300 triệu đô la, vì vậy nhiệm vụ sàng lọc tương đối đơn giản.

Tất nhiên, một số dự án được đề cập trong bài viết này cũng khá mới, nhưng thông qua việc chọn lọc cẩn thận (được gọi là “cảm ứng nhện”), đã bỏ qua hàng chục dự án, đảm bảo chất lượng của các dự án được đề xuất. Mặc dù do giới hạn về thời gian có thể bỏ lỡ một hoặc hai dự án đáng chú ý, nhưng các dự án được đề cập ở trên nên có thể cung cấp cho mọi người một hướng đi rõ ràng trong lĩnh vực này.

Giữ sự tò mò!