AIと暗号化技術によるボット革命

人工知能分野の重大なブレークスルーがボット業界の構図を再構築しています。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に必要な「脳」を提供します。視覚-言語-行動(VLA)モデルを通じて、ボットは統一された計算フレームワークの中で視覚認識、言語理解、実体行動を統合することができます。2025年2月、Figure AIが発表した汎用ヒューマノイドボット制御モデルHelix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の可能性を示し、業界に新しい基準を設けました。

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経済型ボットの出現はもう一つの重要なトレンドです。ボットの価格が一般的な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が主にボットによって行われる世界を想像できます。ボット技術は倉庫ソリューションから消費分野に拡大しており、より汎用性のあるヒューマノイドボットの開発が進められています。

コストは依然としてスケーラビリティの主要なボトルネックの一つです。毎時の総コストは重要な指標であり、トレーニングと充電の時間の機会コスト、タスク実行コスト、そしてボットの購入コストを含みます。倉庫および消費者向け市場で競争力を持つためには、このコストを合理的な範囲に抑える必要があります。

バッテリー技術の進歩はユーザーフレンドリーなボットにとって重要です。現在、主にバッテリー交換または直接充電の2つのモードが採用されています。低遅延操作は環境認識と遠隔操作の2つのカテゴリに分かれ、50ミリ秒以下の認識遅延は理想的なレベルと見なされます。

データ収集は主に現実世界のビデオデータ、合成データ、およびリモート操作データの3つの方法で行われます。リモート操作は最も有望なデータ収集方法と見なされていますが、人件費がその主な制約要因です。

暗号化技術は、インフラストラクチャとの接続、遅延の最適化、データ収集の面でボットネットワーク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ストラクチャネットワーク(DePIN)は、充電インフラストラクチャを革新し、遠隔操作の遅延を最適化する可能性があります。暗号化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も潜在的な方向性です。

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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。経済安全はボットエコシステムの繁栄の柱の一つです。一部のプロジェクトは、暗号化を通じてデバイスのID認証、物理的存在の確認、およびリソースの取得を実現するための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。第三者による再担保ネットワークも対等な安全保証を提供することができます。

ロボットの普及を実現するためには、その開発のハードルをさらに下げる必要があります。資金調達メカニズム、評価システム、教育エコシステムは、改善が急務な3つの側面です。一部の企業はオープンソースプロジェクトを開発しており、原始的なハードウェアを経済的意識を持ったアップグレード可能なインテリジェントエージェントに変換し、新世代の人材がロボット分野に入る道を開いています。

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これらのインフラが成熟するにつれて、才能がボット分野に大量に流入します。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。一部の企業は、公共学校で人型ボットに基づく一般教育カリキュラムを導入し、学生に実践的な操作の機会を提供し始めています。

今後数年、VLAモデルの革新とスケールメリットにより、より経済的で効率的かつ汎用的なヒューマノイドボットが登場することが期待されています。暗号化技術は、安全保障、インフラ最適化、データ収集などの面で重要な役割を果たし、ボット技術のさらなる発展を促進します。

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