Революція роботів, що приводиться штучним інтелектом, вже стала неверсальним тенденцією, але ключове значення має час початку повномасштабного вибуху.
Написав: Шайон Сенгупта, партнер по інвестиціям Multicoin Capital
Компіляція: Yuliya, PANews
Multicoin, відомий криптоінвестор, оголосив 25 лютого, що стратегічно придбав токени GEOD на суму 8 мільйонів доларів у Geodnet Foundation. Geodnet — це точна мережа визначення місцезнаходження, яка надає ключові послуги з позиціонування дронів, безпілотних автомобілів і роботів, які можуть з'явитися у великій кількості в майбутньому через DePIN( децентралізовану мережу фізичної інфраструктури ) економічну модель.
Ера фізичного штучного інтелекту настає
Хоча ми ще не досягли майбутньої картини з фільму "Блейдраннер 2049", де люди та роботи-гуманоїди спільно живуть, проте до 2025 року професійні роботи непомітно вже впроваджуються у всі сфери сучасного життя. Наразі мовні моделі починають комерціалізуватися, виявляючи нові види творчості та змінюючи формат роботи знань. Проте розвиток штучного інтелекту не обмежується текстом, зображенням та відео, а йде далі до фізичного світу, де роботизація стане наступним важливим напрямком.
Зі зростанням потужності штучного інтелекту моделі здатність розуміти та взаємодіяти з фізичним оточенням значно зросте. Ця зміна породить нові автономні системи, від автомобілів з автопілотом, гуманоїдних роботів до безпілотників та промислового автоматичного обладнання, які будуть працювати з неперевиданим інтелектом та автономією. І для цих роботів досягнення функціональності потрібно відповісти на одне основне питання: де я знаходжусь?
Позиціонування: проблема вартістю 50 мільярдів доларів
Коли десятки мільйонів автономних та напівавтономних пристроїв розгортаються, вони стикаються з однією й тією ж проблемою: просторове сприйняття. Для безпілотних літаків, що доставляють вантажі, автомобілів з автопілотом, які навігуються в густих міських оточеннях, сільськогосподарських машин, що виконують точне висівання насіння, потрібна точність позиціонування на рівні міліметрів, щоб працювати безпечно та ефективно.
Для досягнення такої високої точності ці системи ґрунтуються на об'єднанні даних датчиків і використанні різноманітних методів локації.
Лідар (LiDAR) може забезпечити високу роздільну здатність глибинного картографування, але погано себе проявляє у туманну або дощову погоду (існує проблема великої ваги, високого енергоспоживання та високої вартості).
Радар (RADAR) надає стійке вимірювання відстані, але відсутня точність.
Заснований на візуальній технології SLAM підтримує реально-часове картографування, але його продуктивність значно знижується в умовах обмеженої видимості.
Серед різних існуючих схем локації система локації, заснована на GNSS (глобальна навігаційна супутникова система) та поєднана з коригуванням базової станції RTK (реального часу), вважається одним із найнадійніших рішень.
Стандартне позиціонування GNSS має внутрішню похибку точності 5-10 метрів через атмосферні перешкоди та помилки багаторазового відбиття. RTK вирішує цю проблему, використовуючи фіксовану базову станцію для порівняння супутникового сигналу з відомим місцезнаходженням та передачі даних реального часу для корекції, що дозволяє досягти сантиметрової точності - це надзвичайно важливо для фізичних застосувань штучного інтелекту. Наразі провідні компанії з робототехніки та автоматизації інтегрують RTK у свої системи:
DJI (大疆) використовується для високоточних безпілотників;
John Deere (Джон Дір) використовується для автономних тракторів;
Tesla (特斯拉) використовується для автоматичних автомобілів;
Boston Dynamics (波士顿动力) використовується для промислового робота-інспектора.
!
Источник изображения: магазин GNSS
Однак RTK зараз стикається з викликом вартості. Побудова та підтримка базової станції RTK потребує значних капіталовкладень, включаючи апаратне забезпечення, отримання та підтримку місць тощо. Традиційні постачальники, такі як Trimble, Hexagon і Topcon, будують власні станції та стягують кожен тисячі доларів за кожний пристрій відстеження, що обмежує їх доступність та швидкість розгортання. Зона покриття часто сконцентрована в прибуткових районах, що призводить до того, що багато областей все ще не можуть отримати послуги високоточного позиціонування.
Перебудова структури витрат через DePIN
На основі моделі власності учасника, що регулюється токенами, DePIN фундаментально перебудовує вартісну структуру глобальної апаратної мережі. Як найбільша в світі мережа точного місцезнаходження, Geodnet використовує цей принцип, щоб заохочувати незалежних операторів встановлювати базові станції RTK та надавати корекційні дані для отримання токенової винагороди.
Переміщуючи витрати з одного оператора на розподілену мережу, Geodnet може розгорнути промислові станції RTK за вартістю набагато нижчою, ніж у традиційних постачальників, головним чином завдяки усуненню двох основних витрат на будівництво мережі: землі та праці. Це дозволяє Geodnet швидше розширювати зону покриття, забезпечувати надлишковість та надавати більш надійні послуги з калібрування GNSS, ніж існуючі постачальники послуг.
Цей режим створює органічно розширювану глобальну розподілену мережу, яка значно знижує витрати на кінцевого користувача, забезпечуючи при цьому якість обслуговування. Geodnet почав швидко розширюватися з минулого року, з 1,400 базових станцій у листопаді 2022 року до 7,800 у червні 2024 року, на січень 2025 року має понад 13,000 базових станцій, охоплюючи 4,377 міст у 142 країнах.
!
Наразі мережа Geodnet вже реалізувала "поріговий масштаб", обсяг послуг охоплює понад 60% ринку корекції GNSS. Варто звернути увагу, що мережа з високою ефективністю капіталу отримала це постачання - протягом останніх трьох років лише 11% токенів було видано учасникам.
!
Geodnet - це типовий приклад впровадження режиму DePIN. Базові станції Geodnet не лише коштують і встановлюються на порядок дешевше (споживчі шахти коштують 700 доларів США проти корпоративних базових станцій RTK за 12 000 доларів США), але також завдяки більш щільному розгортанню споживчої мережі річна ціна значно знизилася. Geodnet безсумнівно є найбільш розширюваним і конкурентоспроможним рішенням для геолокації в сучасному світі.
!
Наразі Geodnet створює щорічний ланцюжковий дохід приблизно 3 мільйони доларів, обслуговуючи провідні підприємства безпілотників, такі як Propeller, DroneDeploy, Quectel, а також урядові установи, такі як USDA (Міністерство сільського господарства США), демонструючи найшвидший ріст попиту в області DePIN.
!
У ранній розмові із засновником Geodnet Майком Хортоном, коли його запитали, як він отримав доступ до найвпливовіших у світі клієнтів автономного водіння, дронів та сільськогосподарської робототехніки, його відповідь завжди була однаковою: основні структурні економічні переваги моделі DePIN.
Поворотний пункт настав
Протягом наступних десяти років технологія роботів переживе вибуховий ріст. Від промислового виробництва до щоденного життя, очікується, що мільйони роботів будуть впроваджені в різні галузі. БПЛА будуть патрулювати повітряні лінії та трубопроводи, автономні автомобілі перетворять вантажоперевезення та пасажирські послуги, роботи-склади автоматизуються великими масштабами, а домашні роботи-людиноподібні роботи поступово увійдуть в тисячі домогосподарств, допомагаючи вирішувати щоденні справи.
Точність позиціонування - це основа цієї революції в робототехніці. Без надійних даних про місцеположення будь-який автономний робот буде мати проблеми з виконанням своїх функцій. Наприклад, для автомобілів з автопілотом у містах або ущелинах, де сигнал GPS слабкий, потрібна підтримка системи GNSS з покращеною RTK для безпечного навігування; а безпілотні літальні апарати для доставки також потребують точності в сантиметрах, щоб точно сісти на вказаному місці заряджання. Таким чином, RTK-позиціонування стало не лише доповненням до сенсорів, таких як лідар та радар, але й стало ключовою інфраструктурою для роботів.
Наразі багато підприємств-виробників робототехніки щороку витрачають великі кошти на традиційні послуги з корекції GNSS, проте все ще стикаються з багатьма проблемами, такими як обмежене охоплення та нестабільна точність. На відміну від цього, Geodnet, завдяки інноваційній моделі DePIN, значно знизив вартість послуг та надає кращі послуги з позиціонування. Це проривне рішення привертає все більше підприємств-клієнтів, що забезпечує надійну позиціонну підтримку для поточних та майбутніх автономних роботів.
Революція роботів, що працюють на основі штучного інтелекту, стала неверним процесом, і ключове значення має час на початок повноцінного розцвіту. Індустрія роботів набирає швидкість, а мережа точного позиціонування Geodnet забезпечить безпечну та ефективну роботу цих роботів. У наближеному майбутньому, у епоху роботів, послуги позиціонування Geodnet гратимуть незамінну роль, забезпечуючи точну й надійну інформацію про місцезнаходження для роботів по всьому світу.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Multicoin Capital: чому Geodnet є ключовим елементом епохи фізичного штучного інтелекту?
Написав: Шайон Сенгупта, партнер по інвестиціям Multicoin Capital
Компіляція: Yuliya, PANews
Multicoin, відомий криптоінвестор, оголосив 25 лютого, що стратегічно придбав токени GEOD на суму 8 мільйонів доларів у Geodnet Foundation. Geodnet — це точна мережа визначення місцезнаходження, яка надає ключові послуги з позиціонування дронів, безпілотних автомобілів і роботів, які можуть з'явитися у великій кількості в майбутньому через DePIN( децентралізовану мережу фізичної інфраструктури ) економічну модель.
Ера фізичного штучного інтелекту настає
Хоча ми ще не досягли майбутньої картини з фільму "Блейдраннер 2049", де люди та роботи-гуманоїди спільно живуть, проте до 2025 року професійні роботи непомітно вже впроваджуються у всі сфери сучасного життя. Наразі мовні моделі починають комерціалізуватися, виявляючи нові види творчості та змінюючи формат роботи знань. Проте розвиток штучного інтелекту не обмежується текстом, зображенням та відео, а йде далі до фізичного світу, де роботизація стане наступним важливим напрямком.
Зі зростанням потужності штучного інтелекту моделі здатність розуміти та взаємодіяти з фізичним оточенням значно зросте. Ця зміна породить нові автономні системи, від автомобілів з автопілотом, гуманоїдних роботів до безпілотників та промислового автоматичного обладнання, які будуть працювати з неперевиданим інтелектом та автономією. І для цих роботів досягнення функціональності потрібно відповісти на одне основне питання: де я знаходжусь?
Позиціонування: проблема вартістю 50 мільярдів доларів
Коли десятки мільйонів автономних та напівавтономних пристроїв розгортаються, вони стикаються з однією й тією ж проблемою: просторове сприйняття. Для безпілотних літаків, що доставляють вантажі, автомобілів з автопілотом, які навігуються в густих міських оточеннях, сільськогосподарських машин, що виконують точне висівання насіння, потрібна точність позиціонування на рівні міліметрів, щоб працювати безпечно та ефективно.
Для досягнення такої високої точності ці системи ґрунтуються на об'єднанні даних датчиків і використанні різноманітних методів локації.
Лідар (LiDAR) може забезпечити високу роздільну здатність глибинного картографування, але погано себе проявляє у туманну або дощову погоду (існує проблема великої ваги, високого енергоспоживання та високої вартості).
Радар (RADAR) надає стійке вимірювання відстані, але відсутня точність.
Заснований на візуальній технології SLAM підтримує реально-часове картографування, але його продуктивність значно знижується в умовах обмеженої видимості.
Серед різних існуючих схем локації система локації, заснована на GNSS (глобальна навігаційна супутникова система) та поєднана з коригуванням базової станції RTK (реального часу), вважається одним із найнадійніших рішень.
Стандартне позиціонування GNSS має внутрішню похибку точності 5-10 метрів через атмосферні перешкоди та помилки багаторазового відбиття. RTK вирішує цю проблему, використовуючи фіксовану базову станцію для порівняння супутникового сигналу з відомим місцезнаходженням та передачі даних реального часу для корекції, що дозволяє досягти сантиметрової точності - це надзвичайно важливо для фізичних застосувань штучного інтелекту. Наразі провідні компанії з робототехніки та автоматизації інтегрують RTK у свої системи:
!
Источник изображения: магазин GNSS
Однак RTK зараз стикається з викликом вартості. Побудова та підтримка базової станції RTK потребує значних капіталовкладень, включаючи апаратне забезпечення, отримання та підтримку місць тощо. Традиційні постачальники, такі як Trimble, Hexagon і Topcon, будують власні станції та стягують кожен тисячі доларів за кожний пристрій відстеження, що обмежує їх доступність та швидкість розгортання. Зона покриття часто сконцентрована в прибуткових районах, що призводить до того, що багато областей все ще не можуть отримати послуги високоточного позиціонування.
Перебудова структури витрат через DePIN
На основі моделі власності учасника, що регулюється токенами, DePIN фундаментально перебудовує вартісну структуру глобальної апаратної мережі. Як найбільша в світі мережа точного місцезнаходження, Geodnet використовує цей принцип, щоб заохочувати незалежних операторів встановлювати базові станції RTK та надавати корекційні дані для отримання токенової винагороди.
Переміщуючи витрати з одного оператора на розподілену мережу, Geodnet може розгорнути промислові станції RTK за вартістю набагато нижчою, ніж у традиційних постачальників, головним чином завдяки усуненню двох основних витрат на будівництво мережі: землі та праці. Це дозволяє Geodnet швидше розширювати зону покриття, забезпечувати надлишковість та надавати більш надійні послуги з калібрування GNSS, ніж існуючі постачальники послуг.
Цей режим створює органічно розширювану глобальну розподілену мережу, яка значно знижує витрати на кінцевого користувача, забезпечуючи при цьому якість обслуговування. Geodnet почав швидко розширюватися з минулого року, з 1,400 базових станцій у листопаді 2022 року до 7,800 у червні 2024 року, на січень 2025 року має понад 13,000 базових станцій, охоплюючи 4,377 міст у 142 країнах.
!
Наразі мережа Geodnet вже реалізувала "поріговий масштаб", обсяг послуг охоплює понад 60% ринку корекції GNSS. Варто звернути увагу, що мережа з високою ефективністю капіталу отримала це постачання - протягом останніх трьох років лише 11% токенів було видано учасникам.
!
Geodnet - це типовий приклад впровадження режиму DePIN. Базові станції Geodnet не лише коштують і встановлюються на порядок дешевше (споживчі шахти коштують 700 доларів США проти корпоративних базових станцій RTK за 12 000 доларів США), але також завдяки більш щільному розгортанню споживчої мережі річна ціна значно знизилася. Geodnet безсумнівно є найбільш розширюваним і конкурентоспроможним рішенням для геолокації в сучасному світі.
!
Наразі Geodnet створює щорічний ланцюжковий дохід приблизно 3 мільйони доларів, обслуговуючи провідні підприємства безпілотників, такі як Propeller, DroneDeploy, Quectel, а також урядові установи, такі як USDA (Міністерство сільського господарства США), демонструючи найшвидший ріст попиту в області DePIN.
!
У ранній розмові із засновником Geodnet Майком Хортоном, коли його запитали, як він отримав доступ до найвпливовіших у світі клієнтів автономного водіння, дронів та сільськогосподарської робототехніки, його відповідь завжди була однаковою: основні структурні економічні переваги моделі DePIN.
Поворотний пункт настав
Протягом наступних десяти років технологія роботів переживе вибуховий ріст. Від промислового виробництва до щоденного життя, очікується, що мільйони роботів будуть впроваджені в різні галузі. БПЛА будуть патрулювати повітряні лінії та трубопроводи, автономні автомобілі перетворять вантажоперевезення та пасажирські послуги, роботи-склади автоматизуються великими масштабами, а домашні роботи-людиноподібні роботи поступово увійдуть в тисячі домогосподарств, допомагаючи вирішувати щоденні справи.
Точність позиціонування - це основа цієї революції в робототехніці. Без надійних даних про місцеположення будь-який автономний робот буде мати проблеми з виконанням своїх функцій. Наприклад, для автомобілів з автопілотом у містах або ущелинах, де сигнал GPS слабкий, потрібна підтримка системи GNSS з покращеною RTK для безпечного навігування; а безпілотні літальні апарати для доставки також потребують точності в сантиметрах, щоб точно сісти на вказаному місці заряджання. Таким чином, RTK-позиціонування стало не лише доповненням до сенсорів, таких як лідар та радар, але й стало ключовою інфраструктурою для роботів.
Наразі багато підприємств-виробників робототехніки щороку витрачають великі кошти на традиційні послуги з корекції GNSS, проте все ще стикаються з багатьма проблемами, такими як обмежене охоплення та нестабільна точність. На відміну від цього, Geodnet, завдяки інноваційній моделі DePIN, значно знизив вартість послуг та надає кращі послуги з позиціонування. Це проривне рішення привертає все більше підприємств-клієнтів, що забезпечує надійну позиціонну підтримку для поточних та майбутніх автономних роботів.
Революція роботів, що працюють на основі штучного інтелекту, стала неверним процесом, і ключове значення має час на початок повноцінного розцвіту. Індустрія роботів набирає швидкість, а мережа точного позиціонування Geodnet забезпечить безпечну та ефективну роботу цих роботів. У наближеному майбутньому, у епоху роботів, послуги позиціонування Geodnet гратимуть незамінну роль, забезпечуючи точну й надійну інформацію про місцезнаходження для роботів по всьому світу.