我們在電影中曾看到過這樣的科幻場景：《星球大戰》裡的 R2-D2 機器人能跟人類流暢的對話，會自主使用工具並精通黑客技術，甚至還會“違抗”人類命令；《變形金剛》裡的變形金剛不管是人形機器人形態，還是變形後的自動駕駛汽車、無人機或者機器狗形態，都能自主思考且靈活行動。這些曾讓我們無比震驚且充滿嚮往的機器人和人類、機器人和機器人及機器人和物理世界互動的場景其實都跟今年的一個熱門概念——“物理 AI”密切相關。
今年 1月 ，英偉達 CEO 黃仁勳在 CES 大會上首次公開提出了將 AI 應用到機器人等現實世界的物理 AI 的概念，並將其視為 AI 發展的最後一個浪潮；特斯拉則在其發佈的《秘密宏圖第四篇章》中，將公司發展重心全面轉向 AI 和機器人領域，要大規模地將 AI 融入物理世界。
那麼巨頭們押注的物理 AI 到底是什麼呢？區塊鏈與之結合而成的 DePAI 又是什麼呢？ DePAI 又將如何解決物理 AI 面臨的深層次問題呢？
本份研報將從物理 AI 的概念及其面臨的深層次問題開始，詳細闡述 DePAI 的技術基礎，深入剖析其生態層次，並對其應用場景進行梳理；同時，對 Auki、PrismaX、CodecFlow、Peaq、XMAQUINA等知名 DePAI 項目進行案例研究；最後，提出 DePAI 機器經濟當前面臨的挑戰和侷限性，並對其前景進行展望。通過閱讀本文，讀者將有望全面理解 DePAI 賽道的當前現狀和未來發展潛力。
作者：Felix，Web3Caff Research 研究員
封面：Photo by Unsplash+，Typography by Web3Caff Research
字數：全文共計 29000+ 字
目錄
- DePAI 介紹
- 物理 AI
- DePAI
- DePAI 與 DePIN 的關係
- 技術基礎
- SSI
- zkTLS 協議
- 人工智能
- 支付協議
- 區塊鏈技術
- DePAI 的 7 個層次
- AI 代理
- 機器人
- 數據網絡
- 空間智能
- 基礎設施網絡
- 機器經濟
- DePAI DAOs
- DePAI 應用場景
- 分佈式 AI 計算
- 自主機器人勞務服務
- 機器人自組網數據共享服務
- 機器人聲譽市場
- 分佈式能源服務
- 數字孿生世界
- 代表性項目
- CodecFlow
- OpenMind
- BitRobot Network
- PrismaX
- RoboStack
- Poseidon
- Peaq
- XMAQUINA
- 小結
- DePAI 面臨的挑戰
- 數據侷限性
- 可擴展性
- 協調性挑戰
- 互操作性
- 監管挑戰
- 倫理挑戰
- 前景展望
- 結語
- 要點結構圖
- 參考文獻
DePAI 介紹
物理 AI
（1）概念的興起
在今年 1 月的 CES 大會上，英偉達 CEO 黃仁勳首次在全球舞臺上提出了”Physical AI（物理 AI，即 AI 可以與物理世界互動，後文“（2）什麼是物理 AI ？”處有詳解 ）”的概念，將“Physical AI”定位為繼”Perception AI（感知 AI，即 AI 可以理解文字、圖像和聲音） ”、“Generative AI（生成式 AI，即 AI 可以生成圖像、文本和聲音）”和“Agentic AI（代理型 AI，即 AI 能夠感知、推理、規劃和行動）”之後的第四個也是最後一個 AI 浪潮，強調不僅需要讓 AI 理解重力、摩擦力、慣性等物理規律，還需要理解幾何和空間關係，甚至因果關係。[1]
在提出概念的同時， 黃仁勳還在大會上專門推出了面向物理 AI 的三大旗艦產品：NVIDIA Cosmos、DRIVE Thor 和新版 NVIDIA Isaac Groot。
NVIDIA Cosmos
NVIDIA Cosmos 是全球首個專注於物理 AI 的世界基礎模型（World Foundation Model）。這款模型由 2000 萬小時的視頻數據訓練而來，這些視頻專注於物理動態，例如人類行走、手部操作物體、快速移動的物件，以及相機運動等場景。目的是教會 AI 理解現實物理世界，而不是生成創意內容。
NVIDIA Cosmos 在物理 AI 中的作用包括：
- 合成數據生成：利用這些數據來訓練模型；
- 機器人訓練：將 Cosmos 模型精煉，作為機器人學習的初始模型；
- 生成多種可能的未來物理場景：這類似於“奇異博士”模擬未來情景的方式（比如，扭曲的城市、摺疊的街道、逆行的汽車等等）；
- 視頻標註：模型可以準確地為視頻添加標籤，這些標籤可用於訓練多模態大語言模型。
DRIVE Thor
DRIVE Thor 是新一代處理器。Thor 具有超凡性能，可提供每秒高達 2070 萬億次運算 (TOPS) 的算力，功率可配置在 40 W 到 130 W 之間（數據來自於英偉達官網，下同），相較於目前業界標準的 Orin 處理器（每秒 275 TOPS 的算力，功率配置在 15 W 到 60 W 之間），其性能提升了 20 倍。 Thor 能夠處理大量傳感器數據，包括 20 個高解析度相機、雷達和 Lidar 傳感器等，並將其轉換為 AI 推理所需的標記（Token），最終生成車輛的路徑預測。
Thor 不僅僅適用於汽車，它也是一款通用機器人計算機，可以用於自動移動機器人（AMR）、人形機器人等各種應用。
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