ปัญญาประดิษฐ์ส่วนใหญ่ในปัจจุบันถูกสร้างขึ้นเพื่อเข้าใจโลกดิจิทัล แต่ปัญญาประดิษฐ์ทางกายภาพมีปัญหาที่ต่างออกไป หุ่นยนต์สามารถประมวลผลพารามิเตอร์หลายพันล้านค่า แต่ยังคงเผชิญกับสิ่งที่มนุษย์ทำได้อย่างเป็นธรรมชาติ: การเข้าใจสิ่งที่อยู่รอบตัวมันในขณะนี้ ถนนสามารถเปลี่ยนแปลงได้ อาคารสามารถเปลี่ยนแปลงได้ อุปสรรคสามารถปรากฏขึ้นได้ พื้นที่สามารถดูแตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากครั้งสุดท้ายที่ถูกแมป นี่คือเหตุผลที่ฉันสนใจ @vangrid_io Vangrid กำลังสร้างชั้นข้อมูลเชิงพื้นที่สำหรับปัญญาประดิษฐ์ทางกายภาพ โดยการเปลี่ยนสมาร์ทโฟนให้เป็นโหนดขอบแบบกระจายที่สามารถจับภาพสภาพแวดล้อมจริงและแปลงข้อมูลการสังเกตเหล่านั้นให้เป็นปัญญาเชิงพื้นที่ที่ใช้งานได้ สิ่งที่น่าสนใจไม่ใช่แค่การรวบรวมข้อมูลมากขึ้น แต่คือการทำให้ข้อมูลนั้นมีประโยชน์มากขึ้นผ่านการจับภาพที่รักษาความเป็นส่วนตัว การสร้างแบบจำลองสามมิติ การตรวจสอบแหล่งที่มา การยืนยัน และการยืนยันร่วมกันจากหลายโหนด กล่าวอีกนัยหนึ่ง เป้าหมายไม่ใช่แค่สร้างแผนที่อีกฉบับหนึ่งของโลก แต่คือการสร้างชั้นความจริงพื้นฐานที่อัปเดตอย่างต่อเนื่องและสามารถตรวจสอบได้ ซึ่งเครื่องจักรสามารถใช้งานได้จริง หากปัญญาประดิษฐ์กำลังเคลื่อนตัวจากหน้าจอเข้าสู่โลกทางกายภาพ ข้อมูลเชิงพื้นที่ที่เชื่อถือได้อาจจะมีความสำคัญไม่แพ้โมเดลที่ตีความมัน