Chào buổi sáng, CT! Một mạng lưới không gian phi tập trung có thể có hàng ngàn người đóng góp nhưng vẫn không thể ghi lại những địa điểm quan trọng nhất. Đó là một thách thức tôi thấy thú vị về @vangrid_io. Hãy tưởng tượng hàng ngàn hình ảnh được thu thập từ một thành phố đông đúc, trong khi các con đường nông thôn, các thị trấn nhỏ và khu công nghiệp vẫn hầu như chưa được ghi lại. Mạng lưới tiếp tục phát triển, nhưng sự hiểu biết của nó về thế giới vật lý vẫn còn chưa đầy đủ. Đối với Trí tuệ nhân tạo vật lý, phạm vi phủ sóng quan trọng không kém gì quy mô. Robot và các hệ thống tự hành cần dữ liệu không gian từ nhiều môi trường khác nhau, chứ không chỉ là những con đường đã được lập bản đồ kỹ lưỡng. Vangrid đang khám phá một cách tiếp cận khác: → Điện thoại thông minh hàng ngày trở thành các thiết bị thu thập phân tán → Người đóng góp thu thập dữ liệu từ các vị trí thực tế → Các phần thưởng dựa trên nhu cầu có thể khuyến khích việc thu thập dữ liệu ở những nơi cần thông tin mới → Xác minh giúp làm cho dữ liệu không gian kết quả đáng tin cậy hơn Tất nhiên, mở rộng phạm vi phủ sóng chỉ là một phần của phương trình. Dữ liệu cũng phải chính xác, cập nhật và hữu ích cho các hệ thống phụ thuộc vào nó. Điều làm cho mô hình này hứa hẹn là khả năng hướng các đóng góp vào những khoảng trống mà các hệ thống lập bản đồ tập trung có thể bỏ sót. Mục tiêu không đơn thuần là thu thập thêm nhiều dữ liệu. Đó là giúp AI hiểu rõ hơn về thế giới. Đối với Vangrid, tôi nghĩ thước đo thực sự của tiến bộ sẽ là cách mạng lưới của họ chuyển đổi hiệu quả các đóng góp phân tán từ con người thành trí tuệ không gian mới mẻ và đã được xác minh trên nhiều môi trường khác nhau. Thế giới rộng lớn hơn những nơi chúng ta đã lập bản đồ.