Một điều thường bị bỏ qua trong quá trình phát triển Physical AI là dữ liệu thực sự đến từ đâu. Các mô hình AI có thể trở nên mạnh mẽ hơn, nhưng để hiểu thế giới vật lý cần nhiều hơn chỉ thông tin kỹ thuật số. Nó cần những quan sát thực tế, các môi trường đa dạng và dữ liệu đáng tin cậy phản ánh cách mọi thứ hoạt động ngoài đời thực, ngoài một chiếc máy tính. Đó là lý do tôi thấy @vangrid_io thú vị. Ý tưởng biến các thiết bị hàng ngày thành một phần của mạng lưới nhận thức phi tập trung mở ra một cách tiếp cận khác để thu thập dữ liệu thực tế. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào một vài nguồn tập trung, một mạng lưới phân tán có thể giúp thu thập thông tin đa dạng hơn từ các môi trường xung quanh chúng ta. Điều quan trọng ở đây không chỉ là thu thập thêm dữ liệu, mà còn làm cho dữ liệu đó trở nên hữu ích, có thể xác minh và có giá trị đối với các hệ thống phụ thuộc vào nó. Theo cá nhân tôi, đây là một phần quan trọng trong câu chuyện về Physical AI. Robot và các hệ thống tự hành cần hiểu rõ hơn về thế giới thực trước khi có thể vận hành một cách đáng tin cậy ở quy mô lớn. Xây dựng nền tảng đó đòi hỏi nhiều hơn chỉ các mô hình mạnh mẽ. Nó cũng cần cơ sở hạ tầng kết nối việc thu thập dữ liệu, xác minh, các bên đóng góp và các ứng dụng thực tế. Nếu các mạng lưới phi tập trung có thể định hướng động lực để tạo ra dữ liệu hữu ích, chúng có thể trở thành một phần quan trọng trong cách Physical AI phát triển theo thời gian. Cơ hội thực sự nằm ở việc biến những quan sát hàng ngày thành cơ sở hạ tầng giúp các hệ thống thông minh hiểu thế giới tốt hơn.