Truyền thống các thiết bị thông minh cần tải dữ liệu lên đám mây để xử lý và ra quyết định, điều này gây ra độ trễ, vấn đề về quyền riêng tư và chi phí. NeuroMesh thông qua hệ thống thông minh tại thiết bị của mình, cho phép robot có thể hoàn thành cảm nhận, lập kế hoạch và thực thi trong phạm vi địa phương theo thời gian thực. Điều này có nghĩa là robot có thể hoạt động độc lập trong các môi trường như nhà máy, cảnh quan y tế, nơi yêu cầu phản ứng cực kỳ nhanh, không bị giới hạn bởi điều kiện mạng.
“Bộ não tập thể” phi tập trung: Từ học tập cô lập đến tiến hóa mạng lưới
Đây chính là điểm đổi mới thực sự của dự án. Mỗi robot khi thực hiện nhiệm vụ sẽ tích lũy kinh nghiệm và kết quả học tập, sau đó đồng bộ vào một mạng lưới phi tập trung. Thông qua “bộ não tập thể” này, tất cả các thực thể thông minh kết nối có thể chia sẻ thành quả học tập của nhau, hình thành một kho kiến thức có thể xác thực và tích lũy. Như vậy, toàn bộ mạng lưới sẽ ngày càng thông minh hơn khi có nhiều người tham gia hơn.
Đối chiếu
Mô hình đám mây truyền thống
NeuroMesh端侧+phi tập trung
Thời gian thực
Ảnh hưởng bởi độ trễ mạng
Xử lý tại chỗ theo thời gian thực
Quyền riêng tư
Dữ liệu cần tải lên đám mây
Giữ dữ liệu nhạy cảm tại chỗ
Hiệu quả học tập
Học độc lập trên từng thiết bị
Chia sẻ học tập qua mạng để tăng tốc
Chi phí
Phí dịch vụ đám mây liên tục
Triển khai một lần
Khả năng xác thực
Quyết định trung tâm khó truy xuất
Phi tập trung có thể xác thực
Chiến lược đằng sau vòng gọi vốn
Vòng gọi vốn này có sự tham gia của alphacapital_vc và CoinvestorV, 500万美元 dù không lớn trong lĩnh vực AI, nhưng với định giá sau đầu tư 5000万美元, thể hiện rõ sự tin tưởng của các nhà đầu tư vào giai đoạn đầu của dự án. Các khoản vốn này cũng cho thấy các mục tiêu phát triển chính của dự án:
Thúc đẩy nghiên cứu công nghệ: tối ưu hóa hơn nữa hệ thống thông minh tại thiết bị và giao thức mạng phi tập trung
Mở rộng quy mô đội ngũ: bổ sung nhân lực trong các lĩnh vực AI, blockchain, phần cứng
Mở rộng các ứng dụng thực tế: tập trung vào tự động hóa công nghiệp và robot dịch vụ
Các hướng đi này đều hướng tới một mục tiêu chung: từ giai đoạn xác thực công nghệ nhanh chóng tiến tới ứng dụng trong ngành.
Triển vọng thị trường và thách thức thực tế
具身智能 là xu hướng nóng bỏng trong lĩnh vực AI hiện nay, nhưng đa số các dự án vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu. NeuroMesh cố gắng giải quyết các điểm đau của具身智能 truyền thống bằng cách phi tập trung, ý tưởng này có điểm đặc biệt:
Từ góc độ ứng dụng, tự động hóa công nghiệp và robot dịch vụ thực sự là các kịch bản lý tưởng cho端侧智能. Robot trong nhà máy không thể dựa vào kết nối đám mây, còn các robot phục vụ trong y tế hoặc gia đình liên quan đến quyền riêng tư của người dùng. Những kịch bản này đều cung cấp nhu cầu thực tế cho công nghệ của NeuroMesh.
Tuy nhiên, để đạt được hiệu ứng mạng " càng dùng càng thông minh", cần giải quyết nhiều vấn đề: làm thế nào đảm bảo an toàn và chất lượng dữ liệu của mạng học tập phi tập trung, làm thế nào thúc đẩy nhiều thiết bị tham gia mạng lưới, làm thế nào xử lý khả năng tương thích giữa các nền tảng phần cứng khác nhau. Đây đều là những thử thách cần vượt qua để chuyển từ phòng thí nghiệm sang ứng dụng công nghiệp.
Tóm lại
Vòng gọi vốn của NeuroMesh phản ánh hai xu hướng: một là具身智能 từ nghiên cứu học thuật tiến tới ứng dụng công nghiệp, hai là việc khám phá ứng dụng thực tế của công nghệ blockchain trong AI. Khái niệm “bộ não tập thể” phi tập trung thực sự mới mẻ, nhưng cuối cùng vẫn cần dựa trên hiệu quả thực tế trong các kịch bản cụ thể. Tiếp theo, cần theo dõi xem khoản đầu tư này có thể thúc đẩy nhanh việc triển khai trong ngành công nghiệp hay không, và liệu mạng lưới phi tập trung có thể thực sự đạt được tốc độ học tập như kỳ vọng trong thực tế hay không. Nếu có thể đột phá ở hai mặt này, NeuroMesh có khả năng trở thành một trong những đối tác chủ chốt trong lĩnh vực具身智能.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
NeuroMesh huy động 50 triệu USD với định giá: Liệu "bộ não tập thể" phi tập trung có thể trở thành xu hướng tiếp theo của trí thông minh thể chất
NeuroMesh完成500万美元战略轮融资,投后估值达5000万美元。这笔融资背后反映的不仅是资本对具身智能领域的看好,更重要的是一个新的技术范式正在成形:通过端侧智能和去中心化学习网络,让机器人和智能设备能够自主进化。
具身智能遇见区块链:NeuroMesh的创新模式
NeuroMesh的核心竞争力在于两个维度的创新:
端侧智能:摆脱云端依赖
Truyền thống các thiết bị thông minh cần tải dữ liệu lên đám mây để xử lý và ra quyết định, điều này gây ra độ trễ, vấn đề về quyền riêng tư và chi phí. NeuroMesh thông qua hệ thống thông minh tại thiết bị của mình, cho phép robot có thể hoàn thành cảm nhận, lập kế hoạch và thực thi trong phạm vi địa phương theo thời gian thực. Điều này có nghĩa là robot có thể hoạt động độc lập trong các môi trường như nhà máy, cảnh quan y tế, nơi yêu cầu phản ứng cực kỳ nhanh, không bị giới hạn bởi điều kiện mạng.
“Bộ não tập thể” phi tập trung: Từ học tập cô lập đến tiến hóa mạng lưới
Đây chính là điểm đổi mới thực sự của dự án. Mỗi robot khi thực hiện nhiệm vụ sẽ tích lũy kinh nghiệm và kết quả học tập, sau đó đồng bộ vào một mạng lưới phi tập trung. Thông qua “bộ não tập thể” này, tất cả các thực thể thông minh kết nối có thể chia sẻ thành quả học tập của nhau, hình thành một kho kiến thức có thể xác thực và tích lũy. Như vậy, toàn bộ mạng lưới sẽ ngày càng thông minh hơn khi có nhiều người tham gia hơn.
Chiến lược đằng sau vòng gọi vốn
Vòng gọi vốn này có sự tham gia của alphacapital_vc và CoinvestorV, 500万美元 dù không lớn trong lĩnh vực AI, nhưng với định giá sau đầu tư 5000万美元, thể hiện rõ sự tin tưởng của các nhà đầu tư vào giai đoạn đầu của dự án. Các khoản vốn này cũng cho thấy các mục tiêu phát triển chính của dự án:
Các hướng đi này đều hướng tới một mục tiêu chung: từ giai đoạn xác thực công nghệ nhanh chóng tiến tới ứng dụng trong ngành.
Triển vọng thị trường và thách thức thực tế
具身智能 là xu hướng nóng bỏng trong lĩnh vực AI hiện nay, nhưng đa số các dự án vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu. NeuroMesh cố gắng giải quyết các điểm đau của具身智能 truyền thống bằng cách phi tập trung, ý tưởng này có điểm đặc biệt:
Từ góc độ ứng dụng, tự động hóa công nghiệp và robot dịch vụ thực sự là các kịch bản lý tưởng cho端侧智能. Robot trong nhà máy không thể dựa vào kết nối đám mây, còn các robot phục vụ trong y tế hoặc gia đình liên quan đến quyền riêng tư của người dùng. Những kịch bản này đều cung cấp nhu cầu thực tế cho công nghệ của NeuroMesh.
Tuy nhiên, để đạt được hiệu ứng mạng " càng dùng càng thông minh", cần giải quyết nhiều vấn đề: làm thế nào đảm bảo an toàn và chất lượng dữ liệu của mạng học tập phi tập trung, làm thế nào thúc đẩy nhiều thiết bị tham gia mạng lưới, làm thế nào xử lý khả năng tương thích giữa các nền tảng phần cứng khác nhau. Đây đều là những thử thách cần vượt qua để chuyển từ phòng thí nghiệm sang ứng dụng công nghiệp.
Tóm lại
Vòng gọi vốn của NeuroMesh phản ánh hai xu hướng: một là具身智能 từ nghiên cứu học thuật tiến tới ứng dụng công nghiệp, hai là việc khám phá ứng dụng thực tế của công nghệ blockchain trong AI. Khái niệm “bộ não tập thể” phi tập trung thực sự mới mẻ, nhưng cuối cùng vẫn cần dựa trên hiệu quả thực tế trong các kịch bản cụ thể. Tiếp theo, cần theo dõi xem khoản đầu tư này có thể thúc đẩy nhanh việc triển khai trong ngành công nghiệp hay không, và liệu mạng lưới phi tập trung có thể thực sự đạt được tốc độ học tập như kỳ vọng trong thực tế hay không. Nếu có thể đột phá ở hai mặt này, NeuroMesh có khả năng trở thành một trong những đối tác chủ chốt trong lĩnh vực具身智能.