Saudara-saudara, selama dua tahun ini, setiap kali berbicara tentang kecerdasan tubuh, otomatisasi robot, dan implementasi agen, perhatian semua orang hampir selalu dipandu oleh narasi yang sama. Siapa yang robotnya lebih mirip manusia, siapa yang gerakannya lebih halus, siapa yang bisa mengangkat kotak, mengencangkan sekrup, dan melipat pakaian di atas panggung, dialah yang mewakili masa depan. Namun, saya semakin merasa bahwa keramaian ini sangat mudah membuat orang tersesat, karena yang benar-benar menentukan pola industri bukanlah beberapa video demonstrasi, melainkan cara kolaborasi dasar yang siapa yang mendefinisikannya, siapa yang menetapkan ambang batas perangkat keras dan perangkat lunak, dan siapa yang menentukan pembagian data dan keuntungan.
Kecerdasan yang terwujud harus memasuki dunia nyata, tidak bisa menghindari tiga masalah. Yang pertama adalah fragmentasi perangkat keras. Berbagai produsen dengan berbagai bentuk, sensor yang berbeda dengan motor yang berbeda, protokol komunikasi yang berbeda dengan standar keamanan yang berbeda, menyebabkan kemampuan yang sama tidak dapat digunakan kembali lintas platform. Yang kedua adalah penutupan perangkat lunak. Banyak yang disebut ekosistem sebenarnya memperlakukan pengembang sebagai outsourcing, memperlakukan antarmuka sebagai pemberian, hari ini sedikit terbuka, besok sedikit ditarik kembali, semakin dalam Anda terlibat, semakin sulit untuk keluar. Yang ketiga adalah sentralisasi data dan pendapatan. Robot beroperasi di pabrik Anda, tetapi data kembali ke cloud orang lain, tugas dijadwalkan oleh orang lain, penyelesaian dipotong oleh orang lain, akhirnya yang Anda miliki hanyalah efisiensi yang disewa.
Model ini terlihat cepat dalam jangka pendek, tetapi dalam jangka panjang akan mengunci industri. Produsen perangkat keras kecil dan menengah membuat sendi atau sensor yang lebih murah dan lebih tahan lama, tetapi tidak dapat masuk ke dalam sistem utama. Pengembang menulis modul perencanaan atau kontrol yang lebih cerdas, tetapi hanya dapat mendistribusikan sesuai dengan aturan platform, proporsi pembagian dan kelayakan untuk ditampilkan tidak ditentukan oleh mereka sendiri. Pengguna perusahaan lebih menderita, penyebaran robot awalnya bertujuan untuk stabilitas dan kontrol, tetapi kemampuan kunci bergantung pada platform eksternal, begitu antarmuka berubah, otorisasi diperketat, atau harga naik, semua proses harus diulang. Kecerdasan yang terwujud dianggap sebagai produktivitas generasi berikutnya, tetapi akhirnya bisa menjadi bisnis sewa generasi berikutnya.
Juga karena alasan ini, saya lebih suka menghabiskan waktu pada infrastruktur yang tidak mencolok tetapi lebih penting. Jalur Fabric Foundation adalah pilihan melawan arus yang khas. Ia tidak menghabiskan semua sumber daya pada satu perangkat keras yang keren, juga tidak bergantung pada model tertutup untuk menciptakan aura misterius, tetapi menempatkan perhatian pada hal yang lebih sulit dan lebih jangka panjang, yaitu membangun dasar kolaborasi terbuka yang ditujukan untuk kecerdasan yang terwujud, sehingga robot, pengembang, produsen perangkat keras, dan pihak skenario dapat berkolaborasi di bawah satu set aturan, tanpa dibatasi oleh standar privat dari raksasa tertentu.
Banyak orang yang mendengar narasi ini untuk pertama kali, secara naluriah merasa itu adalah omong kosong, sumber terbuka, desentralisasi, dan ekonomi kolaboratif terdengar sangat megah. Namun, jika Anda benar-benar membongkarnya, Anda akan menemukan bahwa logikanya sebenarnya sangat kuat dan pragmatis. Keterwujudan kecerdasan yang terwujud paling kurang adalah visi, tetapi kemampuan teknik yang dapat digunakan kembali dan struktur insentif yang berkelanjutan. Sumber terbuka tidak sama dengan melakukan amal, nilainya terletak pada mereduksi kerja berulang ke tingkat terendah, menurunkan ambang partisipasi ekosistem ke tingkat terendah, dan mendistribusikan nilai lebih mendekati kontribusi itu sendiri.
Pertama, saya akan menyebutkan satu hal yang paling jelas, yaitu pemisahan perangkat keras. Salah satu masalah terbesar di industri robotika hari ini adalah setiap produsen ingin membuat stack tertutupnya sendiri. Antarmuka perangkat kerasnya milik mereka sendiri, protokol penggerak mereka sendiri, tumpukan kontrol gerakan mereka sendiri, bahkan alat pengaturan tugas juga milik mereka sendiri. Akibatnya, mengganti satu robot setara dengan mengganti satu dunia. Waktu pengembang terbuang untuk penyesuaian dan pemindahan, produsen perangkat keras terjebak di pulau yang tidak saling kompatibel, sementara pihak skenario terpaksa berkompromi di antara sedikit pemasok.
Fabric Foundation lebih menekankan penggunaan lapisan abstraksi yang seragam, untuk menyembunyikan perbedaan perangkat keras sebanyak mungkin di tingkat dasar, sehingga keterampilan dan tugas di tingkat atas dapat berpindah lintas platform. Makna inti dari ini bukanlah seberapa menakjubkan fungsi tertentu, tetapi berusaha untuk memungkinkan kecerdasan yang terwujud muncul dengan dasar yang dapat diperluas seperti pada tahap awal internet bergerak. Anda tidak perlu menulis ulang logika kontrol untuk setiap model motor, tidak perlu menulis ulang satu set jalur persepsi untuk setiap kamera kedalaman, dan tidak perlu mempelajari cara konfigurasi baru untuk setiap rantai alat dari produsen. Bagi pengembang, ini berarti kemampuan yang sama dapat berjalan di lebih banyak perangkat, kurva pengembalian investasi akan meningkat secara signifikan. Bagi produsen perangkat keras, selama mereka menghubungkan perangkat keras mereka dengan spesifikasi dasar, mereka memiliki kesempatan untuk terhubung dengan pasar yang lebih besar, bukan hanya mengandalkan tim penjualan untuk berbicara dengan setiap integrasi. Bagi pihak skenario, pasokan robot menjadi lebih dapat diganti, kekuatan tawar menjadi lebih tinggi, dan juga lebih aman.
Namun, hanya memiliki abstraksi teknis tidaklah cukup, ekosistem kecerdasan yang terwujud harus dapat beroperasi, dan harus menyelesaikan kolaborasi dan distribusi. Banyak platform yang disebut, secara permukaan juga menyediakan alat dan pasar, tetapi sebenarnya memegang sumber daya kunci di tangan mereka sendiri. Anda menyumbangkan kode, platform mengambil alih lalu lintas. Anda menyumbangkan data, platform mengambil keuntungan dari pelatihan. Anda menyumbangkan perangkat, platform mengambil alih hak penjadwalan. Akhirnya, semakin Anda berpartisipasi, semakin Anda bergantung, semakin Anda bergantung, semakin Anda berada dalam posisi yang lemah. Ini bukan struktur industri yang berkelanjutan.
Fabric Foundation lebih menekankan desain mekanisme yang mengaitkan kontribusi, kredit, dan pendapatan. Yang paling layak dibahas di sini adalah posisi ROBO dalam ekosistem. Banyak orang terbiasa menganggap token sebagai label harga, di mana naik turunnya menentukan segalanya. Tetapi jika Anda hanya fokus pada harga, Anda akan melewatkan hal yang paling penting, token di sini lebih mirip sebagai bahan bakar dan alat pengikat dari sistem kolaborasi. Ini menempatkan hak partisipasi, pemanggilan sumber daya, penyelesaian tugas, dan akumulasi kredit dalam satu buku besar yang sama untuk memastikan aturan dapat dilaksanakan dengan cara ekonomi.
Saya lebih suka memahami proses ini sebagai tiga jalur yang terhubung. Jalur pertama adalah jalur akses sumber daya. Setiap perangkat yang ingin masuk ke jaringan kolaborasi tidak hanya sekadar terhubung ke internet, ia perlu dikenali, dibatasi, dan diukur. Produsen perangkat keras dan penyedia node perlu menginvestasikan biaya, sistem memerlukan satuan yang dapat mengukur dan membatasi, di sini ROBO mengambil peran sebagai tiket masuk dan jaminan. Anda tidak bisa hanya mengandalkan janji lisan untuk menjamin kualitas layanan, apalagi mengandalkan audit terpusat untuk menutupi perangkat tail panjang di seluruh dunia, mekanisme jaminan dan hukuman justru adalah cara yang lebih umum.
Jalur kedua adalah jalur distribusi kemampuan. Modul keterampilan, skrip tugas, dan strategi kontrol yang ditulis oleh pengembang, bagaimana dapat digunakan kembali oleh lebih banyak orang dan terus diiterasi. Sumber terbuka tentu dapat memfasilitasi penyebaran, tetapi dalam kenyataannya, pemeliharaan yang berkelanjutan juga memerlukan imbalan, jika tidak, proyek sumber terbuka dapat dengan mudah terhenti setelah kepopulerannya berlalu. Melalui penyelesaian di blockchain dan pembagian keuntungan, penyedia keterampilan dapat memperoleh imbalan saat dipanggil, pemeliharaan dan peningkatan menjadi termotivasi. Yang lebih penting, imbalan ini bukanlah anugerah dari platform, tetapi aturan default di level protokol, mengurangi ketidakpastian yang disebabkan oleh manusia.
Jalur ketiga adalah jalur akumulasi kredit. Yang paling langka dari kecerdasan yang terwujud bukanlah efektivitas demonstrasi, tetapi eksekusi yang stabil. Apakah sebuah robot dapat menyelesaikan tugas tepat waktu, dapat mempertahankan keselamatan dan konsistensi di lingkungan yang kompleks, semua itu membutuhkan catatan dan evaluasi jangka panjang. Platform terpusat tentu dapat melakukan penilaian, tetapi aturan penilaian dapat berubah kapan saja, data juga bisa disembunyikan atau dimodifikasi. Mencatat riwayat eksekusi tugas, indikator kinerja, penanganan kesalahan dan sengketa menjadi sejarah yang tidak mudah diubah, baru dapat membuat kredit benar-benar dapat dipindahkan. Nilai kredit yang dapat dipindahkan terletak pada, ketika Anda mengganti pemasok perangkat keras, mengganti pihak kolaborasi skenario, bahkan mengganti negara dan wilayah, kontribusi sejarah Anda tetap dapat dikenali, Anda dapat mendapatkan tugas dengan nilai lebih tinggi, Anda dapat memperoleh pemanggilan sumber daya dengan biaya lebih rendah, dan Anda juga lebih mudah membentuk pembagian kerja yang profesional.
Ketika tiga jalur ini terhubung, kecerdasan yang terwujud baru memiliki kesempatan untuk bergerak dari proyek ke jaringan. Banyak perusahaan robot hari ini mengambil proyek seperti mengambil pekerjaan, mengandalkan penyesuaian untuk menumpuk tenaga kerja, dan setelah pengiriman, mereka bubar. Jaringan berarti Anda dapat membagi tugas kompleks menjadi modul yang dapat digabung, menyerahkan modul kepada node yang berbeda untuk dieksekusi, dan mencocokkan kemampuan serta kredit node dengan cara yang dipasar. Dengan cara ini, skala tidak lagi sepenuhnya bergantung pada kapasitas satu perusahaan, tetapi bergantung pada efisiensi kolaborasi seluruh jaringan.
Tentu saja, meskipun berbicara baik, Anda harus menghadapi hambatan realitas. Jalur dasar terbuka ini memiliki tiga tantangan yang harus diatasi.
Tanjakan pertama adalah konsistensi lintas perangkat keras. Pemisahan perangkat keras tidak berarti perbedaan dunia fisik menghilang. Celah dan kekakuan dari berbagai sendi, karakteristik kebisingan dari berbagai sensor, batas stabilitas dari berbagai struktur bodi, semuanya akan menyebabkan tugas yang sama menunjukkan perilaku yang berbeda pada perangkat yang berbeda. Untuk menyerap perbedaan ini di tingkat dasar, dibutuhkan banyak pekerjaan teknik, serta banyak data skenario nyata untuk kalibrasi. Proses ini tidak akan instan, tetapi arah yang diambil adalah benar, karena semakin awal abstraksi yang seragam dibangun, semakin besar kemungkinan hasil yang dapat digunakan kembali dalam iterasi selanjutnya.
Tanjakan kedua adalah awal dingin ekosistem. Modul keterampilan sebaik apa pun, jika tidak ada perangkat dan skenario yang cukup untuk memanggil, akan sulit untuk membentuk pendapatan. Semakin banyak perangkat, jika tidak ada keterampilan berkualitas tinggi yang cukup untuk mendukung, akan sulit untuk mempertahankan pengguna. Semakin banyak skenario, jika tidak ada mekanisme penjadwalan dan penyelesaian yang stabil, akan sulit untuk beroperasi dalam jangka panjang. Awal dingin membutuhkan strategi, juga membutuhkan kesabaran. Salah satu jalur yang dapat dilakukan adalah terlebih dahulu mendalam di beberapa skenario bernilai tinggi, seperti inspeksi pergudangan, patroli keamanan, pemeliharaan fasilitas, pengiriman kawasan, dan pemeriksaan kualitas industri. Skenario ini memiliki permintaan tinggi terhadap stabilitas dan dapat diukur, justru lebih cocok dibangun siklus positif menggunakan kredit dan mekanisme penyelesaian. Begitu berhasil dalam skenario ini, akan secara alami menarik lebih banyak peserta untuk memperluas ke aplikasi long tail.
Tanjakan ketiga adalah keamanan dan tata kelola. Jaringan terbuka paling takut akan dua hal, yaitu serangan penyihir dan penggelembungan pendapatan, serta tugas jahat dan ketidakjelasan tanggung jawab. Kecerdasan yang terwujud berbeda dari perangkat lunak murni, ia akan mempengaruhi harta dan keselamatan pribadi di dunia nyata, sehingga tata kelola harus diutamakan. Diperlukan batas hak tugas yang jelas, sandbox keamanan perangkat, pengelompokan risiko, dan mekanisme asuransi, serta perlu ada hukuman dan isolasi cepat untuk pelanggaran node. Di sini diperlukan solusi teknis, serta tata kelola komunitas dan proses yang terstandarisasi. Jika dilakukan dengan baik, ini akan menjadi penghalang persaingan. Jika tidak, setiap kecelakaan bisa sangat merusak kepercayaan.
Banyak orang akan bertanya, mengapa harus menempatkan begitu banyak masalah kompleks dalam satu sistem terbuka untuk diselesaikan, bukankah lebih mudah jika raksasa tertutup? Pemahaman saya adalah, kompleksitas kecerdasan yang terwujud menentukan bahwa tidak mungkin untuk didorong secara monopolistik oleh sedikit perusahaan. Ini memerlukan pengetahuan industri yang tersegmentasi dalam jumlah besar, bentuk perangkat keras yang sangat bervariasi, serta adaptasi skenario yang terus berubah. Mengandalkan sedikit perusahaan untuk mengurus semuanya, dalam jangka pendek dapat menghasilkan beberapa produk bintang, tetapi dalam jangka panjang akan menemui batas, biaya akan melonjak, inovasi akan melambat, dan ekosistem akan tertutup. Kolaborasi terbuka bukanlah sebuah idealisme, tetapi pilihan yang lebih realistis untuk menghadapi sistem yang kompleks.
Jika Anda melihat kecerdasan yang terwujud sebagai produktivitas generasi berikutnya, maka penyebaran produktivitas harus bergantung pada standarisasi, modularitas, kemampuan untuk diganti dan kolaboratif. Nilai Fabric Foundation terletak pada kenyataan bahwa ia lebih mirip membuka jalan bagi industri, bukan membangun jalan tol di atasnya. Ia berusaha menarik kemampuan kunci dari kotak hitam perusahaan, agar lebih banyak orang dapat berpartisipasi dalam kontribusi, dan juga agar para kontributor dapat memperoleh imbalan yang lebih dapat diprediksi. Dalam kerangka ini, ROBO lebih mirip sebagai koordinator, membuat aliran sumber daya dan pendapatan memiliki aturan yang dapat dilaksanakan, sehingga kepercayaan antara peserta tidak sepenuhnya bergantung pada dukungan terpusat.
Saya tidak ingin menyebutnya sebagai penyelamat. Tidak ada proyek yang bisa menyelesaikan semua masalah industri sendirian. Ini membutuhkan waktu untuk diverifikasi, serta partisipasi dunia nyata yang lebih besar. Ini mungkin akan mengalami jalan berliku, mungkin akan menghadapi tekanan kompetisi dan regulasi, mungkin akan terlihat lambat pada beberapa tahap. Namun, jika Anda bersedia mengalihkan pandangan dari hiruk-pikuk jangka pendek, Anda akan menemukan bahwa yang benar-benar langka di industri adalah tim dan komunitas yang bersedia menjadi landasan, bersedia membuat aturan kolaborasi, dan bersedia memasukkan mekanisme distribusi nilai ke dalam protokol. Tujuan akhir kecerdasan yang terwujud bukanlah pertunjukan beberapa perusahaan, tetapi kolaborasi dari banyak peserta.
Saya lebih suka mengakhiri tulisan panjang ini dengan penilaian yang lebih sederhana. Ekosistem robot yang kuat di masa depan pasti akan memberikan jalan bagi produsen perangkat keras, memberikan pengembang peluang untuk menghasilkan uang, memberikan pihak skenario hak pilihan, memberikan sumber pendapatan bagi node perangkat, dan memastikan data serta kredit dapat dicatat dengan andal. Selama suatu sistem dapat terus bergerak ke arah ini, itu layak untuk diteliti dan diikuti dengan serius. Mengenai kebisingan, kontroversi, naik turunnya dalam jangka pendek, itu akan berlalu lebih cepat atau lambat, yang tersisa hanyalah teknologi yang dapat digunakan kembali, proses kolaborasi yang dapat berjalan, dan struktur dasar yang dapat mendukung pertumbuhan.
Jika Anda sudah melakukan pengembangan robot, produksi perangkat keras, pelaksanaan skenario, atau jika Anda hanya ingin mencari arah yang lebih jangka panjang, tidak ada salahnya mengalihkan perhatian dari produk tunggal tertentu, ke perubahan cara kolaborasi dasar. Karena setelah cara kolaborasi berubah, distribusi manfaat industri akan diubah, dan sumber inovasi juga akan diubah. Banyak orang menunggu hingga pola ditetapkan baru masuk, sering kali hanya bisa menjadi pengikut. Kesempatan yang sebenarnya sering kali tersembunyi di tahap awal infrastruktur, di tempat-tempat yang tidak cukup mencolok tetapi cukup penting.