Nghịch lý Bản sao số của Zeno và Sự dân chủ hóa công nghệ của DeSci

Original Article Title: "Lý tưởng Nhân bản Kỹ thuật số của Zeno và Dân chủ hóa Công nghệ của DeSci"

Original Article Author: Eric, Foresight News

Hơn một tuần trước, nền tảng DeSci Orama Labs đã hoàn thành thành công việc ra mắt token của Zeno, dự án đầu tiên trên OramaPad. Zeno đã cung cấp 500 triệu token ZENO cho launchpad, chiếm một nửa tổng nguồn cung. OramaPad yêu cầu người dùng phải stake token PYTHIA để tham gia, và màn "khai mạc" này đã thu hút tổng cộng 3.6 triệu USD PYTHIA staking.

Orama Labs đặt mục tiêu giải quyết sự kém hiệu quả trong phân bổ vốn và tài nguyên của nghiên cứu khoa học truyền thống. Giải pháp của họ bao gồm tài trợ cho các thí nghiệm khoa học, xác thực quyền sở hữu trí tuệ, giải quyết các silo dữ liệu và thực hiện quản trị cộng đồng, thiết lập một con đường từ nghiên cứu đến thương mại hóa.

Dự án đầu tiên của OramaPad áp dụng mô hình Crown, nghĩa là dự án cần có một khung logic kinh doanh vững chắc và/hoặc năng lực phát triển kỹ thuật mạnh mẽ trong lĩnh vực Web2. Ngoài ra, sản phẩm của họ phải có tính thực tiễn cao, điều mà Orama gọi là OCM (Onboarding Community Market). Khác với việc phát hành meme đơn giản, Orama thực chất cung cấp một lộ trình chuyển đổi on-chain có thể nhân rộng cho các doanh nghiệp Web2 hoặc các nhóm có mô hình kinh doanh và năng lực kỹ thuật trưởng thành. Zeno, người tiên phong đầu tiên, cũng không ngoại lệ.

Công nghệ cốt lõi trong những tài liệu bạn không thể hiểu

Zeno là một dự án đầy tham vọng. Nó rộng lớn đến mức nếu bạn chỉ đọc tài liệu của Zeno, bạn có thể sẽ không hiểu hết những gì đội ngũ muốn thực hiện. Chỉ sau khi trao đổi với đội ngũ, tác giả mới hiểu được toàn bộ câu chuyện mang phong cách cyberpunk này:

Tóm lại, Zeno hướng tới việc phủ lên không gian vật lý của đời sống con người một không gian ảo đa tầng dành cho các thực thể thông minh như AI và robot. Điều này cho phép tất cả "thực thể thông minh", bao gồm cả con người, cùng tồn tại trong một không gian.

Hãy tưởng tượng viễn cảnh này: một buổi chiều trong tương lai, bạn đang nằm thư giãn trên ghế ngoài ban công. Trong nhà, có một quản gia AI kết nối tất cả đồ nội thất và thiết bị, cùng một robot hình người đang bận rộn với các công việc gia đình. Đột nhiên cảm thấy hơi buồn chán, bạn muốn chơi một trò chuyền bóng ảo với hai anh chị em khác ở nhà. Bạn đeo kính VR/AR, và trong thế giới của kính, robot xuất hiện như một con người, còn AI chỉ tồn tại trên mạng cũng biến thành hình người. Robot ngồi trên ghế sofa, AI ngồi dưới sàn. Ba người chuyền quả bóng rổ ảo, vừa chơi vừa bàn xem tối nay ăn gì.

Đây là tầm nhìn cuối cùng của Zeno, cho phép các sinh vật hữu cơ và trí tuệ dựa trên silicon cùng tồn tại trong cùng một không gian vật lý.

Không gian mạng mà nhiều người trong chúng ta tưởng tượng có thể chỉ là không gian ảo thuần túy, như việc bước vào một thế giới mới qua VR giống trong phim "Ready Player One"; bao gồm cả việc tương tác với AI hiện nay cũng chủ yếu thông qua các giao diện phẳng như máy tính hoặc màn hình điện thoại. Tuy nhiên, Zeno hy vọng sẽ chuyển trực tiếp các không gian ảo này vào đời thực, tạo ra trạng thái "chồng lấn giữa thế giới vật lý và thế giới số" nơi nội dung số trở nên "thực và hữu hình" như sự tồn tại vật lý. Sự tích hợp này cho phép con người, robot và AI tương tác tự nhiên trong môi trường thực, thiết lập một hệ sinh thái thực tế hỗn hợp nơi ảo và thực cùng tồn tại, thúc đẩy sự cộng sinh giữa người và máy.

Tất nhiên, thế giới mà chúng ta nhìn thấy có thể không hoàn toàn giống với những gì robot và AI cảm nhận. Ví dụ, bạn có thể không muốn robot tự ý vào phòng làm việc của mình. Trong thế giới mà robot nhìn thấy, bạn có thể khóa cửa phòng làm việc, và chỉ khi bạn "mở khóa" cánh cửa này, robot mới được phép vào phòng.

Xoay quanh các điểm neo không gian

Sống chung dưới một mái nhà với trí tuệ nhân tạo nghe có vẻ rất tương lai, nhưng có một điều kiện tiên quyết quan trọng — bạn cần xây dựng một mô hình thế giới thực trong không gian ảo để có thể lập trình được.

Điều này đòi hỏi bạn phải có dữ liệu thu nhận thực tế từ thế giới thực, đây cũng là trọng tâm nghiên cứu của nhiều công ty, bao gồm cả các công ty công nghệ lái xe tự động. Lấy ví dụ về lái xe tự động; nếu bạn có dữ liệu bản đồ thu nhận thực tế của toàn bộ thành phố, hệ thống lái xe AI không cần phải lái xe ngoài đường để học cách phản ứng với các tình huống khác nhau; chúng có thể mô phỏng trực tiếp các tình huống trên đường trong môi trường phòng thí nghiệm để liên tục tự cải thiện.

Mặc dù điều trên không phải là "chồng lấn không gian", nhưng nó thực sự là một trong những ứng dụng quan trọng để xây dựng mô hình thế giới thực. Tầm nhìn cuối cùng của Zeno không thể đạt được chỉ trong một bước. Ưu tiên đầu tiên của họ là thu thập dữ liệu thu nhận thực tế.

Zeno đã triển khai một chương trình cho phép người dùng sử dụng các thiết bị hàng ngày để giúp thu thập dữ liệu không gian, hỗ trợ hai loại thiết bị: robot và kính. Đối với điện thoại thông minh, đội ngũ cho biết Google ARCore đã đủ trưởng thành và không cần phát triển riêng; người dùng chỉ cần xác nhận thiết bị tương thích là có thể sử dụng trực tiếp. Dữ liệu không gian thu thập được sẽ dùng cho việc xây dựng không gian bằng thuật toán, do đội ngũ Zeno tự phát triển.

Cốt lõi của việc xây dựng sự đồng tồn tại giữa thế giới thực và ảo xoay quanh các điểm neo không gian. Về mặt kỹ thuật, thế giới thực không thể lập trình trực tiếp; kết nối giữa thế giới thực và ảo được thiết lập bằng cách liên kết các điểm neo trong thế giới thực và xây dựng không gian ảo dựa trên không gian vật lý. Nói một cách hình tượng, đối với robot và AI, thế giới thực giống như đại dương trong đêm tối, còn các điểm neo này là những ngọn hải đăng, soi sáng từng khu vực cho trí tuệ dựa trên silicon trong thế giới thực.

Bước đầu tiên của Zeno để đạt được "mục tiêu cuối cùng" là xây dựng một nền tảng full-stack. Ngoài các thiết bị điện tử hàng ngày như điện thoại thông minh, nền tảng còn sử dụng các thiết bị chuyên dụng như LIDAR, camera 360 độ và camera RGB trên thiết bị di động hoặc kính XR để thu thập dữ liệu. Đội ngũ cho biết nền tảng Zeno sẽ có một mô hình thế giới trực quan dựa trên đám mây và hệ thống tính toán mạnh mẽ, có thể xử lý hàng gigabyte dữ liệu cảm biến thô mỗi ngày cho các khu vực quy mô lớn (cấp thành phố / toàn cầu) và xây dựng chỉ mục cho các truy vấn không gian nhanh. Nó cũng có thể xử lý đồng thời dữ liệu cho các khu vực quy mô nhỏ (cấp phòng / vùng neo), đạt được xử lý thời gian thực với thông lượng cao.

Hơn nữa, hệ thống được thiết kế để tự học, liên tục tối ưu hóa thông qua dữ liệu chất lượng cao và dữ liệu bên thứ ba. Trong tương lai, nó sẽ hỗ trợ hàng trăm truy vấn không gian mỗi giây, cung cấp kết quả định vị sáu bậc tự do (6-DOF) chính xác, tạo điểm neo không gian chia sẻ, tái tạo hình ảnh 3D nhanh, phân đoạn ngữ nghĩa thời gian thực và các chức năng hiểu cảnh khác. Nó có khả năng mở rộng cao và có thể được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như trò chơi AR, điều hướng, quảng cáo hoặc công cụ năng suất.

Dữ liệu không gian đã được xác thực và lớp hạ tầng trí tuệ không gian mà nó xây dựng có thể được truy cập bởi nhiều ứng dụng phi tập trung khác nhau cho các nhiệm vụ như lập kế hoạch tuyến đường lái xe tự động, huấn luyện dữ liệu mô hình đầu-cuối cho robot, tạo hợp đồng thông minh tự thực thi có thể xác minh, phân phối quảng cáo nhận biết không gian, cuối cùng cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu không gian và các ứng dụng tầng trên.

Ai đứng sau Zeno?

So với một số dự án Web3 có tầm nhìn mơ hồ, mục tiêu của Zeno, dù nghe có vẻ phức tạp, lại rất thực tiễn. Lý do giải pháp kỹ thuật được trình bày chi tiết trong tài liệu dự án là vì các thành viên đội ngũ có chuyên môn sâu trong lĩnh vực này.

Tất cả thành viên đội ngũ Zeno đều đến từ DeepMirror, thuộc Acujii Technology. Nếu bạn chưa biết Acujii Technology, có thể bạn đã nghe đến Pony.ai, công ty niêm yết trên NASDAQ với vốn hóa thị trường 7 tỷ USD. Harry Hu, CEO của Acujii Technology, từng là COO/CFO của Pony.ai.

CEO của Zeno, Yizi Wu, là thành viên đầu tiên của Google X và đã đóng góp vào sự phát triển của các sản phẩm như Google Glass, Google ARCore, Google Lens và Google Developer Platform. Tại Acujii Technology, họ dẫn dắt kiến trúc AI tổng thể và phát triển World Model.

Đội ngũ cốt lõi của Zeno còn có Taoran Chen, từng là nhà khoa học nghiên cứu tại Horizon Robotics, sở hữu hai bằng tiến sĩ toán học từ MIT và Đại học Cornell, và Kevin Chen, từng là CFO của Horizon Robotics và giữ các vị trí điều hành tại Fosun Group, JPMorgan Chase và Morgan Stanley.

Đối với đội ngũ Zeno, việc bước vào Web3 giống như một thử nghiệm táo bạo của một nhóm Web2 am hiểu công nghệ. Phần giới thiệu đội ngũ cho biết token ZENO sẽ được dùng để khuyến khích người dùng cung cấp dữ liệu không gian và các nhóm hoặc cá nhân áp dụng công cụ phát triển hạ tầng, ứng dụng và trò chơi xây dựng trên Zeno. Ngoài 5 tỷ token phân phối qua launchpad, đội ngũ giữ lại 3 tỷ token, còn lại 2 tỷ token sẽ có cặp thanh khoản với 100 SOL thu được qua sự kiện launchpad trên Meteora.

Ứng dụng không gian tích hợp AR và game RealityGuard do Horizon Robotics phát triển

Khi được hỏi tại sao chọn Web3 làm chiến trường, Zeno cho biết với tác giả rằng dữ liệu không gian bản thân nó là một tài sản số phi tập trung cao, rất phù hợp với môi trường Web3. Dữ liệu không gian do Zeno thu thập sẽ được token hóa trong tương lai và mở rộng qua các giao dịch sử dụng token ZENO làm tiền tệ để tăng cường lưu thông ZENO trong hệ sinh thái, với các công ty công nghệ cần dữ liệu không gian sẽ là bên mua tự nhiên. Còn về các ứng dụng khác của ZENO, chúng sẽ được khám phá thêm khi dự án tiến triển.

Thông qua Zeno, có thể thấy vai trò của nền tảng DeSci đã được hiện thực hóa, và khoa học không nhất thiết là một ngành trừu tượng và thuần lý thuyết. Dân chủ hóa công nghệ, tương tự như Xiaomi, và hạ thấp ngưỡng đầu tư giá trị công nghệ cũng là những giá trị quan trọng cho sự tồn tại của DeSci.