La semaine dernière, à deux heures du matin, j'ai attendu vingt minutes au bord de la route avant d'attraper un taxi.
Quand j'étais gelé, j'ai soudain pensé : si je suis remplacé par un robot, devra-t-il attendre de cette façon ? Personne ne donne des ordres, aucun taxi ne répond, il ne peut que rester là à regarder ?
Plus magique encore, à ce moment-là, trois taxis vides étaient garés à côté de moi - mais ils appartenaient tous à différentes compagnies, le système n'était pas interconnecté, et le chauffeur ne pouvait pas voir mon passager "cross-platform".
À ce moment-là, j'ai réalisé soudainement : le cercle des robots d'aujourd'hui est encore plus fragmenté que l'industrie des taxis.
Les robots ont aussi des "difficultés à trouver un taxi"
Dans l'usine, des dizaines de petits AGV courent gaiement, mais ils écoutent tous le serveur central. Dans l'entrepôt, une foule de bras mécaniques travaillent d'arrache-pied, mais passer d'une marque à une autre est comme traverser une dimension. Votre robot de nettoyage et mon robot de nettoyage se heurtent dans le couloir, aucun d'eux ne peut contacter le système de l'autre, ils ne peuvent que tourner en rond jusqu'à ce qu'ils soient à court de batterie.
Ce n'est pas un problème technique, c'est un problème de système de planification.
À quoi ressemble la planification robotique traditionnelle ? Un serveur central donne des instructions, toutes les machines suivent. Efficace, mais fragile. Si le serveur tombe, tout s'effondre. Et vous ne savez jamais pourquoi cette machine agit ainsi - elle exécute simplement des ordres, sans besoin de compréhension, de discussion ou de responsabilité sur les résultats.
Ce qui est encore plus problématique, c'est que les robots de l'entreprise A et ceux de l'entreprise B se croisent, qui a la priorité ? Personne ne le sait. Parce qu'il n'y a pas de langue commune, pas de mécanisme de négociation, pas de canal de transfert entre eux.
@Fabric Foundation le marché des tâches est là pour combler ce vide.
Marché des tâches : le « hall de commande » des robots.
Ce système de planification Fabric est essentiellement un marché des tâches décentralisé.
Le processus décomposé est le suivant :
Première étape, publication des tâches. Quiconque ou n'importe quel robot peut diffuser des besoins - « J'ai besoin qu'une machine livre de A à B, pour un paiement de 5$ROBO , aussi vite que possible. »
Deuxième étape, devis des machines. Des robots disponibles à proximité reçoivent la diffusion et commencent à s'auto-évaluer : ai-je assez d'énergie ? Quelle est la distance jusqu'à A ? Est-ce rentable de terminer cette commande ? Ceux qui remplissent les conditions calculent un prix et le soumettent.
Troisième étape, sélection du système. Ce n'est pas simplement un tirage au sort, ni une adjudication purement au prix bas. Le système classe les machines candidates en fonction de la preuve de travail des robots (PoRW) et de la réputation dynamique - combien de tâches ont été effectuées, comment ça s'est passé, y a-t-il des « antécédents », tout cela compte dans le poids. En tenant compte des devis, des distances et des taux d'achèvement historiques, le meilleur exécutant est sélectionné par un algorithme aléatoire pondéré.
Quatrième étape, signer un contrat intelligent. Lorsque le jumelage réussit, les deux parties signent un « contrat électronique » avec un contrat intelligent - précisant à quel degré cela est considéré comme terminé, comment procéder à l'évaluation et quand payer.
Cinquième étape, effectuer et rendre des comptes. Les robots commencent à exécuter, diffusant leur état en temps réel - « J'ai reçu le colis » « Je suis à 500 mètres de B ». Une fois livré, le système vérifie automatiquement, si tout est en ordre, il déclenche le règlement, ROBO arrive en un clin d'œil.
Les indicateurs clés de ce processus : un délai de mise en relation moyen de 1,2 seconde, un débit de pointe de 3200 transactions/seconde, et la confirmation sur la chaîne est complétée dans les deux blocs suivant le règlement des tâches.
En quoi ce système est-il différent de la planification traditionnelle ?
Planification traditionnelle : un serveur central attribue des tâches, les machines exécutent passivement. Plus il y a de machines, plus la pression sur le serveur augmente ; si le serveur tombe, toutes les machines s'effondrent. De plus, la coopération inter-entreprises repose principalement sur des appels téléphoniques - « Est-ce que votre machine peut m'aider à livrer ? »
Marché des tâches Fabric : les machines regardent les commandes, proposent leurs prix et prennent les tâches elles-mêmes. Il n'y a pas de planificateur central, tout est une négociation de pair à pair. Si le robot de l'entreprise A manque d'énergie, il cherche directement la station de recharge de l'entreprise B à proximité, scanne pour payer ROBO, et reprend son chemin une fois chargé. Aucune intervention humaine n'est nécessaire.
L'avantage clé de ce modèle est son évolutivité - l'intégration de nouvelles machines dans le réseau ne nécessite pas de modifier la configuration du serveur central, il suffit de s'inscrire pour obtenir une identité DID, et on peut voir toutes les tâches du réseau, participer aux devis et prendre des commandes.
Groupe de machines urbaines : un cas en cours.
En février de cette année, Maersk et Fabric ont ouvert un centre d'automatisation de 38 000 pieds carrés à Dallas.
Quelle est la signification de cette installation ? Un groupe de machines dans la ville.
Des dizaines de robots circulent dans l'entrepôt, certains s'occupent de la manutention des rayonnages, d'autres du tri et de l'emballage, d'autres du chargement pour les livraisons. Ils ne suivent pas un même système de planification central, mais se coordonnent eux-mêmes via le marché des tâches de Fabric.
Un robot de rayonnage est à court de stock, il publie une tâche - « J'ai besoin de quelqu'un pour réapprovisionner ». Le robot de tri voit la tâche, fait une offre et prend la commande. Le robot de chargement découvre que le véhicule de livraison est arrivé, il planifie automatiquement les robots de manutention à proximité pour livrer les marchandises.
Tout au long du processus, les humains n'ont besoin de superviser qu'aux points critiques. Les machines répartissent, exécutent et règlent elles-mêmes les tâches.
La capacité de conception de cette installation est de traiter 25 000 SKU par jour, mettant l'accent sur les livraisons le jour même et le lendemain. Ce n'est pas un PPT, c'est vraiment en fonctionnement.
Pourquoi Fabric ?
Certaines personnes pourraient se demander : ce n'est qu'un système de planification, Alibaba Cloud ne peut-il pas le faire ? AWS ne peut-il pas le faire ?
C'est faisable, mais il y a une différence clé : la planification centralisée est un « comportement d'entreprise », la planification Fabric est un « comportement de protocole ».
Le système de planification de l'entreprise est géré par l'entreprise. Le jour où l'entreprise pense que ce n'est pas rentable, le système peut être arrêté. Le jour où l'entreprise est rachetée, les données peuvent être vendues. Le jour où le serveur de l'entreprise est piraté, toutes les machines s'arrêtent.
La planification de Fabric fonctionne sur la chaîne, les règles sont écrites dans des contrats intelligents, et tous les nœuds du réseau maintiennent ensemble. Personne ne peut l'arrêter unilatéralement, personne ne peut voler de données, personne ne peut ordonner aux machines de faire des choses malveillantes sans laisser de traces.
Ce n'est pas une différence technique, c'est une différence de gouvernance.
Les données parlent.
Voyons quelques chiffres réels :
· Volume d'appels de tâches quotidien : 25 000+.
· Nombre de nœuds actifs : 12 400.
· Taux moyen d'achèvement des tâches : 98,7%
· Stations de recharge partagées : 2 300 connectées, avec une moyenne de 12 000 appels par jour.
· Marché d'entraînement AI : plus de 8 000 nœuds, pic d'appels API de 500 000 fois/jour.
Que disent ces chiffres ? Ils montrent que ce n'est pas un PPT, il y a vraiment des machines qui fonctionnent, des tâches qui sont exécutées, et des ROBO qui circulent.
Dans la ville du futur, les machines appelleront elles-mêmes des véhicules.
En écrivant cet article, je pensais toujours à cette scène d'attente de voiture tard dans la nuit.
Si un jour, des dizaines de milliers de robots circulent dans la ville - livrant des colis, nettoyant les rues, réparant les lampadaires, livrant des repas. Derrière eux, il pourrait y avoir des dizaines de fournisseurs et des centaines de systèmes. Sans un marché des tâches comme Fabric, le bureau de gestion de la ville devrait désigner une personne pour renforcer les liens, chaque jour pour résoudre les « conflits de circulation des robots ».
Mais avec le marché des tâches, toutes les machines partagent un réseau de planification. Elles peuvent négocier elles-mêmes « qui passe d'abord, moi ou toi », échanger « si tu m'aides à charger, je te donne deux sous », et évoluer - les machines performantes reçoivent plus de commandes, celles qui performent mal sont naturellement éliminées.
Ce n'est pas de la science-fiction, c'est une réalité qui se produit.