机器人技术最大瓶颈之一是数据,而DePIN可能是我们拥有的最佳解决方案。
训练物理 AI 代理需要大量的现实世界数据,但这些数据极其稀缺、成本高昂,并且在大规模收集时速度缓慢。
备用方案?模拟环境。
它们便宜、快速且安全。但它们直接导致了臭名昭著的“仿真到现实的差距”。
在模拟中训练的机器人在现实世界中常常失败,因为模拟缺乏真实物理和真实感知的混乱:
- 摩擦
- 表面变化
- 传感器噪声
- 照明、光照、变形
这就是为什么我相信 DePIN 可能成为物理 AI 的关键基础设施层。
像特斯拉、Figure 和 Apptronik 等主要机器人公司正在竞相打造最智能的人形智能体。
但他们面临着同样的障碍:获取可扩展的、高质量的现实世界训练数据。在这个万亿级的竞争中,谁能率先突破数据瓶颈,谁就可能赢得一切。
传统上,通过集中基础设施收集这些数据是资本密集型且缓慢的。但通过加密原生激励,DePIN 翻转了这一模式:
- 以规模部署低成本硬件
- 通过代币激励贡献者
- 构建一个无权限的全球机器传感器层
而这不是理论,这已经在发生:
- @silencioNetwork – 通过智能手机众包环境声音数据;潜在的“机器人之耳”
- @OVRtheReality – 通过智能手机摄像头进行游戏化数据捕获,为机器人感知映射视觉环境
- @NATIXNetwork – 全球驾驶员网络,收集有价值的
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