機器人技術最大瓶頸之一是數據,而DePIN可能是我們擁有的最佳解決方案。
訓練物理 AI 代理需要大量的現實世界數據,但這些數據極其稀缺、成本高昂,並且在大規模收集時速度緩慢。
備用方案?模擬環境。
它們便宜、快速且安全。但它們直接導致了臭名昭著的“仿真到現實的差距”。
在模擬中訓練的機器人在現實世界中常常失敗,因爲模擬缺乏真實物理和真實感知的混亂:
- 摩擦
- 表面變化
- 傳感器噪聲
- 照明、光照、變形
這就是爲什麼我相信 DePIN 可能成爲物理 AI 的關鍵基礎設施層。
像特斯拉、Figure 和 Apptronik 等主要機器人公司正在競相打造最智能的人形智能體。
但他們面臨着同樣的障礙:獲取可擴展的、高質量的現實世界訓練數據。在這個萬億級的競爭中,誰能率先突破數據瓶頸,誰就可能贏得一切。
傳統上,通過集中基礎設施收集這些數據是資本密集型且緩慢的。但通過加密原生激勵,DePIN 翻轉了這一模式:
- 以規模部署低成本硬件
- 通過代幣激勵貢獻者
- 構建一個無權限的全球機器傳感器層
而這不是理論,這已經在發生:
- @silencioNetwork – 通過智能手機衆包環境聲音數據;潛在的“機器人之耳”
- @OVRtheReality – 通過智能手機攝像頭進行遊戲化數據捕獲,爲機器人感知映射視覺環境
- @NATIXNetwork – 全球駕駛員網路,收集有價值的
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