DePIN 引路，AI 助力：一覽去中心化物理人工智能 DePAI 圖譜

原文：Dylan Bane，Messari分析師

來源：Dylan Bane X 帳號

編譯：Yuliya，PANews

在人工智慧快速發展的今天，去中心化物理人工智慧(DePAI)正在為機器人和物理人工智慧基礎設施的控制權提供一個全新的解決方案。從現實世界的數據採集到基於去中心化物理基礎設施(DePIN)部署的智能機器人操作，DePAI的發展正在穩步推進。正如英偉達CEO黃仁勳所預言："通用機器人領域的ChatGPT時刻即將到來。"

回顧技術發展歷程，數字時代最初從硬體起步，隨後拓展到無形的軟體領域。而人工智慧時代則是從軟體起步，現在正在向物理世界這一最終疆域進軍。

在一個即將被自主物理人工智慧代理運行的機器人、智能汽車、無人機和機器人逐漸取代傳統勞動力的世界裡，這些智能設備的所有權問題已成為一個不容忽視的社會議題。在中心化參與者尚未完全主導市場之際，DePAI為建立基於Web3的物理人工智慧體系提供了難得的機遇。

數據採集

當前，DePAI的基礎設施正在加速完善，其中數據採集層面表現最為活躍。這一層面不僅可以為機器上的物理AI代理提供訓練所需的現實世界數據，還能實時傳輸環境導航和任務執行所需的數據流。

然而，獲取高質量的現實世界數據仍然是制約物理人工智慧發展的主要瓶頸。儘管英偉達的Omniverse和Cosmos通過模擬環境提供了創新解決方案，但合成數據只是整個生態系統的一部分，遠程操作和現實世界的視頻數據同樣不可或缺。

遠程操作

在遠程操作領域，Frodobots正在通過DePIN在全球範圍內部署經濟型配送機器人。這些機器人在運行過程中不僅能捕捉人類在現實環境中的決策行為，創造高價值數據集，還能有效解決資本投入不足的問題。

通過代幣驅動的良性循環機制，DePIN正在加速推動數據採集設備和機器人的部署進程。對於希望提升銷售業績同時降低資本支出和運營成本的機器人企業而言，DePIN相較傳統模式具有顯著優勢。

視頻數據應用

在視頻數據應用方面，DePAI可以充分利用現實世界的視頻數據來訓練物理人工智慧系統，構建對現實世界的空間認知。其中，Hivemapper和NATIX Network憑藉其獨特的視頻數據庫，有望成為重要的數據來源。

正如Pantera Capital初級合夥人Mason Nystrom所指出："雖然單個數據難以實現商業價值，但數據聚合後卻大有可為。" IoTeX開發的Quicksilver平台能夠跨DePIN聚合數據，同時確保數據驗證和隱私保護。

空間智能和計算

在空間智能和計算協議領域，業界正致力於通過DePIN和DePAI實現空間協調和現實世界3D虛擬孿生的去中心化管理。例如，Auki Network的Posemesh技術在保證隱私和去中心化的同時，實現了實時空間感知功能。

物理人工智慧代理的應用已初見成效，如SAM正在利用Frodobots的全球機器人網絡進行地理位置推斷。未來，借助Quicksilver等框架，人工智慧代理將能夠更好地接入DePIN提供的實時數據。

對於有意進入物理人工智慧領域的投資者而言，投資DAO可能是一個理想的切入點。以XMAQUINA為例，它為成員提供了多元化的物理人工智慧資產投資組合，涵蓋機器實物資產、DePIN協議、機器人企業和知識產權等，並配備專業的內部研發團隊提供支持。