шифрование x Боты：深入了解 6 个值得 следовать 的项目

Автор: Krix

Компиляция: Shenchao TechFlow

Исходная ссылка:

Заявление: Этот материал является переработанным контентом, читатели могут получить дополнительную информацию по оригинальной ссылке. Если автор имеет какие-либо возражения к форме переработки, пожалуйста, свяжитесь с нами, и мы внесем изменения в соответствии с требованиями автора. Переработка предназначена только для обмена информацией и не является инвестиционной рекомендацией, не отражает точки зрения и позиции У Шу.

Морган Стэнли прогнозирует, что к 2050 году количество гуманоидных роботов (примечание Deep Tide: роботы, похожие на человека и способные действовать как человек) может достичь почти 1 миллиарда, а Илон Маск заявил, что к 2040 году количество гуманоидных роботов превысит количество людей. Обсуждение того, как будет работать мир в следующие десятилетия, вызывает как волнение, так и реальные опасения.

С увеличением производственной эффективности, снижением затрат, а также развитием материалов и технологий, многие мыслители считают, что мы находимся на грани эпохи роботов. Ожидается, что к 2029 году это приведет к росту рынка роботов до 73 миллиардов долларов.

Источник

Очевидно, большая часть роста будет происходить за счет частного капитала. Однако с тем, как регуляторная среда в области криптовалют становится все более ясной, все больше стартапов будут обращаться к блокчейну, чтобы эффективно и быстро привлекать финансирование через продажу токенов.

На текущий момент общая оценка робототехнической отрасли в криптовалютной сфере составляет около 250 миллионов долларов. Это всего лишь капля в море.

Цель данной статьи состоит в том, чтобы предоставить более четкий обзор существующих сегментов и представить некоторые из самых перспективных проектов.

Почему робототехническим технологиям нужна криптография Прежде чем углубиться в обсуждение ценностных предложений этих проектов, необходимо прояснить ключевую связь между двумя, казалось бы, удаленными областями.

1. Уровень сотрудничества

В мире, где группы роботов работают совместно (например, дронов для доставки или заводских роботов), необходим уровень сотрудничества, который позволит этим независимым машинам взаимодействовать друг с другом, превышая ограничения своих собственных операционных систем.

2. Финансовый уровень

Традиционные платежные системы не могут удовлетворить потребности в массовых микротранзакциях из-за проблем с расходами и задержками. В то время как низкие затраты и мгновенные блокчейн-транзакции в области криптовалют обеспечивают бесшовную экономику «машина к машине» (M2M), что имеет решающее значение для будущего, в котором миллиарды роботов будут работать без человеческого надзора.

3. Децентрализованная модель собственности и аренды

Высокая стоимость робототехнического оборудования (например, один робот Optimus стоит от 20 до 30 тысяч долларов) ограничивает его распространение.

В области криптовалют можно реализовать частичное владение через NFT или токенизацию, что позволяет частным лицам инвестировать или арендавать группы роботов.

Можно представить рынок, который превращает эту концепцию в актив «робот как услуга» (Robot-as-a-Service), позволяя малым предприятиям и потребителям проще использовать роботов.

4. Безопасность данных и проверяемость

Робототехника зависит от огромных наборов данных для обучения искусственного интеллекта, но централизованное хранение данных несет в себе риски утечки или манипуляции.

Блокчейн предоставляет неизменяемую и проверяемую запись данных, обеспечивая безопасность и защиту от подделки данных, генерируемых роботами (например, входные данные датчиков).

Это критически важно для соблюдения нормативных требований и доверия в таких приложениях, как роботы для здравоохранения или ухода за пожилыми людьми.

5. Финансирование и согласование с сообществом

Разработка современных робототехнических технологий требует значительных финансовых вложений, но традиционные модели венчурного капитала развиваются медленно, а доля долевого инвестирования слишком высока. Платформы запуска и продаж токенов в области криптовалют предоставляют быстрый, ориентированный на сообщество способ финансирования, сбалансировав механизмы стимулирования между разработчиками и пользователями.

С помощью перечисленных выше преимуществ можно более четко понять ключевые моменты, на которые следует обратить внимание.

Теперь перейдем к делу.

Оупенмайнд

Недавно OpenMind получила инвестиции в размере 20 миллионов долларов от таких ведущих участников отрасли, как Pantera Capital, и благодаря своему уровню интероперабельности FABRIC (цифровая нервная система для глобальных умных машин) стала одним из лидеров в этой области.

Fabric предоставляет основные примитивы для идентификации, местоположения, проверки и расчета, преобразуя отдельные наборы роботов в единую кооперативную экосистему.

Fabric реализует многомодульное сотрудничество и принятие решений в реальном времени благодаря следующим четырем ключевым функциям:

Подтверждаемая машинная идентичность: каждая машина получает независимую и защищенную шифрованием идентичность (ERC-7777), что обеспечивает проверку без доверия, предотвращает мошенничество и гарантирует целостность связи.

Доказательство местоположения: децентрализованная и защищенная от подделок система GPS, позволяющая машинам подтверждать свое физическое местоположение, что крайне важно для сотрудничества и совместного использования карт.

Проверка задач: стандартизированный протокол для проверки выполнения задач с использованием данных датчиков с криптографической подписью или цифровых доказательств, одновременно инициируя автоматическую оплату.

С расчетами с использованием стейблов: встроенный платежный уровень, который обеспечивает безболезненные и мгновенные расчеты с использованием стейблов, не беспокоясь о волатильности или зависимости от традиционной финансовой системы.

FABRIC обеспечивает бесшовное соединение для будущей рабочей силы, в то время как OM1 является открытой AI-родной операционной системой, которая позволяет разработчикам настраивать и развертывать агентов в цифровых и физических средах.

Это означает, что вы можете создать AI-героя, который может работать в облаке или на физическом аппаратном обеспечении роботов (например, Quadrupeds, TurtleBot 4 и Humanoids).

Источник

Стоит отметить, что проект недавно выпустил приложение OpenMind, которое называется “Uber для роботов”. Да, в приложении также есть система积分.

Ауки Auki является еще одним тяжеловесом, который уже более 5 лет глубоко работает в этой области. Сосредоточившись на пространственных вычислениях, Auki решила проблему проявления интеллекта ИИ в реальном мире с помощью своей технологии под названием Posemesh.

Posemesh построен на сети DePIN, которая обеспечивает безопасный и конфиденциальный обмен пространственными данными и вычислительными мощностями цифровых устройств. Это позволяет роботам коллективно понимать физический мир и лучше взаимодействовать друг с другом.

Вам не нужно делиться информацией с централизованными организациями, вы можете конфиденциально обмениваться пространственными данными с доменом, к которому вы обращаетесь, или с другими участниками в вашем районе.

На Auki устройства могут вносить вклад или запрашивать данные с сенсоров, вычислительные мощности, хранилище, сети и услуги мониторинга.

Система репутации и вознаграждений на основе Base L2 обеспечивает безопасность за счет шифрования и предоставляет экономическую основу для распределения ресурсов и операций в сети DePIN.

Источник

Символ токена - $AUKI.

Примечание: если вы хотите более подробно узнать о процессе развития и будущем направлении, рекомендуется прочитать их глубокую статью из семи частей.

Кодек

Продолжая исследование области роботизированного сотрудничества, Codec является проектом на базе Solana, который решает основные ограничения традиционной автоматизации программного обеспечения и роботов в современных распределённых вычислительных средах.

Codec применяет концепцию автоматизации рабочих процессов с помощью ИИ в области робототехники, предоставляя единую платформу, работающую в облаке, на краю, на настольных ПК и на аппаратном обеспечении роботов.

Интересно, что его уровень сотрудничества также называется Fabric, что совпадает с названием продукта OpenMind, и концепции имеют некоторые сходства (хотя технические детали различаются).

Fabric построен на основе трехуровневой архитектуры: уровень машин, уровень систем и уровень интеллекта.

Источник

С помощью Fabric и Operator Kit (единой Python-рамки для создания, обучения и развертывания умных операторов), а также поддерживающей его модели VLA, Codec позволяет цифровым или физическим агентам выполнять сложные задачи, зависящие от визуальных или других сенсорных данных.

Чтобы продемонстрировать эффективность технологического стека CodecFlow, команда выпустила RoboMove, симуляционного робота, который может выполнять действия на основе ввода человека.

Символ токена $CODEC.

РобоСтек

Хотя такие проекты, как OpenMind, Auki и Codec, приближают роботов к реальному миру, для большинства стартапов и организаций на ранних стадиях очевидно, что покупка дорогого оборудования и инструментов является чрезмерной роскошью. Поэтому реалистичная платформа для тестирования среды (здесь она больше похожа на облачную) может быть ключом к ускорению разработки роботов на基层.

Ядром RoboStack является RCP (Протокол контекста робота, Robot Context Protocol), который представляет собой стандартизированный уровень связи для соединения роботов, AI-агентов и человеческих пользователей, формируя единую экосистему.

источник

В облаке пользователи могут моделировать и воспроизводить различные условия, включая экстремальные или труднодоступные среды.

Платформа позволяет вам полностью настраивать параметры робота, конфигурацию датчиков и факторы окружающей среды.

После определения рабочего процесса система будет автоматически работать в облаке и собирать все сгенерированные данные для использования в обучении, анализе или исследовании ИИ.

Символ токена $ROBOT.

Давайте немного отдалимся от сложных операций машинного сотрудничества и сосредоточимся на другом ключевом вопросе: как роботы могут преобразовать энергию ИИ в возможности реального мира. Подсказка: понимание концепции не означает, что ее можно легко воспроизвести.

Тишина

Смотри, хотя ChatGPT может знать команды для генерации звуков, на самом деле понимание звука гораздо сложнее, так как оно зависит от контекста, такого как тон, высота, ритм и окружение.

Один и тот же звук может иметь совершенно разное значение в песнях, сигнале тревоги или повседневном разговоре, и без множества примеров из реальной жизни трудно уловить эти тонкие различия.

Silencio решает эту проблему через свою сеть DePIN, собирая и обрабатывая аудиоданные из реального мира, что позволяет роботам достигать высокого уровня слухового восприятия и осознания окружающей среды.

Предоставляя разнообразные аудиодатасеты, включая окружающие звуки, многоязычную речь и невербальные подсказки (такие как смех или шаги), Silencio обучает AI модели для улучшения классификации звуков роботами, распознавания речи и понимания контекста, преодолевая ограничения интерпретации в сложных акустических средах.

Его флагманское мобильное приложение собрало более 40 миллиардов данных от 1,1 миллиона участников из более чем 180 стран.

Источник

Символ токена - $SLC.

Сверх Реальности

Silencio сосредоточен на захвате аудио, в то время как Over the Reality сосредоточен на захвате визуальных эффектов, что более важно для работы роботов в реальной жизни.

Хотя оснастить робота лидаром и камерами кажется простым, без 3D-визуальной карты этих датчиков недостаточно для полного понимания сложной динамической среды. 3D-визуальная карта имеет решающее значение, поскольку она интегрирует данные от нескольких датчиков для создания подробного объемного представления окружающей среды.

Он может захватывать глубину, пространственные отношения и направление объектов, позволяя роботам точно ориентироваться в беспорядочных пространствах, таких как склады или зоны бедствия.

Короче говоря: чем больше данных, тем мощнее функция робота.

Подобно Silencio, Over the Reality построен на сети DePIN, мотивируя глобальное сообщество картографов использовать стандартные смартфоны и 360-градусные камеры для сканирования зон с высоким трафиком и вознаграждая их токенами OVR.

OVRMaps нарисовал карты более чем 150 000 мест и имеет более 70 миллионов изображений, охватывающих площадь более 44 миллионов квадратных метров.

Источник

Символ токена - $OVR.

Проекты, заслуживающие внимания SHOW ROBOTICS: Разработка роботов с физическим искусственным интеллектом, сочетание передового искусственного интеллекта и робототехники, сосредоточение на развлекательных и практических приложениях, создание машин, способных обучаться и выполнять реальные задачи.

HomebrewRobotics: создать рынок роботизированных моделей, предоставляя готовое программное обеспечение и другие инструменты программирования на основе ИИ, чтобы каждый мог использовать роботизированные модели.

Peaq: Из-за своей высокой известности, здесь не будем повторяться.

резюме Хотя область робототехники нова и захватывающа для многих, поиск действительно качественных проектов в этой области по-прежнему остается сложной задачей.

Основная идея статьи заключается в том, что вместо того, чтобы делать ставки на последние проекты, которые могут быть просто способом заработать деньги, лучше сосредоточиться на зрелых игроках, которые уже глубоко работают в этой области до начала моды, и выбрать инвестиции в них.

В настоящее время общая рыночная капитализация всех роботизированных проектов все еще ниже 300 миллионов долларов, поэтому задача фильтрации относительно проста.

Конечно, некоторые из проектов, упомянутых в этой статье, также являются новыми, но через тщательный отбор (называемый “паучье восприятие”) было пропущено десятки проектов, чтобы гарантировать качество упомянутых проектов. Хотя из-за временных ограничений могли быть упущены один-два достойных внимания проекта, упомянутые выше проекты должны дать всем ясное направление в этой области.

Сохраняйте любопытство!