Messari：DePIN引路，一覽去中心化物理人工智慧DePAI圖譜

原文作者：Dylan Bane，Messari 分析師

原文編譯：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人工智慧基礎設施的解決方案。從現實世界的數據收集到基於去中心化實體基礎設施 (DePIN) 部署的智慧機器人操作，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。」

回顧科技發展歷程，數位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，現在正朝著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作的機器人、智慧型汽車、無人機和機器人逐漸取代傳統勞動力的世界裡，這些智慧型裝置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 的實體人工智慧系統提供了難得的機會。

資料收集

當前，DePAI 的基礎設施正在加速完善，其中資料擷取層面表現最為活躍。這個層面不僅可以為機器人上的實體 AI 代理提供訓練所需的現實世界數據，還能即時傳輸環境導航和任務執行所需的資料流。

然而，取得高品質的現實世界資料仍是限制實體人工智慧發展的主要瓶頸。儘管英偉達的 Omniverse 和 Cosmos 透過模擬環境提供了創新解決方案，但合成資料只是整個生態系統的一部分，遠端操作和現實世界的視訊資料同樣不可或缺。

遠端操作

在遠端操作領域，Frodobots 正在透過 DePIN 在全球部署經濟型配送機器人。這些機器人在運作過程中不僅能捕捉人類在現實環境中的決策行為，創造高價值資料集，還能有效解決資本投入不足的問題。

透過代幣驅動的良性循環機制，DePIN 正在加速推動資料擷取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營運成本的機器人企業而言，DePIN 相較傳統模式具有顯著優勢。

視訊資料應用

在視訊資料應用方面，DePAI 可以充分利用現實世界的視訊資料來訓練物理系統，建構對現實世界的空間認知。其中，Hivemapper 和 NATIX Network 憑藉其獨特的視訊資料庫，有望成為重要的資料來源。

如 Pantera Capital 初級合夥人 Mason Nystrom 所指出：「雖然單一資料難以實現商業價值，但資料聚合後卻大有可為。」IoTeX 所開發的 Quicksilver 平台能夠跨距 DePIN 聚合資料，同時確保資料和隱私。

空間智能和計算

在空間智能和計算協議領域，業界正致力於透過 DePIN 和 DePAI 實現空間協調和現實世界 3D 化管理中心例如，Auki Network 的 Posemesh 技術在確保隱私和去中心化的同時，實現了即時空間感知功能。

實體人工智慧代理的應用已初見成效，如 SAM 正在利用 Frodobots 的全球機器人網路進行地理位置推斷。未來，借助 Quicksilver 等框架，人工智慧代理將能夠更好地連接 DePIN 提供的即時數據。

對於有意進入實體人工智慧領域的投資人而言，投資 DAO 可能是個理想的切入點。以 XMAQUINA 為例，它為成員提供了多元化的實體人工智慧資產投資組合，涵蓋機器實體資產、DePIN 協議、機器人企業和智慧財產權等，並配備專業的內部研發團隊提供支援。

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