الروبوتات تتعلم كيفية الحركة، لكن من يعلمها كيف يبدو العالم الحقيقي فعليًا؟ هذه هي الفجوة التي أرى أن @vangrid_io تسعى لسدّها. الشوارع، مناطق التحميل، الممرات، وكل الأماكن العشوائية التي لا تُحدّثها أسطول الخرائط التقليدية بسرعة كافية. بدلًا من الاعتماد فقط على البيئات المُحكَمة، تحول Vangrid الهواتف الذكية إلى عقدة التقاط حيث يمكن للناس إكمال مكافآت مواقع محددة ممولة بـ USDC على Base. والجانب المثير هو أن عملية التقاط البيانات ليست مجرد ملف فيديو مخزن في مكان ما. يمكن تحويل لقطات من زوايا متعددة إلى هندسة ثلاثية الأبعاد، أو سحابات نقاط، أو تشتيت غاوسيان، أو نماذج GLB مُنسَّقة، مع ربط الأصل عبر التجزئات وشهادات EAS. الخصوصية جزء من سير العمل أيضًا. يتم تمويه الوجوه ولوحات الترخيص على الجهاز قبل مغادرة لقطات الخام للهاتف. إن لقطة الشبكة الحالية تُظهر بالفعل 1,024,912 عملية التقاط، و423,143 عقدة نشطة، و3,823 شجرة Merkle مُصدّقة عبر EAS، وحوالي 311 ألف دولار أمريكي تم تسويتها بـ USDC. لذلك أعود دائمًا إلى سؤال واحد. إذا كانت بيانات المحاكاة تعلّم الروبوتات كيفية الحركة، فهل يمكن لـ "الحقيقة المكانية" التي توفرها Vangrid أن تساعد في تعليمها أين تتحرك في العالم الحقيقي؟ @quipnetwork