Ang karamihan sa AI ngayon ay binuo upang maunawaan ang digital na mundo. Ngunit may iba’t ibang problema ang Physical AI. Ang isang robot ay maaaring prosesuhin ang milyon-milyon na parameter, ngunit maaari pa ring magkaroon ng problema sa isang bagay na natural para sa tao: pag-unawa sa kung ano ang nasa paligid nito, ngayon. Maaaring magbago ang isang kalsada. Maaaring magbago ang isang gusali. Maaaring lumabas ang isang hadlang. Maaaring magmukhang lubos na iba ang isang espasyo mula sa huling beses na ito ay na-map. Dahil dito, interesado ako sa @vangrid_io. Ang Vangrid ay nagtatayo ng isang spatial data layer para sa Physical AI sa pamamagitan ng pagpapalit ng mga smartphone bilang distributed edge nodes na makakakuha ng mga tunay na kapaligiran at pagpapalit ng mga obserbasyon na ito sa gamitin na spatial intelligence. Hindi lang ang interesante na kumuha ng higit pang data. Ito ay paggawa ng data na mas kapaki-pakinabang sa pamamagitan ng privacy-preserving capture, 3D reconstruction, provenance, verification, at multi-node corroboration. Sa ibang salita, ang layunin ay hindi lamang lumikha ng isa pang mapa ng mundo. Kundi itayo ang isang tuloy-tuloy na i-refresh, verifiable layer ng ground truth na maaaring gamitin ng mga makina. Kung ang AI ay naglalakbay mula sa mga screen papunta sa pisikal na mundo, maaaring maging magkasing-importansya ang reliable spatial data sa mga modelo na nagpapaliwanag nito.