Collecter des données du monde réel à grande échelle n’est pas seulement un problème technique. C’est aussi un problème de coordination. @vangrid_io aborde ce défi en reliant deux groupes aux besoins différents : des organisations qui nécessitent la capture d’endroits spécifiques et des contributeurs pouvant collecter ces données à l’aide de téléphones ordinaires. Un acheteur peut publier une récompense, définir l’emplacement et les exigences, et financer la demande en USDC. Un contributeur peut ensuite effectuer la capture et la soumettre pour révision. Le paiement est effectué une fois que le demandeur accepte le travail. Ce modèle axé sur la demande est important car il donne aux contributeurs une tâche claire, au lieu de leur demander d’enregistrer des lieux aléatoires dans l’espoir que quelqu’un aura un jour besoin des images. Il offre également aux acheteurs la possibilité de demander exactement les environnements dont ils ont besoin, qu’il s’agisse d’intérieurs d’entrepôts, de rues de marchés ou de zones de chargement. Pour l’IA physique, le défi ne consiste pas simplement à rassembler davantage de vidéos, mais à construire un système reproductible où les données du monde réel peuvent être demandées, collectées, vérifiées et achetées. C’est cet écosystème économique que Vangrid cherche à établir.