अधिकांश मानचित्र आपको बताते हैं कि कोई जगह पहले कैसी दिखती थी। @vangrid_io वास्तविक रूप से अभी वहाँ क्या मौजूद है, इसे पकड़ने पर केंद्रित है। पुरानी छवियों पर निर्भर करने के बजाय, एक अनुरोधक किसी विशिष्ट स्थान—चाहे वह एक गोदाम की पंक्ति, लोडिंग डॉक या सीढ़ी का मार्ग हो—के लिए एक बोनटी को फंड कर सकता है। फिर एक पास के योगदानकर्ता एक सामान्य फोन का उपयोग करके स्थान का धीमा घूमने वाला वीडियो रिकॉर्ड कर सकता है। गोपनीयता का प्रबंधन डेटा डिवाइस से बाहर जाने से पहले किया जाता है, जहाँ चेहरे और लाइसेंस प्लेट्स डिवाइस पर ही धुंधले कर दिए जाते हैं। कैप्चर को इसके कंटेंट हैश, अनुमानित स्थान और समय-टैग के साथ फिंगरप्रिंट किया जाता है, फिर इन फिंगरप्रिंट्स को बैच में संग्रहीत करके Base पर स्थिर किया जाता है। यही दिलचस्प हिस्सा है: कैप्चर का आदेश दें, फिर खरीददार को कुछ प्रदान करें जिसे वह सत्यापित कर सके। यह Physical AI के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि प्रश्न हमेशा “इस जगह कैसी दिखती है?” नहीं होता। कभी-कभी प्रश्न होता है “इस सटीक स्थान की अभी क्या स्थिति है?” उपग्रह मुख्यतः ऊपर से दृश्य प्रदान करते हैं, जबकि मैपिंग वाहन केवल उन सड़कों तक सीमित होते हैं जिनसे वे पहुँच सकते हैं। Vangrid, सटीक रूप से जहाँ आवश्यकता हो, वहाँ भूमि-स्तरीय डेटा प्राप्त करने का एक मार्ग प्रदान करता है। @vangrid_io के पास अब है: • Base पर स्थिर 984,572 कैप्चर • 618 Bonnie स्वीकृत • प्रोटोकॉल के माध्यम से $313,714 सेटल्ड अनुरोधक बोनटी को फंड करता है, एक योगदानकर्ता स्थान को कैप्चर करता है, और स्वीकृत कार्य USDC में सेटल होता है। परिणामस्वरूप, वास्तविक-दुनिया के डेटा, इसे संग्रहीत करने वाले व्यक्ति, और इसकी मांग करने वाले खरीददार के मध्य सीधा संबंध स्थापित होता है।