उपग्रह छतों को कैप्चर करते हैं। स्ट्रीट-व्यू कारें हाईवे का मैपिंग करती हैं। संकीर्ण गलियों के बारे में क्या? न तो वे वेयरहाउस की पासिंग, न ही अपार्टमेंट की सीढ़ियों, न ही लोडिंग बे या भीड़भाड़ वाली बाजार की सड़क के अंदर देख सकते हैं। रोबोट और फिजिकल AI को वास्तविक ग्राउंड ट्रुथ की आवश्यकता होती है, जहाँ जीवन वास्तव में होता है। यही @vangrid_io द्वारा हल किया जा रहा ब्लाइंड स्पॉट है। इसीलिए मेरी आँखें हमेशा इस प्रोजेक्ट के बारे में अधिक जानने के लिए खोजती रहती हैं। महंगी फ्लीट के बजाय, Vangrid हरदिन के फोन के वीडियो को सत्यापित, प्राइवेसी-फिल्टर्ड 3D स्पेशियल मॉडल में बदल देता है। हरदिन के योगदानकर्ता अपने आसपास के माहौल का मैपिंग करते हैं, और नेटवर्क उन्हें सीधे पुरस्कार देता है। फ्लायव्हील कैसे काम करता है: ➔ हरदिन के लोग वीडियो रिकॉर्ड करते हैं ➔ प्राइवेसी फिल्टर्स व्यक्तिगत डेटा को हटा देते हैं ➔ 3D स्पेशियल मॉडल पुनः निर्मित होते हैं ➔ ऑन-चेन सत्यापन स्थान के प्रमाण की पुष्टि करता है ➔ योगदानकर्ताओं को USDC में भुगतान किया जाता है ➔ वास्तविक-दुनिया AI और रोबोटिक्स टीमें ग्राउंड-ट्रुथ डेटा पर प्रशिक्षण प्राप्त करती हैं ➔ चक्र दोहराया जाता है पैमाने पर प्रभाव: - 1.25M+ फोन कैप्चर्स 3D मॉडल में परिवर्तित - 450K+ सक्रिय योगदानकर्ता - 4.7K+ ऑन-चेन प्रमाणीकरण - $600K+ USDC पहले ही वितरित वास्तविक-दुनिया AI 2D समतल मैप पर नहीं रह सकता। इसे डेप्थ, ज्यामिति, और वास्तविक ग्राउंड ट्रुथ की आवश्यकता होती है। यहाँ Vangrid एक सच्चा गेम-चेंजर है। @vangrid_io