Satu hal tentang Physical AI yang sering diabaikan adalah asal data pelatihan. Model dapat memproses jutaan rekaman digital, tetapi memahami jalan, bangunan, atau objek nyata memerlukan informasi tentang lingkungan fisik itu sendiri. Di sinilah @vangrid_io mengambil jalur berbeda. Alih-alih memperlakukan pengumpulan data spasial sebagai tugas yang hanya ditugaskan kepada tim khusus, Vangrid memungkinkan kontributor menggunakan smartphone untuk merekam lokasi dunia nyata dan mengubah rekaman tersebut menjadi rekonstruksi 3D. Bagian yang menarik adalah bagaimana setiap elemen saling terhubung. ➜ Lokasi nyata memiliki nilai data ➜ Kontributor menggunakan ponsel mereka untuk merekamnya ➜ Rekaman tersebut direkonstruksi menjadi representasi spasial ➜ Pembeli dapat meninjau hasilnya sebelum menerimanya ➜ Attestasi blockchain menyediakan catatan yang dapat diverifikasi atas aktivitas jaringan Ada juga pertimbangan privasi. Vangrid telah menjelaskan pengaburan wajah dan plat nomor di perangkat, langkah penting saat mengumpulkan rekaman dari lingkungan publik. Aktivitas jaringan yang dilaporkan telah melampaui 1,25 juta rekaman, 450 ribu pengguna, 4.700 attestasi, dan $600 ribu USDC yang telah diselesaikan. Namun, ukuran jaringan saja tidak menjamin data pelatihan yang berguna. Akurasi, cakupan, privasi, dan permintaan nyata akan sama pentingnya. Apa yang membuat model ini layak diikuti adalah kemungkinan menciptakan sumber data spasial bersama, alih-alih membuat setiap pengembang AI mengumpulkan semuanya dari awal. Dunia digital sudah penuh informasi. Sekarang tantangannya adalah membantu AI memahami dunia fisik. Itulah masalah yang sedang dipecahkan oleh @vangrid_io.