マスクは今年年初のダボスでのスピーチで、今後地球上のロボットの数が人間を上回るとする、非常に刺激的な予言を再び強調した。
明らかに、AIとロボットは現在、世界中で唯一の二つのテクノロジー話題となっている。一つはAGIの臨界点に迫り続ける汎用人工知能であり、もう一つは実験室から走出し、人間の肉体労働を全面的に代替しようとしているロボットである。同様に、AI概念以外にも、今年の暗号資産業界の注目分野の一つとしてエムボディード・インテリジェンスが挙げられる。以下は、Robotic分野で注目すべきプロジェクトである。
OpenMind
2025年8月4日、公式発表によると、シリコンバレーに本社を置くスマートマシンインフラ企業OpenMindは、Pantera Capitalが主導し、Ribbit、紅杉中国、Coinbase Ventures、DCG、Lightspeed Faction、Anagram、Pi Network Ventures、Topology、Primitive Ventures、Amber Groupを含む複数の機関および複数の著名なアンジェル投資家が参加する2000万ドルの資金調達を完了した。
OpenMindは、オープンソースソフトウェアを開発することで、ロボットの思考、学習、作業を支援します。ネイティブなオープンソースAIロボットオペレーティングシステムOM1は、デジタル世界と物理世界におけるAIエージェントの設定とデプロイを可能にします。ユーザーはAIキャラクターを作成し、クラウド上で実行するか、現実世界の物理ロボット上で実行できます。
簡単に言えば、OpenMindがOM1を作ることは、ロボットに「AIの脳」を構築することに相当します。この「AIの脳」は複数のAIエージェントが協力して動作し、複数のLLMとやり取りでき、複数のソースからデータを取得して作業できます（たとえば、ユーザーに代わってソーシャルメディアに投稿するなど）。OM1はオープンソースであるため、スマートフォンのAndroidOSのようにハードウェアに依存しない、非常に高い互換性を持つロボットオペレーティングシステムでもあります。
また、OpenMindは、人間とロボットが共有できる検証可能な信頼層を構築することを目的とした、FABRICというオンチェーンロボットアイデンティティネットワークを有しています。人間は、マップを通じて位置情報を共有したり、ロボットの行動を評価したり、開発を行ったりすることでバッジを獲得できます。一方、OM1システムを搭載したすべてのロボットはFABRICネットワークに参加し、一意で検証可能なアイデンティティを取得することで、ロボットのコマンド、操作ログ、所有権などの関連行動がオンチェーンで追跡可能になります。
2025年12月、OpenMindは安定通貨発行会社Circleと共同で、x402プロトコルに基づくロボット自動支払いシステムを発表しました。ロボットの能力が向上するにつれ、それらは単なるタスク実行ツールではなく、自律経済体としての役割を果たし始めます。ロボットは計算リソース、データ、スキルを購入し、複雑なタスクを完了するために他のロボットや人間を雇う必要が生じます。
CodecFlow
CodecFlowは、クラウド、エッジ、デスクトップ、ロボットハードウェア上でシームレスに実行できる統合プラットフォームを提供し、現在広く使用されているAPIと従来のシステムをサポートします。このプラットフォームは、さまざまなロボットセンサーの入力を共通のフォーマットに正規化し、複雑なロボットアクションをモジュール化することで、開発チームやユーザーがロボットをゼロから設計する必要なく、ロボット間の知覚、意思決定、制御をネットワークを通じて相互に連携させ、ハードウェアに特化した断片化されたプラットフォームではなくなります。
AI駆動のオペレーターは、ソフトウェア内のUI変化やロボット環境の変化を感知し、リアルタイムで推論することで、従来のロボット自動化プロセスが事前に記述されたスクリプトに過度に依存し、わずかな変化にも脆弱であるという問題に対応します。要するに、スクリーンショット、カメラ映像、またはセンサーデータをキャプチャし、AIがこれらの外部入力データを処理して観察結果や指示を解釈し、最終的にユーザーインターフェースを通じて意思決定を実行します。
Peaq
2025年3月27日、DePIN Layer1プロトコルのPeaqは1,500万ドルの資金調達を完了し、Generative VenturesとBorderless Capitalがリードし、Spartan Group、HV Capital、CMCC Global、Animoca Brands、Moonrock Capital、Fundamental Labs、TRGC、DWF Labs、Crit Ventures、Cogitent Ventures、NGC Ventures、Agnostic Fund、Altana Wealthなどが参投しました。
当初主打的叙事是DePIN，但peaq在去年9月发布了Robotics SDK，使机器人能够获得自主身份标识，进行支付和收款，验证数据，并接入链上的网络经济。如今，任何兼容ROS2系统的机器人都可以加入peaq网络经济，使用其通用标准与人类或其他机器人进行交易。
また、peaqは昨年、DualMint上で「RoboFarm」というロボットRWAプロジェクトを立ち上げ、香港にロボット農場を構築し、ロボットにより農業生産の80%を自動化しました。収穫されたレタス、スピナッチ、ケールは香港で販売されています。NFT保有者の予想年間利回りは約18%です。
Axis Robotics
Axis Roboticsは、エムボディードAI（Physical AI）の分散型拡張インフラを構築することに取り組んでいます。同社は、シミュレーション優先（Simulation First）がロボットデータの不足とモデルの汎化ボトルネックを突破する最良の道であると信じており、低コストで大規模なデータ収集と独自のデータ拡張エンジンを組み合わせることで、データの品質、豊富さ、規模の3つの面で飛躍的な進歩を実現しました。同時に、すべてのデータ資産には信頼できるチェーン上トレーサビリティ（On-chain Provenance）が備わっており、汎用ロボット知能（RGI）の進化を支える核心的な燃料庫を構築しています。
Axisは、ロボット訓練データの提供方法を革新しました。市場の他の「ロボット訓練データの入力・提供」プロジェクトは、ユーザーがスマートフォンやスマートグラスなどのデバイスを使用して、現実世界で指定された動作を実行する動画を撮影・アップロードすることで、低コストかつグローバルなユーザー参加を実現しています。しかし、この方法ではデータの物理的リアルさが不足し、深度情報が欠如しているため、3Dデータの継続性と精度を保証できません。
Axisは「シミュレーション」を通じて、照明、角度、摩擦、力学など、多様なシミュレーションシナリオを用いて、より厳苛な仮想環境下でもモデルがタスクを完了できるようにし、強力な汎化能力を獲得するという課題を解決しました。Axisはハイブリッド戦略を採用し、限られた実データと膨大な合成データを組み合わせています。GPU加速メタデータ強化技術を活用することで、単一のシナリオにおける照明、テクスチャー、物理特性の大量の変化を実現しています。仮想シナリオは固定され、コードで硬直的に定義されたものではなく、柔軟に調整可能です。コードによって無数のシナリオを生成でき、ロボットはさまざまなシナリオの要件に応じて、より厳しく包括的な挑戦に直面します。シナリオ生成にかかるコストは低く、生成量は極めて大きいため、大量のデータを用いて最適解に収束させるこのアプローチの有効性は、GoogleやNVIDIAなどの大手企業によって部分的に検証されています。
Axisがコミュニティに公開した最初のシミュレーションロボット学習プロジェクト「Little Prince's Rose」が完了しました。「Little Prince's Rose」プロジェクトでは、ユーザーがウェブページを通じてシミュレーション環境でロボットに花に水をやる動作を成功させ、ユーザーの操作を収集・分析することで、ロボットに水やりを学習させました。ユーザーはウェブページを通じてロボットをリモート操作でき、動画アップロード収集方式の低コスト・低敷居を維持しつつ、ロボットにネイティブな3D対応VLA（Vision-Language-Action）基礎モデルを構築し、動画データ入力チャネルが欠いていた三次元空間の思考能力をロボットに付与しました。
「Little Prince's Rose」プロジェクトは上場からわずか5日で、ロボット業界の背景のない世界中の一般ユーザーが楽しい体験を通じて、戦略トレーニングに使用可能な数万件の高品質な有効トラジェクトリを提供しました。このデータに基づき、Axisは戦略モデルを成功裏にトレーニングし、Frankaロボットアームでの実機再現を完了しました。これはAxisが「タスク生成→コミュニティ収集→データ拡張→モデルトレーニング→実機デプロイ」のフルスタッククローズドループを実現したことを示しています。
1時間の実データを1000時間の訓練データに変換できるこの効率のレバレッジにより、ロボットモデルの汎化に必要なコストが大幅に削減されます。
春節期間のBetaテストでは、同じく5日間で、18,000人のロボット業界未経験の参加者がAxis上で27の新規タスクを完了し、10万件以上のデータトラジェクトリを提供しました。このテストは、タスク内での高レベルなランダム化を成功裏にサポートし、ホイール型ロボットや二腕ロボットなど多様なアセットとの互換性を検証しました。
Axisのコア製品は3月下旬に正式にリリースされ、4月末または5月初めには、Frankaロボットアームを基盤とする世界最大規模のシミュレーション専用データセットをオープンソース化し、戦略およびモデルトレーニングの要件を完全に満たす予定です。また、AxisはCrypto-AIから出発したロボット分野のプロジェクトとして、外部への産業応用の探索と推進を開始しており、複数のセグメントにおけるリーディングクライアントを中心に、商業化プロセスを加速しています：ある自動車メーカーと協力して生産工程の自動化ソリューションを実装し、あるIPO前算力企業と仮想資産およびワールドモデル分野での協力合意を形成し、複数のエージェント本体企業と仮想シミュレーションデータ収集およびモデルトレーニングなどの重要な环节で深度のある協業関係を構築しています。これらは、Cryptoプロジェクトにおいて珍しい外部性を示しています。
GEODNET
デセントラライズドネットワークは、ドローンやロボットなどにセンチメートル級のリアルタイム動的定位データを提供し、150カ国以上に21,000以上のアクティブなベースステーションを保有しています。過去1年間、このプロジェクトの収益は700万ドルを超え、四半期ごとに成長を続けています。
このプロジェクトは主にDePINに分類されるが、ロボット技術が現実世界で普及するにつれ、高精度リアルタイム位置情報データへの需要はさらに広がると予想される。2025年2月、MulticoinはGEODNET財団から800万ドルの$GEDOトークンを800万ドルで取得すると発表した。
BitRobot
BitRobot Networkは、FrodoBots LabとProtocol Labsが共同で開発し、分散型ロボット作業と協力を実現することを目的としています。その主要なコンポーネントには、ロボットタスクを定義および検証するための検証可能ロボット作業（VRW、ネットワーク報酬の定量化指標）、デバイス所有権とネットワークアクセスのためのデバイスノードトークン（ENT、ロボットのシステム内での一意の識別子でNFT形式で存在）、およびタスク実行オペレーションレイヤーとしてのサブネット（BitRobotネットワークに価値を生み出すリソースクラスター）が含まれます。
2025年2月14日、FrodoBots Labは600万ドルのシードラウンドを完了し、総調達額を800万ドルに達成した。
FrodoBots Labはロボットを販売しており、Earth Roversは現実版のマリオカートのように249ドルで販売され、プレイヤーはブラウザを通じて遠隔操作でロボットを操縦し、ET Fugiというグローバルな宝探しゲームを楽しみます。収集されたデータは、研究者が最新のAIナビゲーションモデルを展開・テストするために使用されます。ET FugiはBitRobotの最初のサブネットでもあります。
今後、もう1つのゲームロボット「Octo Arms」もリリースされる予定で、プレイヤーはリモートでアームを操作して、さまざまな3Dパズルゲームやコンテストをクリアします。
このロボットネットワークにおける「サブネット」という概念はやや抽象的ですが、簡単に言えば、全体のネットワークエコシステムに貢献するクラスタ（またはクラスタが取り組む具体的なプロジェクトやイベント）がすべてサブネットです。たとえば、前述のETFugiゲームやVirtualsがリリースしたSeeSawなどです。
SeeSaw
BitRobotの第5サブネットは、Virtualsが昨年10月にリリースしたロボット訓練データ共有アプリです。SeeSawでは、ユーザーが日常の行動を撮影した動画をアップロードし、タスクを完了することで報酬を得ます。世界中のユーザーから集められた、靴ひもを結ぶ、服をたたむなどの日常行動の動画データは、ロボットの訓練に使用されます。
Auki
Aukiのデセントラライズド・マシン・パーシェプション・ネットワークPosemeshは、人間、デバイス、AIを接続するために設計されており、そのコアはDePIN（デセントラライズド・フィジカル・ネットワーク）アーキテクチャであり、ロボットやARグラスなどのデバイスがリアルタイムで位置情報とセンシングデータを共有し、物理世界に対する協調的な空間的理解を構築します。これにより、ロボット、AR、AIに共有された空間ビューを提供できます。
Posemeshプロトコルに基づき、複数のノードロールが設計されています。計算ノードが計算リソースを提供し、モーションノード（ロボット端末）が位置情報とセンサーデータをアップロードし、リコンストラクションノードがそれらに基づいて3Dマップモデルを生成し、ドメインノードが3D空間を管理します。各ノードは貢献に応じて$AUKIトークンの報酬を受け取り、自己進化するマシンビジョンネットワークを推進します。
このネットワークはプライバシー保護を重視し、単一の実体がユーザーのプライベート空間を監視することを防ぎ、小売（商品配置の最適化）、不動産管理（資産追跡）、展示会ナビゲーション、建築工事など複数のアプリケーションシーンに適用可能です。
彼らのCactus AI空間計算プラットフォームは、トヨタ物料搬送社とスウェーデンのスーパーマーケットStora Coopと積極的な実証実験を開始しています。
XMAQUINA
ロボット企業への投資に一般投資家を参加させるためのDAO。このDAOは、自社トークン$DEUSをバッチ販売することで1,000万ドルを調達した。現在、このDAOはオークションで得た資金を、Apptronik、Figure AI、Agility Robotics、1X Tech、NEURA Robotics、Roboticoのロボット分野の6社に投資し、一部の投資は既に利益を生み出し、単一投資のリターン率は100%を超えたこともある。
PrismaX
2025年6月17日、PrismaXは、a16z CSX、Volt Capital、Blockchain Builders Fund、Stanford Blockchain Accelerator、およびVirtualsを投資家として、1100万ドルの資金調達を完了したと発表しました。
PrismaXは、リモートオペレーター、ロボットユーザー、ロボット企業を接続するオープンな調整レイヤーを構築しています。オペレーターはユーザーと接続し、リモートでロボットを操作して実際のタスクを完了しながら、価値のあるデータを収集できます。また、物流や広告などの実際のサービスをリクエストすることもできます。
PrismaXには、企業が複雑なタスクをこなせる経験豊富なロボットオペレーターを見つけることができるリモートオペレーションプロトコルが備わっています。オペレーターは、ネットワークトークンをステーキングすることで信頼度を向上させ、高収益タスクの獲得機会を増やすことができます。ステーカーが得られる報酬は、ステーキング量だけでなく作業の質にも関連し、効率が向上するほど追加のボーナスが付与されます。
一方、リモート操作によって蓄積されたデータは、ロボットの自律性を向上させるための訓練に使用され、これによりリモートオペレーターの作業効率が向上し、最終的にはロボットの高度、あるいは完全な自律化が実現されます。
NRNエージェント
NRNは、AIエージェント対戦のリアルタイムトレーニングチェーンゲームAI Arenaから発展しました。2021年10月28日、開発元のArenaX Labsは、Paradigm Capitalが主導し、Framework Venture Partnersが参加する500万ドルのシードラウンド資金調達を完了したと発表しました。2024年1月9日、ArenaX Labsは、Framework Venturesが主導し、SevenX Ventures、FunPlus/Xterio、Moore Strategic Venturesなどが参加する600万ドルの新規資金調達を完了したと発表しました。
大まかにはデータ収集→ロボット学習の強化というプロセスですが、NRNはゲーム分野での豊富な経験を活かし、ブラウザベースの体験を提供して、ロボットデータ収集をゲームに変換します。ユーザーはブラウザを通じてシミュレーションロボットを直感的に操作できます。ゲーム中のユーザー操作によって生成される行動データは、現実のロボットシステムの訓練に使用されます。
現在の段階で、このプロジェクトはデータ収集、リアルタイム学習、および適応性を検証するためにロボットアーム（RME-1）に焦点を当てます。
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