Physical AIは、モデルのホイップに隠されたデータの問題を抱えている可能性がある。 ロボットは強力なモデルと十分な計算リソースを持っていても、現実世界に関する新鮮な情報——倉庫が実際にどのように見えるか、空間がどのように変化するか、物体がどこに配置されているか、地面レベルから環境がどのように見えるか——を必要とする。 ここで空間データがインフラとなる。 @vangrid_ioは異なるアプローチを取っている：スマートフォンをキャプチャーノードとして活用し、現実世界のキャプチャを構造化された空間データに変換し、特定のデータ要求をバウンティを通じて需要を生み出す。 重要なのは「30億台以上のスマートフォン」ではない。 それは、これらのデバイスをオンデマンドで信頼できるグランドトゥルースの供給源に変えるネットワークが可能かどうかである。 これははるかに解決が難しく、おそらく注目すべきより興味深い課題である。