おはようございます。今日、あなたが通り過ぎる建物の一つひとつは、ロボットがまだ持っていないデータです。 物理的AIにはシンプルな問題があります。私たちは衛星で外の世界をマッピングしましたが、内部についてはほとんど何も持っていません。建物、路地、部屋。ロボットはそれらの詳細を必要としていますが、私たちはそれを備えていません。 Vangrid @vangrid_io は実用的なアプローチを取りました。 ほとんどのチームは高価な装置でマッピングを改善しようとしました。LiDARバックパック、カメラ搭載車両、スケーラブルでないハードウェア。しかしVangridはその逆を選びました。新しいデバイスは一切使わず、私たちのポケットにあるスマホだけを使いました。真の利点は優れたハードウェアではなく、より広範なカバーです。 ボンティ制度も気に入っています。AIエージェントが、必要な場所に対してBaseまたはArc上でUSDCを掲示し、近くにいる人々がその場所を撮影すると、それが3Dモデルに変換され、Merkleファインダープリントでオンチェーン検証され、APIを通じて支払われます。検証が完了してから初めて支払いが発生するため、データの品質が自然と保証されます。 既にHashKeyとAnimocaから900万ドルの資金調達と、数千本の認証済み動画が集まっています。早期の資金と早期の実績です。 私にとって、これは実際に利用価値のあるDePINです。ロボットは私たちの世界の内部を見ることができなければならず、そのための最も安価な方法がこれです。 あなたのスマホが街の撮影で収入を得られるなら、最初にどこを撮影しますか？ #PhysicalAI #Vangrid #Base