Satu perkara mengenai Physical AI yang sering diabaikan ialah asal data latihan. Model boleh memproses jutaan rekod digital, tetapi memahami jalan, bangunan atau objek sebenar memerlukan maklumat tentang persekitaran fizikal itu sendiri. Di sinilah @vangrid_io mengambil jalan yang berbeza. Daripada memperlakukan pengumpulan data ruang sebagai tugas yang hanya untuk pasukan khas, Vangrid membenarkan penyumbang menggunakan telefon pintar untuk menangkap lokasi dunia nyata dan menukar rakaman itu kepada rekonstruksi 3D. Bahagian yang menarik ialah bagaimana bahagian-bahagian ini saling terhubung. ➜ Lokasi sebenar mempunyai nilai data ➜ Penyumbang menggunakan telefon mereka untuk menangkapnya ➜ Rakaman itu direkonstruksi menjadi representasi ruang ➜ Pembeli boleh meninjau hasilnya sebelum menerimanya ➜ Atesiasi blok rantai menyediakan rekod yang boleh disahkan mengenai aktiviti rangkaian Terdapat juga pertimbangan privasi. Vangrid telah menerangkan pengaburan peranti pada muka dan plat nombor, langkah penting apabila mengumpul rakaman dari persekitaran awam. Aktiviti rangkaian yang dilaporkan telah melebihi 1,25 juta tangkapan, 450 ribu pengguna, 4,700 atesiasi dan $600,000 dalam USDC yang telah diselesaikan. Namun, saiz rangkaian sahaja tidak menjamin data latihan yang berguna. Ketepatan, liputan, privasi dan permintaan sebenar akan sama pentingnya. Apa yang menjadikan model ini patut diikuti ialah kemungkinan mencipta sumber bersama data ruang, bukan memaksa setiap pembangun AI mengumpulkan semuanya dari awal. Dunia digital mempunyai banyak maklumat. Sekarang cabarannya ialah membantu AI memahami dunia fizikal. Itulah masalah yang sedang dipecahkan oleh @vangrid_io.