Mengumpul data dunia nyata adalah satu cabaran; memastikan seseorang benar-benar memerlukan data itu adalah cabaran lain. Itulah yang menjadikan pendekatan dari @vangrid_io menarik. Alih-alih membina set data yang besar terlebih dahulu dan mencari pembeli kemudian, Vangrid membenarkan peminta menentukan lokasi tertentu, membiayai hadiah dalam USDC, dan membayar untuk pengambilan apabila ia diterima. Alur kerja ini menghubungkan tiga elemen: Pembeli menentukan maklumat yang mereka perlukan. Penyumbang pergi dan mengambil gambar persekitaran sebenar. Rangkaian mengubah sumbangan itu menjadi hasil yang boleh dibina semula sebagai model 3D. Pendekatan berdasarkan permintaan ini boleh membuat perbezaan dalam AI fizikal, di mana peta umum tidak selalunya cukup dan butiran tepat suatu tempat tertentu penting. Namun, ujian sebenar melampaui hanya memastikan hadiah dibiayai. Bolehkah rangkaian secara konsisten mengambil lokasi yang betul, memberikan kualiti yang mencukupi, dan menghasilkan hasil yang layak dibayar? Satu hadiah yang berjaya menunjukkan bahawa alur kerja ini boleh berfungsi. Pembeli berulang akan menunjukkan bahawa ia menyelesaikan masalah yang benar-benar dihadapi orang @quipnetwork