Musk, bu yılın başlarında Davos'a geri dönerken, yeryüzünde robot sayısının insan sayısını aşacağına dair tekrar etkileyici tahminini vurguladı.

Açıkça, AI ve robotlar neredeyse küresel ölçekte tek iki teknoloji konusu haline geldi: biri AGI sınırına sürekli yaklaşan genel yapay zeka, diğeri ise laboratuvarlardan çıkıp insan fiziksel emeğini tamamen devralmaya çalışan robotlar. Aynı şekilde, AI kavramının dışında kripto para sektörünün bu yılki odak noktalarından biri de gövdeli akıl. İşte Robotic yarışmasında dikkat edilmesi gereken projeler.

OpenMind

4 Ağustos 2025'te resmi açıklamaya göre, Silicon Valley merkezli akıllı makine altyapısı şirketi OpenMind, Pantera Capital'in öncülük ettiği, Ribbit, Sequoia China, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures ve Amber Group'un da yer aldığı birden fazla kurum ve sayıda ünlü angel yatırımcının katıldığı 20 milyon dolarlık finansman turunu tamamladı.

OpenMind, açık kaynak yazılımlar geliştirerek robotların düşünmesini, öğrenmesini ve çalışmasını sağlar. Yerel açık kaynak AI robot işletim sistemi OM1, dijital ve fiziksel dünyalarda AI Agent yapılandırmasını ve dağıtımını sağlar. Kullanıcılar bir AI rolü oluşturabilir, bunu bulutta çalıştıracak veya gerçek dünyadaki fiziksel robotlarda çalıştırabilir.

Basitçe söylemek gerekirse, OpenMind'in OM1'i yapması, robotlara bir “Yapay Zeka beyni” geliştirmek demektir. Bu “Yapay Zeka beyni”, birden fazla AI Agent’in birlikte çalışmasıyla, birden fazla LLM ile etkileşim kurması ve birden fazla kaynaktan veri alarak çalışabilir (örneğin, kullanıcıların sosyal medyada içerik paylaşmasını yardımcı olmak gibi). OM1 açık kaynaklı olduğu için, bu, telefonların Android sistemi gibi donanımdan bağımsız, son derece uyumlu bir robot işletim sistemidir.

Ayrıca, OpenMind, insanlar ve robotlar için doğrulanabilir bir güven katmanı sağlamayı amaçlayan FABRIC adlı bir zincir üstü robot kimlik ağına da sahiptir. İnsanlar, harita üzerinden konum verilerini paylaşarak, robot davranışlarını değerlendirmek ve geliştirme gibi faaliyetlerle madalya kazanabilirken, her OM1 sistemi yüklenmiş robot FABRIC ağına katılır ve benzersiz bir doğrulanabilir kimliğe sahip olur; bu sayede robotların komutları, işlem günlükleri, sahipliği ve ilgili diğer davranışlar zincir üzerinde izlenebilir hale gelir.

Aralık 2025'te, OpenMind, kararlı para birimi yayıncısı Circle ile birlikte x402 protokolüne dayalı bir robot otomatik ödeme sistemi tanıttı. Robotların yetenekleri arttıkça, artık yalnızca görevleri yerine getiren araçlar olmaktan çıkıp, özerk ekonomilerin rolünü üstlenecekler. Robotlar, hesaplama gücü, veri ve beceriler satın alacak, hatta karmaşık görevleri tamamlamak için diğer robotları veya insanları işe alacaklar.

CodecFlow

CodecFlow, bulut, kenar, masaüstü ve robot donanımlarında sorunsuz çalışmak için birleştirilmiş bir platform sunar ve mevcut popüler API'leri ile geleneksel sistemleri destekler. Bu platform, farklı robot sensör girdilerini genel bir formata normalize eder ve daha karmaşık robot eylemlerini modüler hale getirir; böylece geliştirme ekibi veya kullanıcılar, robotları baştan tasarlamadan, robotlar arasında algılama, karar verme ve kontrolü ağı üzerinden birbirine bağlayabilirler, bu da parçalanmış veya donanıma özel tekil platformlardan kaçınır.

AI tarafından desteklenen operatörler, geleneksel robot otomasyon süreçlerindeki aşırı önceden yazılmış senaryo bağımlılığını ve en küçük değişikliklere karşı olan zayıflığını gidermek için yazılımdaki UI değişikliklerini veya robot ortamındaki değişiklikleri algılayarak ve anlık çıkarımda bulunarak tepki verir. Kısacası, ekran görüntülerini, kamera görüntülerini veya sensör verilerini yakalar, bu dış girdi verilerini AI ile işler, gözlemleri veya talimatları işlemek için kullanır ve nihayetinde kullanıcı arayüzü etkileşimiyle kararları yürütür.

Peaq

27 Mart 2025'te, DePIN Layer1 protokolü Peaq, 15 milyon ABD doları finansman tamamladı; Generative Ventures ve Borderless Capital öncülük etti, Spartan Group, HV Capital, CMCC Global, Animoca Brands, Moonrock Capital, Fundamental Labs, TRGC, DWF Labs, Crit Ventures, Cogitent Ventures, NGC Ventures, Agnostic Fund ve Altana Wealth katıldı.

Başlangıçta DePIN odaklı bir hikaye sunulsa da, peaq geçen yıl Eylül'de Robotics SDK'sını yayınladı ve robotlara kendi bağımsız kimliklerini vererek ödeme ve tahsilat yapmalarını, verileri doğrulamalarını ve zincir üzerindeki ağ ekonomisine bağlanmalarını sağladı. Şimdi, ROS2 sistemleriyle uyumlu herhangi bir robot, peaq ağ ekonomisine katılabilir ve insanlarla ya da diğer robotlarla genel standartlar kullanarak işlem yapabilir.

Ayrıca, peaq geçen yıl DualMint üzerinde «RoboFarm» adlı bir robot RWA projesi sundu ve Hong Kong'da bir robot çiftliği kurarak tarım üretiminde %80'lik bir otomasyon sağladı. Yetiştirilen marul, ıspanak ve kalesi Hong Kong'da satılmaktadır. NFT sahiplerinin tahmini yıllık getirisi yaklaşık %18'dir.

Axis Robotics

Axis Robotics, vücutlu yapay zekânın (Physical AI) dağıtılmış ölçeklenebilir altyapısını inşa etmeye odaklanmaktadır. Onlar, simülasyon öncelikli (Simulation First) yaklaşımının, robotik veri eksikliği ve model genelleştirme sınırlamalarını aşmanın en iyi yolu olduğuna inanmaktadır; düşük maliyetli ve ölçeklenebilir veri toplama ile özel veri artırma motorunu birleştirerek, verilerin kalitesinde, zenginliğinde ve ölçeğinde üçlü bir sıçrama sağlamıştır. Aynı zamanda, her veri varlığı güvenilir bir zincir üstü köken (On-chain Provenance) sunar ve genel robotik akıl (RGI) gelişimini yönlendiren temel veri deposunu oluşturur.

Axis, robot eğitim verilerinin sağlanması yöntemini yeniden tanımladı. Piyasada diğer "robot eğitim verileri girişi/sağlaması" projeleri genellikle kullanıcıların mobil cihazlar, akıllı gözlükler vb. cihazlarla gerçek dünyada belirli hareketleri yapma videolarını çekip yüklemesiyle düşük bir eşikle küresel kullanıcı katılımı sağlamayı hedefliyor. Ancak bu yöntemle elde edilen verilerin fiziksel gerçekliği yetersizdir, derinlik bilgisi eksiktir ve 3D verilerin sürekliliğini ve doğruluğunu garanti edemez.

Axis, "simülasyon" aracılığıyla bu sorunu çözer; simülasyon ortamında, ışık, açı, sürtünme, dinamik gibi çok sayıda çeşitli simülasyon senaryosu kullanarak modelin daha zorlu sanal koşullarda bile görevleri tamamlayabilmesini sağlar ve böylece güçlü genelleştirme yeteneği kazanır. Axis, Hybrid Strategy (karışık strateji) kullanır ve nadir gerçek verilerle devasa sentetik verileri birleştirir. GPU hızlandırılmış meta veri artırma teknolojisinden yararlanarak, tek bir senaryonun ışık, doku ve fiziksel özelliklerinde büyük ölçüde değişiklikler gerçekleştirilir. Sanal senaryolar sabit ve kodla yazılmış değildir; esnek bir şekilde ayarlanabilir. Kod ile sonsuz sayıda senaryo oluşturulabilir ve robot, bu senaryoların her birinde daha zorlu ve kapsamlı zorluklarla karşılaşır. Senaryo üretimi düşük maliyetli olup, üretimi büyük ölçeklidir; bu veri yoğun yaklaşımla en iyi çözümü yakalamak yönteminin etkinliği, Google, NVIDIA ve diğer birçok büyük şirket tarafından kısmen doğrulanmıştır.

Axis'in topluluğa ilk kez açtığı simülasyon robot öğrenimi projesi «Little Prince's Rose» tamamlandı. «Little Prince's Rose» projesinde, kullanıcılar web sitesi aracılığıyla simülasyon ortamında bir robotun çiçek sulama eylemini başarıyla gerçekleştirmesini sağladı ve kullanıcı işlemlerinin toplanması ve analiziyle bu robotun sulama işlemini öğrenmesini sağladı. Kullanıcılar, web sitesi aracılığıyla robotu uzaktan kontrol edebiliyor; bu da video yükleme yönteminin düşük maliyetli ve düşük giriş engeline sahip olma avantajını korurken, robotlara orijinal 3D-aware VLA (Görsel-Dil-Eylem) temel modeli kazandırıyor ve video veri girişi yoluyla eksik olan üç boyutlu uzay düşünme yeteneğini robotlara kazandırıyor.

«Küçük Prens'in Gülü» projesi, sadece 5 gün sonra, robotik endüstrisi arka planı olmayan küresel genel kullanıcılar tarafından eğlenceli bir deneyimle binlerce kaliteli, strateji eğitimi için kullanılabilecek etkili izler sağladı. Bu verilere dayanarak Axis, strateji modelini başarıyla eğitti ve Franka robot kolunun gerçek cihazda yeniden üretimi tamamladı. Bu, Axis'in «görev üretimi -> topluluk toplama -> veri artırma -> model eğitimi -> gerçek cihazda dağıtımı» tam yığın kapalı döngüsünü tamamladığını göstermektedir.

1 saatlik gerçek veri, 1000 saatlik eğitim verisine dönüştürülebilir; bu verimlilik katsayısı, bot modellerinin genelleştirilmesi için gerekli maliyetleri büyük ölçüde azaltır.

Kış Yılbaşı sırasında yapılan Beta testinde, aynı şekilde yalnızca 5 gün içinde, 18.000 robot endüstrisi deneyimine sahip olmayan katılımcı, Axis üzerinde 27 tamamen yeni görevi tamamladı ve 100.000'den fazla veri yolu sağladı. Test, görev içinde yüksek düzeyde rastgeleleştirme desteği sağladı ve tekerlekli robotlar, iki kollu robotlar gibi çok çeşitli varlıklara uyumluluğu doğruladı.

Axis'in çekirdek ürünü Mart sonunda resmen piyasaya sürülecek ve Nisan sonu veya Mayıs başlarında, Franka robot koluna dayalı dünyanın en büyük tamamen simülasyon verisi seti açık kaynaklı hale getirilecek; bu, strateji ve model eğitimi ihtiyaçlarını tamamen karşılayacaktır. Aynı zamanda, Crypto-AI'den yola çıkan bir robot sektörü projesi olan Axis, dışsal uygulamaları keşfetmeye ve geliştirmeye başlamıştır; çeşitli alt sektörlerdeki referans müşteriler etrafında ticari uygulama sürecini hızlandırmaktadır: Bir otomobil üreticisiyle üretim süreçlerinde otomasyon çözümlerini hayata geçirmek için iş birliği yapmaktadır; bir IPO öncesi hesaplama gücü şirketiyle sanal varlıklar ve dünya modelleri yönünde iş birliği anlaşması sağlamıştır; ve birçok fiziksel varlığa sahip şirketle sanal simülasyon veri toplama ve model eğitimi gibi kritik aşamalarda derin iş birlikleri kurmuştur. Bunlar, Crypto projeleri için nadir görülen dışsal etkileri yansıtmaktadır.

GEODNET

Saatlik dinamik konumlandırma verileri sunan, drone ve robotlar gibi cihazlar için santimetre düzeyinde konum doğruluğu sağlayan, 150'den fazla ülkede 21.000'den fazla aktif baz istasyonuna sahip merkeziyetsiz ağ. Geçen yıl, proje 7 milyon doların üzerinde gelir elde etti ve her çeyreklikte artış gösterdi.

Bu proje daha çok DePIN olarak sınıflandırılmasına rağmen, robotik teknolojinin gerçek yaşamda yaygınlaşmasıyla yüksek doğrulukta gerçek zamanlı konum verisi talebinin daha da artması bekleniyor. Şubat 2025'te Multicoin, GEODNET Vakfı'ndan 8 milyon dolar değerindeki $GEDO token'larını satın almak için öncülük etti.

BitRobot

BitRobot Network, FrodoBots Lab ve Protocol Labs tarafından ortak olarak geliştirilmiştir ve dağıtılmış robot iş ve işbirliğini amaçlar. Ana bileşenleri şunlardır: robot görevlerini tanımlamak ve doğrulamak için doğrulanabilir robot işi (VRW, ağ ödüllerinin nicel ölçüsü), cihaz sahipliği ve ağ erişimi için cihaz düğümü token’ı (ENT, robotların sisteme özgü kimlik tanımlayıcısı, NFT olarak mevcut), ve alt ağ (BitRobot ağına değer yaratan kaynak kümeleri) olarak görev yapan işlem katmanı.

14 Şubat 2025'te FrodoBots Lab, 6 milyon dolarlık tohum sermaye turunu tamamladığını ve toplam 8 milyon dolarlık finansman topladığını duyurdu.

FrodoBots Lab robotlar da satıyor, Earth Rovers gerçek hayattaki Mario Kart gibi 249 dolarla satılıyor ve oyuncular, tarayıcıdan kendi robotlarını ET Fugi adlı küresel bir hazine avı oyununda uzaktan kontrol ediyor; veriler, araştırmacıların en son AI navigasyon modellerini dağıtmak ve test etmek için kullanılıyor. ET Fugi, BitRobot'un ilk alt ağıdır.

Octo Arms adlı başka bir oyun robotu da yakında çıkarılacak ve oyuncular, uzaktan kontrol edilen kollarla çeşitli 3D bulmacaları ve yarışmaları tamamlayacak.

Bu robot ağındaki所谓「alt ağ」kavramı biraz soyuttur; basitçe söylemek gerekirse, genel ağ ekosistemine katkı sağlayan herhangi bir küme (veya kümenin yapacağı belirli projeler/etkinlikler) bir alt ağdır, örneğin yukarıda bahsedilen ET Fugi oyunu ve Virtuals'in çıkardığı SeeSaw gibi.

SeeSaw

BitRobot, Virtuals tarafından geçen yıl Ekim'de başlatılan bir robot eğitim verisi paylaşım uygulamasıdır. SeeSaw'da kullanıcılar günlük davranışlarını içeren videolar çeker, görevleri tamamlayarak ödül kazanır. Küresel kullanıcıların, ayakkabı bağlamak, giysileri katlamak gibi günlük davranışları içeren bu video verileri, robotların eğitimi için kullanılacaktır.

Auki

Auki'nin merkeziyetsiz makine algı ağı Posemesh, insanları, cihazları ve AI'yi birbirine bağlamak için tasarlanmıştır; temelini DePIN (merkeziyetsiz fiziksel ağ) mimarisi oluşturur ve robotlar, AR gözlükleri gibi cihazların gerçek zamanlı olarak konum ve sensör verilerini paylaşmasını sağlar. Bu, fiziksel dünyaya yönelik ortak bir uzamsal anlayış inşa etmeyi mümkün kılar ve robotlara, AR'ye ve AI'ye ortak bir uzamsal görünüm sunar.

Posemesh protokolüne dayalı olarak çeşitli düğüm rolleri tasarlandı. Hesaplama düğümleri işlem gücü sağlıyor, hareket düğümleri (robotik terminaller) konum bilgilerini ve sensör verilerini yüklüyor, yeniden yapılandırma düğümleri bu verilere dayalı olarak 3D harita modelleri oluşturuyor ve alan düğümleri 3D uzayları yönetiyor. Her düğüm, katkılarına göre $AUKI token'ı ile ödüllendirilerek kendini geliştiren bir makine görsel ağı oluşturuluyor.

Bu ağ, gizliliği korumayı vurgular ve tek bir varlığın kullanıcıların özel alanlarını izlemesini önler; aynı zamanda perakende (ürün düzenlemesi optimizasyonu), emlak yönetimi (varlık takibi), fuar navigasyonu ve inşaat iç mekan tasarımı gibi birçok senaryoda uygulanabilir.

Cactus AI uzay hesaplama platformları, Toyota mal taşıma şirketi ve İsveçli süpermarket Stora Coop ile aktif pilot projelerde yer almaktadır.

XMAQUINA

Bireysel yatırımcıların robotik şirketlerine yatırım yapmasına olanak tanıyan bir DAO. Bu DAO, $DEUS token'larını aşamalı olarak satarak 10 milyon dolar topladı. Şu anda DAO, elde edilen geliri Apptronik, Figure AI, Agility Robotics, 1X Tech, NEURA Robotics ve Robotico olmak üzere altı robotik şirketinin hisselerini satın almak için kullandı ve bazı yatırımlar kar elde etmeye başladı, hatta tek bir yatırımın getirisi %100'ü aşmıştır.

PrismaX

17 Haziran 2025'te PrismaX, a16z CSX, Volt Capital, Blockchain Builders Fund, Stanford Blockchain Accelerator ve Virtuals'in yatırım yaptığı 11 milyon dolarlık finansman turunu tamamladığını duyurdu.

PrismaX, uzaktan operatörleri, robot kullanıcılarını ve robot şirketlerini bağlayan açık bir koordinasyon katmanı oluşturur. Operatörler, kullanıcılarla bağlantı kurarak robotları uzaktan kontrol edebilir, gerçek görevleri tamamlayabilir ve değerli veriler toplayabilir. Lojistik ve reklam gibi gerçek hizmetler de talep edilebilir.

PrismaX, işletmelerin karmaşık görevleri yerine getirebilecek deneyimli robot operatörleri bulabileceği uzaktan robot operasyon protokolüne de sahiptir. Operatörler, güvenliği artırmak ve yüksek getirili görevler elde etme şanslarını artırmak için ağ token’larını stake edebilir. Stake edenlerin kazançları yalnızca stake miktarına değil, aynı zamanda iş kalitesine bağlıdır ve verimlilik arttıkça ek ödüller de kazanırlar.

Ancak uzaktan operasyonlarla birikilen veriler, robotların özerkliğini artırmak için kullanılacak ve bu da uzaktan operatörlerin verimliliğini artırarak nihayetinde robotların yüksek veya tamamen özerk hale gelmesini sağlayacaktır.

NRN Ajanları

NRN, AI Agent savaşları ile gerçek zamanlı eğitim yapan oyun olan AI Arena'dan türemiştir. 28 Ekim 2021'de geliştirici ArenaX Labs, Paradigm Capital'in öncülük ettiği ve Framework Venture Partners'in katıldığı 5 milyon dolarlık tohum sermaye finansmanını tamamladığını duyurdu. 9 Ocak 2024'te ArenaX Labs, Framework Ventures'in öncülük ettiği, SevenX Ventures, FunPlus/Xterio ve Moore Strategic Ventures'in de katıldığı 6 milyon dolarlık yeni bir finansman turunu tamamladığını duyurdu.

Veri toplama → robot öğrenimini güçlendirme süreci genel olarak aynı olsa da, NRN, oyun alanında zengin deneyime sahip olup, kullanıcıların tarayıcı aracılığıyla simülasyon robotlarını doğrudan kontrol edebileceği, robot veri toplamayı bir oyun haline getiren bir tarayıcı tabanlı deneyim sunar. Oyun sırasında kullanıcı tarafından gerçekleştirilen işlemlerden oluşan davranış verileri, gerçek dünya robot sistemlerinin eğitimi için kullanılır.

Şu aşamada, proje veri toplama, gerçek zamanlı öğrenme ve uyum sağlama doğrulanması için robot kollarına (RME-1) odaklanacaktır.

Dinamik BlockBeats'in açık pozisyonlarını öğrenmek için tıklayın

Lüket BlockBeats resmi topluluğuna katılın:

Telegram abone grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram iletişim grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter resmi hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia