Bộ dữ liệu khó thu thập nhất có thể chính là bộ dữ liệu nằm ngay bên ngoài phòng thí nghiệm. AI vật lý cần hiểu được các môi trường thực tế, không chỉ là các môi trường mô phỏng. Nhưng các phương pháp lập bản đồ truyền thống có những giới hạn rõ ràng. Vệ tinh không thể nhìn thấy bên trong các tòa nhà. Các đội xe lập bản đồ đường bộ không thể đi bộ qua các kho hàng. Và các bộ dữ liệu văn bản gần như không cung cấp thông tin nào về hình học của khu vực bốc dỡ hàng. Đây chính là khoảng trống mà @vangrid_io đang cố gắng lấp đầy. Thay vì chờ đợi một đội xe lập bản đồ, người yêu cầu có thể đặt hàng một địa điểm cụ thể và tài trợ cho việc thu thập dữ liệu. Một người đóng góp sử dụng điện thoại thông minh để ghi lại môi trường xung quanh. Quyền riêng tư được xử lý tại biên, trong khi nguồn gốc dữ liệu được ghi lại thông qua các bằng chứng mật mã và xác thực dựa trên Base. Tôi nghĩ đó mới là phần thú vị hơn của mô hình này. Mạng lưới không chỉ thu thập các đoạn clip. Nó đang tạo ra một cách thức để yêu cầu, xác minh và thanh toán dữ liệu không gian thực tế cho một địa điểm cụ thể. Đối với AI vật lý, điều đó có thể trở thành một loại đường ống dữ liệu hoàn toàn khác biệt.