Một điều về Physical AI thường bị bỏ qua là dữ liệu huấn luyện đến từ đâu. Một mô hình có thể xử lý hàng triệu bản ghi kỹ thuật số, nhưng để hiểu một con phố, tòa nhà hoặc vật thể thực tế, cần thông tin về môi trường vật lý chính nó. Đây là điểm mà @vangrid_io chọn một hướng đi khác. Thay vì coi việc thu thập dữ liệu không gian là công việc chỉ dành cho các đội chuyên biệt, Vangrid cho phép các đóng góp sử dụng điện thoại thông minh để ghi lại các vị trí thực tế và chuyển đổi đoạn quay đó thành các bản tái tạo 3D. Điều thú vị là cách các mảnh ghép kết nối với nhau: ➜ Một vị trí thực tế có giá trị dữ liệu ➜ Người đóng góp sử dụng điện thoại của họ để ghi lại ➜ Đoạn quay được tái tạo thành các biểu diễn không gian ➜ Người mua có thể xem xét kết quả trước khi chấp nhận ➜ Các xác thực trên blockchain cung cấp hồ sơ có thể xác minh về hoạt động mạng Cũng có một yếu tố về quyền riêng tư. Vangrid đã mô tả việc làm mờ khuôn mặt và biển số xe ngay trên thiết bị, một bước quan trọng khi thu thập đoạn quay từ các môi trường công cộng. Hoạt động mạng được báo cáo đã vượt quá 1,25 triệu lần ghi lại, 450.000 người dùng, 4.700 xác thực và 600.000 USD đã thanh toán dưới dạng USDC. Tuy nhiên, quy mô mạng alone không đảm bảo dữ liệu huấn luyện hữu ích. Độ chính xác, phạm vi bao phủ, quyền riêng tư và nhu cầu thực tế sẽ quan trọng không kém. Điều khiến mô hình này đáng theo dõi là khả năng tạo ra một nguồn dữ liệu không gian chung, thay vì để mỗi nhà phát triển AI phải thu thập mọi thứ từ đầu. Thế giới kỹ thuật số đã có đầy đủ thông tin. Bây giờ thách thức là giúp AI hiểu được thế giới vật lý. Đó chính là vấn đề mà @vangrid_io đang nỗ lực giải quyết.