gm fam 儘管人形機器人持續邁向改進之路，教導它們認識世界卻是完全不同的挑戰。 模型可以從道路和網際網路的資料中學習很多，但它仍需要來自倉庫、碼頭、裝卸區、商店和街道的新鮮資訊。 這正是讓我對 @vangrid_io 的構想感到興奮的原因。 一部普通的手機就能捕捉這些地點，資料會與時間和位置一起被分組，並透過 EAS 在 Base 上加上內容指紋與認證。 這使得影片的價值遠高於僅被藏在私人儀表板中。 任何人都能驗證該拍攝內容確實屬於已發布的紀錄，而非僅僅信任上傳者。 而一個市場將這與實際需求連結起來。 懸賞可以要求特定地點，貢獻者可以收集這些任務，一旦請求者確認結果，USDC 就會釋出。 這些任務展現了其精細程度——從噴漆間、碼頭區段、市場角落、信號桿到觸覺面板。 我認為重要的是，這不僅僅是收集更多影片。 建立一個機器人團隊可以信賴並依賴的地面層資料，是巨大的額外價值。 實體 AI 需要更多雙眼觀察真實世界。 Vangrid 正試圖將日常手機轉變為這些眼睛。 #Vangrid #PhysicalAI #airdrop