如今大多數人工智慧都是為理解數位世界而建。 但實體人工智慧面臨著不同的問題。 機器人可以處理數十億個參數，卻仍難以完成人類自然就能做到的事：理解當下周圍實際的環境。 道路可能改變。 建築物可能改變。 障礙物可能出現。 一個空間在上次繪製地圖後，可能看起來完全不一樣。 這正是我對 @vangrid_io 感興趣的原因。 Vangrid 正在將智慧型手機轉變為分散式的邊緣節點，以捕捉真實世界的環境，並將這些觀察轉化為可用的空間智慧，從而為實體人工智慧建立一層空間資料層。 有趣之處不僅在於收集更多資料。 而在於透過隱私保護的捕捉、3D 重建、來源追溯、驗證和多節點佐證，讓這些資料變得更有用。 換句話說，目標不僅是建立另一張世界地圖。 而是打造一個持續更新、可驗證的真實地面層，讓機器真正能夠使用。 如果人工智慧正從螢幕走向實體世界，那麼可靠的空間資料可能會變得與解釋它的模型同等重要。