AI 的下一個瓶頸可能不是智慧。 而是空間資料。 AI 模型可以理解文字、圖像和代碼，但機器人必須理解其周圍的物理環境。 入口在哪裡？ 什麼阻擋了路徑？ 自上次捕捉以來有什麼變化？ 這正是 @vangrid_io 正在解決的問題。 它正在構建一個去中心化的感知層，用於物理 AI，並透過分散的邊緣設備收集真實世界的地面真實資料。 讓我感興趣的是，將日常設備轉變為更大感測器網路的一部分的想法。 我正透過 @NucleusCodes 及其 Vangrid 活動深入探索這一點。 這裡真正的故事不僅僅是 AI。 而是為 AI 提供更佳的物理世界視覺。