我反覆回歸 @vangrid_io 的其中一個部分，是其隱私與來源層。 如果智慧型手機正成為物理AI的感測器，那麼有一個顯而易見的問題： 如何在不將每次捕捉轉化為隱私問題的情況下，收集有用的現實世界資料？ @vangrid_io 在邊緣端解決了這個問題。 敏感細節，如臉部和車牌，可在資料離開手機前於裝置上進行模糊處理。 隨後，這些捕捉資料可轉化為具有加密來源的空間資料，從而建立可驗證的收集時間與地點記錄。 這使得整個架構具備了以下獨特組合： 邊緣端捕捉 設計即隱私 空間重建 加密來源 可驗證記錄 因為對於物理AI而言，新鮮的資料具有價值。 但新鮮且可驗證的資料，才是真正令人興奮的關鍵。 @vangrid_io