在規模上收集現實世界的資料不僅是技術問題，也是協調問題。 @vangrid_io 透過連接兩組需求不同的人群來解決這一問題：需要特定地點被拍攝的組織，以及能使用普通手機收集這些資料的貢獻者。 買方可以發布懸賞，定義地點與要求，並用 USDC 資助該請求。貢獻者完成拍攝後可提交審核，一旦請求方接受工作，便會收到付款。 這種需求驅動的模式至關重要，因為它為貢獻者提供了明確的任務，而非要求他們隨機拍攝地點，並寄望於某天有人需要這些影片。 同時，這也讓買方能夠精準要求他們所需的環境，無論是倉庫內部、市場街道還是裝卸區域。 對於實體 AI 而言，挑戰不僅僅是蒐集更多影片，而是建立一套可重複的系統，讓現實世界的資料能夠被請求、收集、驗證與購買。 這正是 Vangrid 正在致力建立的經濟循環。