當真實世界的資料能夠被驗證、處理並投入應用時，它才會變得有價值。 這正是我認為 @vangrid_io 值得探索的部分。 VanGrid 並非自動獎勵每一次上傳，而是讓請求者使用 USDC 為特定地點提供資金，並在釋放保管資金前審核提交的影片。貢獻者只有在拍攝內容符合請求者要求時才會獲得獎勵。 在此基礎上，經批准的影片可轉化為 3D 表示，生成 AI 系統用以理解物理環境的空間資料。 有趣的是，一則簡單的智慧型手機錄影會經歷多個階段：拍攝、審核、重建與結算。 每個階段都增添了不同的價值層次。 對我而言，長期的問題在於：這個過程能否在保護被拍攝人物與地點隱私的同時，大規模地提供可靠的空間資料？ 因為實體 AI 不僅需要更多資料，更需要可被信任的資料。