高保真、地面層空間數據的經濟模式一直不利。 專屬的測繪車隊運營成本高昂，且難以快速擴展至每一個社區或工業地點。 衛星影像相對便宜，但無法穿透樹木、進入建築入口或繞過臨時障礙物。 結果是，物理世界中的大量區域對於物理AI而言仍缺乏充分的觀測。 @vangrid_io 的獎勵系統創造了一個按需市場。 組織可以精確指定其需求，包括位置、拍攝類型和截止時間，並以 USDC 資助該請求。 貢獻者競相完成這些請求。 僅當請求者接受提交內容後，才會釋放付款。 由於這些工作由已擁有手機且身處現場的人員執行，與派遣專用車輛相比，獲取新目標觀測的邊際成本大幅降低。 該網絡中的公開數據顯示，已累計超過 125 萬次拍攝、數十萬名用戶、數千項證實，以及超過 60 萬美元的 USDC 已透過該系統結算。 該網絡已不再是概念。 它是一個運作中的驗證型空間地面真實數據市場。 正是這種市場結構，使得持續覆蓋得以在無需傳統測繪所需高資本投入的情況下實現。
