機器人技術最大瓶頸之一是數據，而DePIN可能是我們擁有的最佳解決方案。

訓練物理 AI 代理需要大量的現實世界數據，但這些數據極其稀缺、成本高昂，並且在大規模收集時速度緩慢。

備用方案？模擬環境。

它們便宜、快速且安全。但它們直接導致了臭名昭著的“仿真到現實的差距”。

在模擬中訓練的機器人在現實世界中常常失敗，因爲模擬缺乏真實物理和真實感知的混亂：

- 摩擦
- 表面變化
- 傳感器噪聲
- 照明、光照、變形

這就是爲什麼我相信 DePIN 可能成爲物理 AI 的關鍵基礎設施層。

像特斯拉、Figure 和 Apptronik 等主要機器人公司正在競相打造最智能的人形智能體。

但他們面臨着同樣的障礙：獲取可擴展的、高質量的現實世界訓練數據。在這個萬億級的競爭中，誰能率先突破數據瓶頸，誰就可能贏得一切。

傳統上，通過集中基礎設施收集這些數據是資本密集型且緩慢的。但通過加密原生激勵，DePIN 翻轉了這一模式：

- 以規模部署低成本硬件
- 通過代幣激勵貢獻者
- 構建一個無權限的全球機器傳感器層

而這不是理論，這已經在發生：

- @silencioNetwork – 通過智能手機衆包環境聲音數據；潛在的“機器人之耳”

- @OVRtheReality – 通過智能手機攝像頭進行遊戲化數據捕獲，爲機器人感知映射視覺環境

- @NATIXNetwork – 全球駕駛員網路，收集有價值的真實世界駕駛數據以供自主系統使用

- @reborn_agi – 首批專注於類人機器人技術的公司，通過他們自己的硬件收集運動數據並訓練內部模型

- @BitRobotNetwork – 構建一個模塊化的、有激勵的機器人網路 (，想象一下針對機器人領域的 Bittensor )，擁有解決現實世界機器人挑戰的子網絡，如 Frodobots

DePIN將機器人數據瓶頸轉變爲機會。

機會就在現在。

在一個精英機器人交易的進入被限制和制度化的世界中，DePIN可能是你獲得有意義的曝光的最佳機會，迎接一次千載難逢的變革——下一個iPhone時刻，它將徹底改變我們今天所知的世界。