DePAI是下一个加密大势？

编译：金色财经xiaozou

DePAI（Decentralized Physical AI）被众多加密人士视为下一个加密大事（势），是“少数能够利用区块链和加密激励机制对其他技术领域产生实质性影响的领域之一”。它是什么？有何创新之处？具有什么样的潜力？下面，我们一起来一探究竟。

简单来说，它是一种将去中心化物理基础设施网络（DePIN）与人工智能（AI）技术相结合的创新概念，通过区块链技术协调多个个体单位的物理硬件设施，以无需许可、无需信任和可编程的方式建立和维护基础设施网络‌。

Messari分析师Dylan Bane在X平台上力挺DePAI发文如下：

去中心化物理人工智能（DePAI）为机器人和物理人工智能基础设施堆栈的集中控制提供了一种替代方案。从现实世界的数据收集到由DePIN部署的物理人工智能代理操作机器人，DePAI正在迅速发展。

英伟达CEO黄仁勋说：“通用机器人领域的‘ChatGPT时刻’即将到来。”

数字时代以硬件为起点，逐步向软件的无形世界演进。而人工智能时代则始于软件，如今正将物理世界视为其终极挑战与前沿领域。

在一个由自主物理人工智能（Physical AI）驱动的机器人、汽车、无人机和仿生人逐渐取代人类劳动力的世界中，这些机器的所有权问题成为核心的社会议题。去中心化物理人工智能（DePAI）为在中心化参与者占据主导地位之前建立Web3物理人工智能提供了重要机遇。

去中心化物理人工智能（DePAI）基础设施栈正在快速发展。在现阶段，最活跃的层级是数据收集层，它能够提供现实世界的数据，用于训练部署在机器人上的物理人工智能代理，同时实时传输数据以导航环境并完成任务。

现实世界的数据是训练物理人工智能（Physical AI）的主要瓶颈。尽管英伟达的Omniverse和Cosmos通过模拟环境提供了一条前景广阔的发展路径，但合成数据仅是解决方案的一部分。远程操作和现实世界视频数据同样不可或缺。

在远程操作领域，FrodoBots正在利用去中心化物理基础设施网络（DePIN）在全球范围内部署低成本的人行道配送机器人。这种数据采集方式不仅捕捉了人类在现实环境中导航决策的复杂性，从而生成高价值数据集，同时也有效克服了资本缺口问题。

去中心化物理基础设施网络（DePIN）通过其代币驱动的飞轮效应，能够加速数据收集传感器和机器人的部署。对于寻求加速销售并降低资本支出（CapEx）和运营支出（OpEx）的机器人公司而言，DePIN相较于传统方法提供了显著的实际优势。

去中心化物理人工智能（DePAI）可以利用现实世界视频数据来训练物理人工智能，并构建对世界的共享空间理解。Hivemapper和NATIX Network凭借其独特的视频数据集，可能成为这一数据的重要来源。

去中心化物理人工智能（DePAI）能够利用现实世界视频数据来训练物理人工智能，并构建全球共享的空间理解能力。Hivemapper和NATIX Network凭借其独特的视频数据集，有望成为这一领域的重要数据来源。正如Mason Nystrom所指出的，“数据在个体层面难以货币化，但在聚合后却易于实现价值转化。”现实世界数据可以通过去中心化物理基础设施网络（DePIN）进行聚合，从而形成高价值的数据集。IoTeX的Quicksilver协议实现了跨DePIN的数据聚合，同时兼顾数据验证与隐私保护，为这一生态提供了关键技术支持。

空间智能/计算协议也在致力于通过去中心化物理基础设施网络（DePIN）和去中心化物理人工智能（DePAI）来实现空间协调及现实世界3D虚拟孪生体的去中心化控制。Auki网络的Posemesh协议在保护隐私和去中心化的前提下，实现了实时空间感知能力，为这一领域提供了创新的技术解决方案。

物理人工智能代理（Physical AI Agents）的初步应用也已崭露头角。SAM接入了Frodobots遍布全球的机器人车队，能够推测地理位置。借助Quicksilver等框架，未来人工智能代理有望实时接入去中心化物理基础设施网络（DePIN）提供的数据流。

接触物理人工智能最直接的途径可能是通过投资型去中心化自治组织（DAO）。

XMAQUINA为其成员提供了接触物理人工智能资产的渠道，包括machine RWA、去中心化物理基础设施网络（DePIN）协议、机器人公司以及知识产权（IP），并得到内部研发的支持。

加密研究员DeFi Cheetah对Dylan Bane关于DePAI的言论给予了积极回应：

去中心化物理人工智能（DePAI）是加密领域的下一个重大发展方向，区块链和加密激励机制将赋能空间智能——即机器人感知环境、即时理解周围物体或结构并有效响应的能力，这是人工智能机器人领域最具挑战性的难题之一。我们的行业能够帮助解决发展空间智能最关键瓶颈——获取细粒度、高质量且持续更新的空间数据。

实现强大的空间智能需要海量数据，这些数据不仅要捕捉视觉线索（如颜色和纹理），还需包含深层次的几何上下文（例如多边形、点云、拓扑表示）以及物理属性（角度、距离、摩擦力、材料类型等）。传统的2D图像或基本GPS坐标虽然有一定价值，但对于训练旨在动态、复杂且不可预测的现实环境中运行的高级模型而言，往往过于简化。

● 3D地图构建的复杂性

诸如Google街景或专用LiDAR扫描等项目虽能提供高分辨率3D地图，但其成本高昂且生成的数据集相对稀疏。例如，一台高分辨率LiDAR设备的价格可能超过5万美元，而一次城市范围的扫描操作成本轻易达到数十万美元。这种成本复杂性通常导致更新频率低下，使得地图在数月内便过时。

● 中心化数据管道的局限性

在许多国家，大部分空间数据由国家机构或大型企业掌控。由于这些中心化实体仅在特定区域收集数据，全球大片地区——尤其是农村或欠发达地区——仍处于未测绘或数据过时的状态。此外，专有数据限制可能导致市场碎片化，阻碍创新研究。

● 标注3D数据集的匮乏

尽管标注的2D图像数据集（如包含超过1400万张标注图像的ImageNet）已呈爆发式增长，但标注的3D数据集仍然稀缺。创建此类数据集需要结合传感器融合技术（如LiDAR + 视觉 + IMU读数）以及大量人工标注。这一过程极为耗时且成本高昂，从而拖慢了机器人技术和机器学习应用的研发进程。

在移动设备普及的推动下，众包模式认识到全球数十亿智能手机和可穿戴设备用户可以共同提供海量的基于位置的数据。现代智能手机配备了多种传感器——加速度计、陀螺仪、磁力计、摄像头、GPS芯片等——这些传感器能够捕捉远超简单经纬度的时空数据。这种模式有助于实现以下目标：

● 实时数据采集

想象一下，通勤者在日常通勤途中捕捉城市基础设施的3D扫描数据，或偏远村庄的居民仅用手机摄像头记录小径、建筑轮廓和农田边界。随着时间的推移，这些看似微小的贡献将累积成一个全球性的综合空间数据库。

● 多样化环境覆盖

由于移动设备几乎无处不在，其数据自然涵盖了更广泛的地理区域、地形和文化环境。这种地理多样性对于必须学会适应多变气候和社区布局的稳健AI模型至关重要。

● 数据采集的民主化

通过降低参与门槛，众包模式颠覆了传统的中心化模型。全球各地的个人可以轻松贡献数据，同时共享地图、导航应用和人工智能创新的改进成果，而无需单一实体承担昂贵的大规模数据采集成本。

区块链作为激励与验证层，发挥着以下关键作用：

● 信任与数据完整性

分布式账本技术确保每一次贡献——无论是地理标记的照片、小型摄影测量扫描还是传感器日志——都以防篡改的方式存储。由于每次提交的数据都会被哈希并记录在公有或私有区块链上，用户和研究人员均可追溯空间数据的来源与真实性。

● 代币化激励机制

基于区块链的代币能够根据提交数据的质量、数量和相关性提供微额奖励。贡献者通过智能合约获得补偿，当数据满足特定标准（如清晰度、地理空间准确性、新颖性）时，智能合约会自动向参与者分发代币。通过提供公平透明的激励，平台鼓励持续高质量的数据贡献——这是构建大规模且保持更新的数据集的关键要求。

● 空间数据的开放生态

去中心化生态系统不易受到单点故障或数据垄断的影响。代币催生了一个微型经济体系，鼓励专业制图师、AI实验室、爱好者、初创企业以及智能手机用户等多元化实体参与协作，从而增强数据流的数量与可靠性。

去中心化物理人工智能（DePAI）是我认为少数能够利用区块链和加密激励机制对其他技术领域产生实质性影响的领域之一。