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又造新概念?了解 DeSPIN 和值得关注的 8 个项目

DeSPIN 的核心在于将地理信息与环境上下文相结合,从而为人类的决策提供支持。

作者:cookies

编译:深潮TechFlow

随着 Web3 技术的不断发展,去中心化空间智能网络(Decentralized Spatial Intelligence Network, DeSPIN)正在成为一个备受关注的领域。通过分析和利用现实世界中的视觉数据,DeSPIN 不仅为地图构建、城市规划和机器人技术提供了创新的解决方案,还开辟了一个全新的“贡献即赚”(Contribute-to-Earn)经济模式。本文将详细解读 DeSPIN 的核心概念、主要协议及其未来发展方向。

什么是 DeSPIN?

空间智能(Spatial Intelligence)是通过分析现实世界的视觉数据提取洞察的一门技术。它的核心在于将地理信息与环境上下文相结合,从而为人类的决策提供支持。去中心化空间智能网络(DeSPIN)则是将这一技术与区块链、Web3 的去中心化理念结合,形成了一个开放、共享的生态系统。想象一下,你可以通过分享日常生活中拍摄的道路照片,或者在商场、街道上记录的环境数据来赚取收益。这种模式不仅降低了数据采集的门槛,还激励普通用户为空间智能的发展贡献力量。

在了解 DeSPIN 的具体应用之前,我们需要先掌握空间智能的基础框架。空间智能由四大核心部分组成:

  1. 数据收集:借助传感器网络(如摄像头、GPS)和物联网设备(如手机、笔记本)采集数据。

  2. 数据处理与分析:利用机器学习技术对地理元数据进行处理,识别数据中的模式,并构建空间查询数据库。

  3. 知识表示:通过语义映射将数据与环境上下文关联,为用户提供可视化的地理信息。

  4. 决策支持系统构建空间预测模型,为用户提供应用服务,例如路线优化、障碍规避等。

DeSPIN领域的主要协议

目前,DeSPIN 领域内已经涌现出多个创新协议,专注于不同的应用场景。以下是八个值得关注的项目:

1. Hivemapper

Hivemapper 是一个去中心化的地图构建协议,采用“驾驶即赚”(Drive-2-Earn)模式。用户通过移动端应用实时报告道路问题,司机则通过安装在车辆上的行车记录仪采集数据,这些数据由 AI 算法处理生成地图,并通过人类反馈强化学习(RLHF)校验其准确性。Hivemapper 提供覆盖地图,用户可以查看哪些区域已被映射,并通过 API 访问数据。数据贡献者可获得 $HONEY 代币奖励,该代币可用于购买地图数据或其他服务。

2. NATIX Network

NATIX Network 是一个去中心化的地图经济协议,专注于通过移动设备和行车记录仪采集道路数据,并采用“驾驶即赚”模式。其核心技术 VX360 支持 360 度全景数据采集,所收集的数据可用于开发驾驶辅助功能,如自动驾驶优化。目前,NATIX Network 已覆盖 171 个国家,注册司机超过 22.3 万,累计映射里程达 1.31 亿公里。数据贡献者和网络节点都可以获得 $NATIX 代币奖励,进一步激励生态发展。

Hivemapper 和 NATIX 都致力于通过众包的道路数据构建更优质的地图。这些数据的潜在应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:

  • 优化城市交通:通过分析实时采集的道路数据,可以改进交通流量管理,减少拥堵,提高出行效率。

  • 监控道路状况:及时发现并报告道路损坏、障碍物或其他潜在问题,有助于维护基础设施的安全性和可靠性。

  • 侦测犯罪与暴力行为:利用地图数据结合 AI 算法,可以帮助识别和定位异常行为,为公共安全提供支持。

这些应用不仅提升了地图的功能性,还为城市管理和社会安全带来了实际价值。

3. FrodoBots

FrodoBots 是一个通过机器人进行游戏化数据采集的协议,用户可以远程控制地面机器人采集地理数据,支持多种操作方式(如控制器、键盘或游戏方向盘)。此外,研究人员还可以在平台上部署 AI 导航模型进行测试。用户通过完成驾驶任务赚取 FrodoBot Points(FBPs),积分与任务距离和难度相关,距离越长、难度越高,积分也越多。FrodoBots 已在多个城市进行测试,并举办了 AI 与人类之间的导航能力竞赛。此外,FrodoBots 还建立了类似“公会”的系统 Earth Rovers School,允许新用户通过租用 Earth Rovers 来参与数据采集。

4. JoJoWorld

JoJoWorld 是一个专注于 3D 空间数据采集的协议,用户通过贡献数据帮助训练三维模型。平台提供高质量的 3D 数据,用于创建各种数字场景,适用于虚拟现实、城市规划等领域。用户还可以直接购买这些 3D 数据,用于个性化的数字模型开发。

 

接下来的四个协议同样专注于收集现实世界的空间数据,但其应用领域更加细分,涵盖了机器人模型训练等特定场景。这些协议通过聚焦长尾数据和特定需求,为去中心化空间智能网络(DeSPIN)的生态系统注入了更多可能性。

5. PrismaXAI

PrismaXAI 是一个通过第一人称视角采集特定场景数据的协议,适用于手-物交互、动态运动及社交聚会等复杂场景。其核心技术 Proof-of-View 确保数据的真实性,同时通过去中心化验证机制提高数据注释的准确性。这一协议在获取长尾数据方面具有巨大潜力,为模型训练提供了独特的优势。

6. OpenMind AGI

OpenMind AGI 专注于通过视觉-语言-动作模型(VLAMs)实现对现实世界的理解。其核心系统 OM1 是一个多平台操作系统,能够与动态的现实环境交互,特别适用于机器人技术的定制化开发。平台通过手机和机器人采集数据,并将这些数据分享给机器人开发者,用于改进和创新机器人应用场景。

7. MeckaAI

MeckaAI 是一个去中心化的机器人 AI 模型训练协议,用户通过上传视频数据帮助训练机器人行为模型。平台提供移动端应用,用户可以通过完成任务赚取 OG Mecka Points,进一步激励数据贡献。MeckaAI 致力于通过众包模式推动机器人技术的发展,降低训练数据的获取门槛。

8. Xmaquina DAO

Xmaquina DAO 是一个支持开源机器人项目的去中心化自治组织(DAO)。与其他直接参与模型训练的协议有所不同,Xmaquina DAO 的核心目标是通过资源分配来支持机器人领域的研究与创新。其内部创新中心 Deus Lab 专注于机器人技术的研究与开发,而 MachineDAO 则通过质押代币 $DEUS 投票决定资源分配到哪些项目中。这一模式为机器人技术的开源发展提供了资金支持,同时确保了资源分配的透明性和公平性。

MachineDAO的组织架构

由于篇幅关系,还有一些类似领域中的应用协议未在此详细展开,例如 Alaya_AIGata_xyzKrangHQ等,同样值得关注。

DeSPIN 的未来:从贡献到价值

尽管 DeSPIN 仍处于起步阶段,但其潜力不可忽视。随着物理 AI 和具身 AI(Embodied AI)的发展,以及人类数据舰队(Human Data Fleet)等新概念的兴起,DeSPIN 有望引领一场新的技术革命。

一个可能的趋势是“训练即赚”(Train-to-Earn, T2E)模式的普及,用户通过日常生活中获取的空间数据贡献价值,并根据数据质量获得奖励。例如,去中心化眼镜设备的出现,能够极大提升数据采集的精度和多样性。智能眼镜捕获的数据,不仅能够最真实地反映人类感知世界的方式,还可以采集许多环境噪声、人脸特征等长尾数据,为空间智能领域带来了更广泛的可能性。

然而,DeSPIN 的发展也面临一些挑战,例如:

  • 数据验证:如何确保众包数据的真实性和准确性?

  • 伦理问题:如何规范数据的使用,避免隐私泄露和滥用?

  • 需求方的接受度:传统机构是否愿意采用去中心化的数据集?

这些问题的解决将决定 DeSPIN 的未来走向,需要在未来进一步研究和解决。

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