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作者：ShayonSengupta，MulticoinCapital；編譯：0xjs@金色財經(jīng)
今天，我們興奮地宣布，Multicoin牽頭從Geodnet基金會手中，以800萬美元戰(zhàn)略性收購了Geodnet網(wǎng)絡(luò)的原生TokensGEOD。
Geodnet是一個精準定位網(wǎng)絡(luò)，它利用去中心化物理基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)（DePIN）經(jīng)濟模式，為無人機、自動駕駛汽車，以及未來幾年可能在全球大量涌現(xiàn)的數(shù)千萬臺機器人，提供關(guān)鍵任務(wù)定位服務(wù)。實體AI（PhysicalAI）即將到來
在《銀翼殺手2049》中，我們看到了這樣一個未來世界：仿生人作為經(jīng)濟和社會的共同貢獻者，與人類一同生活。到了2025年，我們的機器人遠沒有那么像人類，但各種專用機器已悄然融入現(xiàn)代生活的方方面面。
語言模型正在使智能變得商品化，釋放出新的創(chuàng)造力，并改變知識型工作。但人工智能不僅僅關(guān)乎文本、圖像和視頻。人工智能的演進正在實體世界中發(fā)生，而機器人就是下一個前沿領(lǐng)域。
隨著人工智能模型變得愈發(fā)強大，它們理解物理環(huán)境并與之交互的能力將大幅提升。這一轉(zhuǎn)變將催生出新型的自主系統(tǒng)，從自動駕駛汽車、類人機器人到無人機和工業(yè)自動化設(shè)備，這些系統(tǒng)將以前所未有的智能和自主性運行。
要讓這些機器人正常工作，它們需要回答一個基本問題：“我在哪里？”定位：一個價值50億美元的難題
隨著數(shù)千萬臺自主和半自主設(shè)備的部署，它們都面臨著同一個挑戰(zhàn)：空間感知。執(zhí)行配送任務(wù)的無人機、在密集城市環(huán)境中行駛的自動駕駛汽車，以及進行精準種植的農(nóng)業(yè)機械，都需要亞厘米級的定位精度，才能安全高效地運行。
為達到這種精度水平，這些系統(tǒng)依賴傳感器融合技術(shù)，結(jié)合多種定位方法。
激光雷達（LiDAR）可提供高分辨率的深度地圖，但在霧天或雨天效果不佳（而且它重量大、耗電多、成本高）。雷達（RADAR）能提供可靠的距離測量，但缺乏精細的精度。
基于視覺的即時定位與地圖構(gòu)建（Vision-basedSLAM）可實現(xiàn)實時地圖繪制，但在低能見度環(huán)境中性能會下降。
這些方法各有局限，沒有哪種單一系統(tǒng)是萬無一失的。在定位方法的領(lǐng)域中，使用實時動態(tài)（RTK）基站進行校正的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）定位，被認為是最可靠的輸入方式之一。
標準的GNSS定位由于大氣干擾和多徑誤差，天生就不準確，偏差可達5-10米。RTK通過使用固定基站來解決這個問題，這些基站將衛(wèi)星信號與已知位置進行比較，并傳輸實時校正數(shù)據(jù)。這種方法能達到厘米級精度，這是實體AI應(yīng)用的關(guān)鍵突破。大多數(shù)大型機器人和自動化公司都將RTK集成到他們的系統(tǒng)中，比如大疆用于高精度無人機，約翰迪爾用于自動駕駛拖拉機，特斯拉用于自動駕駛汽車，波士頓動力用于工業(yè)檢測機器人。
圖片來源：DuneAnalytics
該網(wǎng)絡(luò)已達到“臨界規(guī)模”，其覆蓋范圍能夠服務(wù)超過60%的潛在GNSS校正市場。值得注意的是，該網(wǎng)絡(luò)以極高的資本效率獲得了這種供應(yīng)，在過去三年中，僅11%的總Tokens發(fā)放給了貢獻者。
目前，Geodnet年化鏈上收入約300萬美元，這些收入來自與Propeller、DroneDeploy、移遠通信（Quectel）、美國農(nóng)業(yè)部（USDA）等客戶簽訂的企業(yè)級服務(wù)協(xié)議，在當(dāng)今的DePIN項目中，Geodnet的需求端收入增長最為迅速。
在我們與Geodnet創(chuàng)始人邁克·霍頓早期的交流中，我們詢問他是如何贏得全球一些最知名的自動駕駛汽車、無人機和農(nóng)業(yè)機器人客戶的。他的回答始終如一：DePIN帶來的核心結(jié)構(gòu)性成本優(yōu)勢。轉(zhuǎn)折點
在未來十年，各行業(yè)可能會部署數(shù)千萬臺機器人，從而改變物流、基礎(chǔ)設(shè)施和自動化領(lǐng)域的格局。無人機將對電力線路和管道進行實時檢測。自動駕駛汽車將改善貨運和打車服務(wù)。倉庫將通過專用機器減少對人力的依賴。家庭中將出現(xiàn)幫助完成日常家務(wù)的類人機器人。
沒有可靠的定位數(shù)據(jù)，這些機器人都無法運行。自動駕駛汽車在GPS單獨無法工作的密集城市區(qū)域行駛時，將需要RTK增強型GNSS。無人機需要精確的定位才能準確降落在充電站。我們認為，RTK定位不僅是對LiDAR和RADAR等其他傳感器模式的補充，更是至關(guān)重要的。
許多機器人公司每年要花費數(shù)百萬美元購買傳統(tǒng)的GNSS校正服務(wù)，這些服務(wù)價格昂貴、覆蓋范圍有限且精度不穩(wěn)定。我們相信，Geodnet如今正在為這些客戶提供更具成本效益且質(zhì)量更高的產(chǎn)品，未來還將惠及更多客戶。
人工智能驅(qū)動的機器人熱潮不是“是否會發(fā)生”的問題，而是“何時發(fā)生”的問題。機器人都在哪兒？它們正迅速到來。有了Geodnet，我們將準確知道它們的位置。
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