机器人行业中自动化、人工智能和Web3的融合演进

作者： 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao

本独立研究报告由IOSG Ventures提供支持。作者感谢Hans （RoboCup亚太区）、 Nichanan Kesonpat （1kx）、 Robert Koschig （1kx）和Amanda Young （Collab+Currency）的贡献。 感谢Jonathan Victor （Ansa Research）、 Lex Sokolin （Generative Ventures）、 Jay Yu （Pantera Capital）和Jeffrey Hu （Hashkey Capital）的宝贵意见，以及来自OpenMind 、 BitRobot 、 peaq 、 Auki Labs、XMAQUINA 、 GAIB、Vader、Gradient、Tashi Network和CodecFlow 的贡献者提供的建设性反馈。尽管我们已尽一切努力确保客观性和准确性，但部分观点难免带有主观解读，因此我们鼓励读者以批判的眼光看待本文内容。

一、机器人技术：从工业自动化到人形智能

传统机器人产业已发展出一条垂直整合的价值链，包括四个主要层面：核心部件、控制系统、整机、系统集成及应用。

• 核心部件（控制器、伺服电机、减速器、传感器、电池等）的技术门槛最高，既决定了性能上限，也决定了成本下限。
• 控制系统就像机器人的“大脑和小脑”，负责决策和运动规划。
• 整机制造体现了整合复杂供应链的能力。
• 系统集成和应用开发决定了商业化的深度，并正在成为价值创造的关键来源。

在全球范围内，机器人技术正沿着一条清晰的轨迹发展——从工业自动化→特定场景智能→通用智能——形成五大类：工业机器人、移动机器人、服务机器人、专用机器人和人形机器人。

1. 工业机器人：目前唯一完全成熟的领域，工业机器人广泛应用于生产线的焊接、装配、喷涂和搬运等工序。该行业具有标准化的供应链、稳定的利润率和明确的投资回报率。其中，协作机器人（cobot）专为安全的人机协作、轻量化操作和快速部署而设计。
   代表公司： ABB、发那科、安川电机、库卡、优傲机器人、JAKA 和 AUBO
2. 移动机器人：包括AGV（自动导引车）和AMR（自主移动机器人） ，该类别广泛应用于物流、电商物流和工厂运输。它是B2B应用领域中最成熟的细分市场。
   代表公司： Amazon Robotics、Geek+、Quicktron、Locus Robotics。
3. 服务型机器人：面向消费者和商业领域，例如清洁、餐饮服务和教育，这是消费者领域增长最快的类别。清洁机器人如今遵循消费电子产品的逻辑，而医疗机器人和配送机器人正在迅速商业化。新一代更通用的机械臂（例如，像Dyna这样的双臂系统）正在涌现——它们比特定任务型产品更灵活，但又不如人形机器人通用。代表公司包括：科沃斯、石头科技、普渡机器人、科能机器人、iRobot和Dyna。
4. 专用机器人：专为高风险或小众应用而设计——医疗保健、军事、建筑、海洋和航空航天——这些机器人服务于规模虽小但利润丰厚的市场，准入门槛很高，通常依靠政府或企业合同。
   代表公司： Intuitive Surgical、Boston Dynamics、ANYbotics、NASA Valkyrie、Honeybee Robotics
5. 人形机器人：人形机器人被视为未来的“通用劳动平台”，在具身智能的前沿领域引起了最多的关注。
   代表公司：特斯拉（Optimus）、Figure AI（Figure 01）、Sanctuary AI（Phoenix）、Agility Robotics（Digit）、Apptronik（Apollo）、1X Robotics、Neura Robotics、Unitree、优必选、Agibot

人形机器人的核心价值在于其类人的形态，使其无需改造基础设施即可在现有的社会和物理环境中运行。与追求极致效率的工业机器人不同，人形机器人更注重通用适应性和任务可转移性，从而能够无缝部署于工厂、家庭和公共场所等各种环境。

大多数人形机器人仍处于技术演示阶段，主要集中于验证其动态平衡、运动和操作能力。虽然在一些高度可控的工厂环境中已开始出现少量部署（例如 Figure × BMW、Agility Digit），并且像 1X 这样的其他供应商预计将从 2026 年开始进入早期分销阶段，但这些应用仍然局限于狭窄的单一任务，并非真正意义上的通用劳动整合。真正意义上的大规模商业化仍需数年时间。

核心瓶颈涉及多个层面：

• 多自由度协调和实时动态平衡仍然具有挑战性；
• 能量和续航能力受电池密度和执行器效率的限制；
• 感知-决策流程在开放环境中往往会变得不稳定，并且无法进行泛化；
• 数据严重不足限制了通用策略的训练；
• 跨载体转移问题尚未解决；
• 硬件供应链和成本曲线——尤其是在中国以外——仍然是巨大的障碍，使得低成本、大规模部署变得困难。

人形机器人的商业化将分三个阶段推进：短期阶段是演示即服务（Demo-as-a-Service） ，主要依靠试点项目和补贴；中期阶段是机器人即服务（RaaS） ，随着任务和技能生态系统的形成而发展；长期阶段是劳动力云模式，价值将从硬件转向软件和网络服务。总体而言，人形机器人正处于从演示到自主学习的关键转型期。该行业能否克服控制、成本和智能这三者相互交织的障碍，将决定具身智能能否真正成为一种可扩展的经济力量。

二、人工智能×机器人：具身智能时代的曙光

传统自动化严重依赖预编程逻辑和流水线式控制架构，例如DSOP（感知-规划-控制）范式，这些架构仅在结构化环境中才能可靠运行。然而，现实世界远比这复杂且难以预测。新一代具身人工智能遵循完全不同的范式：利用大型模型和统一表征学习，赋予机器人跨场景的理解、预测和行动能力。具身智能强调身体（硬件）、大脑（模型）和环境（交互）之间的动态耦合。机器人仅仅是载体——智能才是真正的核心。

生成式人工智能代表着符号和语言世界中的智能——它擅长理解语言和语义。与之相反，具身人工智能代表着物理世界中的智能——它精通感知和行动。两者分别对应于人工智能演化的“大脑”和“身体” ，形成了两条平行但又相互融合的前沿。

从智能层级的角度来看，具身人工智能比生成式人工智能能力更高，但其成熟度却远远落后。低级智能体（LLM）受益于丰富的互联网规模数据和完善的“数据→计算→部署”循环。然而，机器人智能需要以自我为中心、多模态、基于动作的数据——例如远程操作轨迹、第一人称视角视频、空间地图和操作序列——这些数据并非天然存在，必须通过现实世界的交互或高保真模拟来生成。这使得数据更加稀缺、成本更高，也更难扩展。虽然模拟数据和合成数据有所帮助，但它们无法完全取代真实的感知运动经验。这就是为什么像特斯拉和Figure这样的公司必须运营远程操作工厂，以及为什么东南亚地区会出现数据采集农场的原因。简而言之，低级智能体可以从现有数据中学习；而机器人则必须通过物理交互来创建自己的数据。

在未来5-10 年内，两者将通过视觉-语言-动作 (VLA) 模型和具身代理架构深度融合——语言学习模型 (LLM) 将处理高级认知和规划，而机器人将执行现实世界的动作，从而在数据和具身之间形成双向循环，进而推动人工智能从语言智能向真正的通用智能 (AGI)迈进。

具身智能的核心技术栈

具身人工智能可以被概念化为一个自下而上的智能堆栈，它包括：
VLA（感知融合） 、 RL/IL/SSL（学习） 、 Sim2Real（现实迁移） 、世界模型（认知建模）和群体推理（集体智能和记忆） 。

感知与理解：视觉-语言-动作（VLA）

VLA模型将视觉、语言和动作整合到一个统一的多模态系统中，使机器人能够理解人类指令并将其转化为物理操作。执行流程包括语义解析、目标检测、路径规划和动作执行，从而完成“理解语义→感知世界→完成任务”的完整循环。代表性项目包括Google RT-X、Meta Ego-Exo和Figure Helix，这些项目展示了在多模态理解、沉浸式感知和语言条件控制方面的突破性进展。

VLA系统仍处于早期阶段，面临四大瓶颈：

1. 语义歧义和任务泛化能力弱：模型难以解释模糊或开放式的指令；
2. 视觉与行动不一致：在计划和执行过程中，感知误差会被放大；
3. 稀疏且非标准化的多模态数据：收集和标注成本仍然很高，难以构建大规模数据飞轮；
4. 跨时间和空间轴的长期挑战：长期的时间跨度会给计划和记忆带来压力，而较大的空间跨度则需要对感知之外的元素进行推理——这是当前 VLA 由于世界模型和跨空间推理能力有限而缺乏的。

这些问题共同限制了VLA的跨场景通用性，并限制了其大规模实际部署的准备程度。

学习与适应：SSL、IL 和 RL

• 自监督学习 (SSL)：使机器人能够直接从感知数据中推断模式和物理定律——教会它们“理解世界”。
• 模仿学习（IL）：使机器人能够模仿人类或专家的演示——帮助它们“像人类一样行动”。
• 强化学习（RL）：利用奖励-惩罚反馈循环来优化策略——帮助它们“通过试错学习”。

在具身人工智能中，这些范式构成了一个分层学习系统：SSL 提供表征基础，IL 提供人类先验知识，而 RL 驱动策略优化；
共同构成从感知到行动的学习核心机制。

Sim2Real：连接模拟与现实

仿真到现实（Sim2Real）技术允许机器人在部署到现实世界之前，先在虚拟环境中进行训练。NVIDIA Isaac Sim 、 Omniverse和DeepMind MuJoCo等平台可以生成大量的合成数据，从而降低成本并减少硬件损耗。

目标是通过以下方式最大限度地缩小“现实差距” ：

• 域随机化：随机改变光照、摩擦和噪声以提高泛化能力。
• 物理校准：使用真实传感器数据调整模拟物理特性，使其更接近真实情况。
• 自适应微调：在真实环境中快速进行现场重新训练，以提高稳定性。

Sim2Real 是具身人工智能部署的核心桥梁。尽管取得了显著进展，但在现实差距、计算成本和现实世界安全性方面仍然存在挑战。然而，通过PaaS（平台即服务） 、 DaaS（数据生成即服务）和VaaS（验证即服务）等商业模式，仿真即服务 (SimaaS)正在成为具身人工智能时代轻量级但又具有战略意义的基础设施。

认知建模：世界模型——机器人的“内在世界”

世界模型是机器人的内部大脑，使其能够在内部模拟环境和结果——在行动前进行预测和推理。通过学习环境动态，它能够实现预测性和主动性行为。代表性项目包括： DeepMind Dreamer、Google Gemini + RT-2、Tesla FSD V12 和 NVIDIA WorldSim。

核心技术包括：

• 潜在动力学建模：将高维观测压缩成潜在状态。
• 基于想象的规划：通过虚拟试错法进行路径预测。
• 基于模型的强化学习：用内部模拟代替现实世界的试验。

世界模型标志着从被动式智能向预测式智能的过渡，尽管在模型复杂性、长期稳定性和标准化方面仍然存在挑战。

群体智能与推理：从个体认知到集体认知

多智能体协作和记忆推理系统代表了下一个前沿领域——将智能从单个智能体扩展到合作和认知集体。

• 多智能体系统（MAS）：通过协作式强化学习框架（例如，OpenAI Hide-and-Seek 、DeepMind QMIX / MADDPG ）实现多个机器人之间的分布式协作。这些系统已被证明在物流、巡检和协同集群控制方面非常有效。
• 记忆与推理：赋予智能体长期记忆和因果理解能力——这对于跨任务泛化和自我规划至关重要。研究案例包括DeepMind的Gato 、 Dreamer和Voyager ，它们能够实现持续学习和“记住过去，模拟未来”。

这些组件共同为能够进行集体学习、记忆和自我进化的机器人奠定了基础。

全球具身人工智能格局：合作与竞争

全球机器人产业正在进入合作竞争时代。

• 中国在供应链效率、制造业和垂直整合方面处于领先地位，优必选和优必拓等公司已经实现了人形机器人的量产。然而，其算法和仿真能力仍落后美国数年。
• 美国在尖端人工智能模型和软件领域（DeepMind、OpenAI、NVIDIA）占据主导地位，但这种优势并未完全延伸到机器人硬件——中国厂商往往迭代速度更快，实际性能也更出色。这种硬件差距在一定程度上解释了美国在《芯片技术创新法案》（CHIPS Act）和《工业改革法案》（IRA）框架下开展的产业回流计划。
• 尽管日本在人工智能原生机器人领域的进展仍然较为保守，但它在精密零部件和运动控制系统方面仍然是全球领先者。
• 韩国凭借LG、NAVER Labs等公司推动的先进消费机器人技术应用以及成熟的服务机器人生态系统而脱颖而出。
• 欧洲保持着强大的工程文化、安全标准和研究深度；虽然许多制造业已经转移到国外，但欧洲在合作框架和机器人标准化方面仍然表现出色。

这些区域优势共同塑造了全球具身智能产业的长期平衡。

三、机器人×人工智能×Web3：叙事愿景与实践路径

2025年，Web3领域出现了一种新的叙事，即机器人技术和人工智能的融合。虽然Web3通常被视为去中心化机器经济的基础协议，但其真正的集成价值和可行性因层级而异：

• 硬件制造和服务层：资本密集型，数据驱动能力弱；Web3 目前只能在供应链金融或设备租赁等边缘案例中发挥辅助作用。
• 仿真和软件生态系统：更高的兼容性；仿真数据和训练任务可以放到链上进行归因，代理/技能模块可以通过 NFT 或代理代币进行资产化。
• 平台层：去中心化的劳动和协作网络展现出最大的潜力——Web3 可以将身份、激励和治理结合起来，逐步构建一个可信的“机器劳动力市场”，为未来的机器经济奠定制度基础。

长远展望。编排和平台层是Web3与机器人和人工智能融合的最有价值的方向。随着机器人获得感知、语言和学习能力，它们正在演变为能够自主决策、协作和创造经济价值的智能主体。为了让这些“智能工作者”真正参与经济活动，必须克服四个核心障碍：身份、信任、激励和治理。

• 身份：机器需要可归属、可追溯的数字身份。借助机器 DID ，每个机器人、传感器或无人机都可以生成唯一的、可验证的链上“身份证”，绑定所有权、活动日志和权限范围，从而实现安全交互和问责制。
• 信任： “机器劳动”必须是可验证的、可衡量的和可定价的。利用智能合约、预言机和审计——结合物理工作证明（PoPW） 、可信执行环境（TEE）和零知识证明（ZKP） ——可以证明任务执行的真实性和可追溯性，从而赋予机器行为会计价值。
• 激励机制： Web3 通过代币激励、账户抽象和状态通道，实现了机器间的自动结算和价值流动。机器人可以使用微支付进行计算资源租赁和数据共享，并通过质押/惩罚机制来保障性能；智能合约和预言机可以协调去中心化的机器协调市场，最大限度地减少人工干预。
• 治理：随着机器获得长期自主权，Web3 提供透明、可编程的治理机制：去中心化自治组织 (DAO)共同决定系统参数；多重签名和信誉机制维护安全和秩序。随着时间的推移，这将推动系统向算法治理发展——人类设定目标和界限，而合约则协调机器间的激励和制衡。

Web3 × 机器人技术的最终愿景：一个现实世界的评估网络——分布式机器人集群充当“物理世界推理引擎”，在各种复杂环境中持续测试和评估模型性能；以及一支机器人劳动力队伍——机器人执行全球范围内可验证的物理任务，在链上结算收益，并将价值再投资于计算或硬件升级。

当今务实之路。具身智能与Web3的融合仍处于早期阶段；去中心化的机器智能经济在很大程度上由叙事和社群驱动。近期可行的交叉领域集中在以下三个方面：

1. 数据众包和归因——链上激励和可追溯性鼓励贡献者上传真实世界的数据。
2. 全球长尾参与——跨境小额支付和小额激励降低了数据收集和分发的成本。
3. 金融化与协作创新——DAO 结构可以实现机器人资产化、收入代币化和机器对机器结算。

总体而言，机器人技术和 Web3 的融合将分阶段进行：短期内，重点将放在数据收集和激励机制上；中期，预计在基于稳定币的支付、长尾数据聚合以及 RaaS 模型的资产化和结算方面取得突破；长期来看，随着人形机器人规模的扩大，Web3 可能会发展成为机器所有权、收益分配和治理的制度基础，从而实现真正去中心化的机器经济。

四、Web3机器人技术概况及精选案例

本节基于三个标准——可验证的进展、技术开放性和产业相关性——对Web3×机器人交叉领域的代表性项目进行梳理，并将其分为五个层次：模型与智能、机器经济、数据采集、感知与仿真基础设施以及机器人资产与收益（RobotFi/RWAiFi） 。为保持客观性，我们已剔除明显受炒作驱动或文档不足的项目；如有遗漏，敬请指正。

模型与智能层

OpenMind——为机器人构建安卓系统（ https://openmind.org/ ）

OpenMind是一个开源的机器人操作系统，用于具身人工智能和控制，旨在构建首个去中心化的机器人运行时和开发平台。它包含两个核心组件：

• OM1：一个基于 ROS2 构建的模块化开源 AI 代理运行时层，用于协调数字机器人和物理机器人的感知、规划和动作流程。
• FABRIC：一个分布式协调层，连接云计算、模型和真实机器人，以便开发人员可以在统一的环境中控制/训练机器人。

OpenMind 作为语言学习者 (LLM) 和机器人世界之间的智能中间件，将语言智能转化为具身智能，并提供从理解（语言 → 行动）到协调（区块链 → 规则）的框架。其多层系统构成了一个完整的协作循环：人类通过OpenMind 应用（RLHF 数据）提供反馈/标签； Fabric 网络处理身份、任务分配和结算； OM1 机器人执行任务并遵守链上“机器人章程”以进行行为审计和支付——完成一个去中心化的循环：人类反馈 → 任务协作 → 链上结算。

进展与评估。OpenMind目前处于早期“技术可行，商业验证尚未”阶段。OM1 Runtime已在 GitHub 上开源，支持多模态输入，并配备用于语言到动作解析的自然语言数据总线——这是一项原创但尚处于实验阶段的技术。Fabric 和链上结算目前仍处于接口层面的设计。生态系统合作伙伴包括Unitree 、UBTECH、TurtleBot 以及斯坦福大学、牛津大学和首尔机器人学院等高校，用于教育/研究；目前尚未进行工业推广。App 处于测试阶段；激励机制/任务尚处于早期阶段。

商业模式： OM1（开源）+ Fabric（结算）+ 技能市场（激励机制）。目前尚未盈利；依靠约 2000 万美元的早期融资（Pantera、Coinbase Ventures、DCG）。技术雄心勃勃，但发展路径漫长且依赖硬件；如果 Fabric 成功，它有望成为“具身人工智能领域的安卓”。

CodecFlow——机器人执行引擎（ https://codecflow.ai ）

CodecFlow是一个基于Solana 的去中心化机器人执行层，可为 AI 代理和机器人系统提供按需运行时环境，使每个代理都拥有一个“即时机器”。它包含三个模块：

• Fabric：跨云和 DePIN 计算聚合器（Weaver + Shuttle + Gauge），可在几秒钟内启动安全的虚拟机、GPU 容器或机器人控制节点。
• optr SDK：一个Python框架，它抽象了硬件连接器、训练算法和区块链集成，从而能够创建控制桌面、模拟器或真实机器人的“操作员”。
• 代币激励：为开源贡献者提供的链上激励、从收入中回购代币，以及面向市场的未来经济。

目标：通过单一执行层统一分散的机器人生态系统，为构建者提供硬件抽象、微调工具、云模拟基础设施和链上经济，以便他们能够启动和扩展机器人和桌面创收运营商。

进展与评估。Fabric （Go）早期版本和optr SDK （Python）已上线；Web/CLI可启动独立的计算实例，并已集成NRN、ChainLink和peaq。运营商市场计划于2025年底推出，服务于人工智能开发者、机器人实验室和自动化运营商。

机器经济层

BitRobot——全球开放机器人实验室（https://bitrobot.ai）

由 FrodoBots Labs 和 Protocol Labs 共同发起的面向具身人工智能和机器人的去中心化研究与合作网络。愿景：子网 + 激励机制 + 可验证机器人工作 (VRW)的开放架构。

• VRW：定义并验证每个机器人任务的实际贡献。
• ENT（具身节点代币）：链上机器人身份和经济责任。
• 子网：组织跨区域的研究、计算、设备和运营商之间的协作。
• 参议院 + 甘道夫人工智能：人机协同治理，用于激励和研究资源分配。

自 2025 年白皮书发布以来，BitRobot 已运行多个子网（例如 Virtuals 的SN/01 ET Fugi 、 SN/05 SeeSaw ），实现了去中心化的远程操作和现实世界的数据采集，并启动了500 万美元的“重大挑战”基金，以推动全球模型开发研究。

peaq——机器经济计算机（https://www.peaq.xyz/）

peaq是一条专为机器经济构建的 Layer-1 区块链，为数百万台机器人和设备提供机器身份、钱包、访问控制和时间同步（通用机器时间）。其机器人 SDK 让开发者只需几行代码即可使机器人“适应机器经济”，从而实现厂商中立的互操作性和点对点交互。

该网络已拥有全球首个代币化机器人农场和 60 多个实际应用案例。peaq 的代币化框架使机器人公司能够为资本密集型硬件筹集流动性，并将参与者范围扩大到传统 B2B/B2C 买家之外。其协议级激励池由网络费用资助，用于补贴机器上线和支持开发者，从而为机器人项目创造良性循环的增长动力。

数据层

目的：通过远程操作（PrismaX、BitRobot Network） 、第一人称和动作捕捉（Mecka、BitRobot Network、Sapien、Vader、NRN）以及仿真/合成管道（BitRobot Network）解锁稀缺、昂贵的真实世界数据，用于具身训练，以构建可扩展、可泛化的训练语料库。

注意： Web3 的数据生成能力并不优于 Web2 巨头；其价值在于重新分配数据经济。借助稳定币轨道和众包，无需许可的激励机制和链上归属机制能够实现低成本的微结算、溯源和自动收益分成。开放式众包仍然面临质量控制和买家需求方面的挑战。

PrismaX（ https://gateway.prismax.ai ）

面向具身人工智能的去中心化远程操作和数据经济——旨在构建一个全球机器人劳动力市场，其中人类操作员、机器人和人工智能模型通过链上激励共同发展。

• 远程操作堆栈：浏览器/VR UI + SDK 连接全球机械臂/服务机器人，实现实时控制和数据采集。
• 评估引擎： CLIP + DINOv2 + 光流语义评分，对每条轨迹进行评分并在链上进行结算。

完成了远程操作→数据采集→模型训练→链上结算的循环，将人类劳动转化为数据资产。

进展与评估。测试网已于 2025 年 8 月上线（gateway.prismax.ai）。用户可以远程操控机械臂完成抓取任务并生成训练数据。评估引擎已在内部运行。定位清晰，技术完整性高；是面向具身时代的去中心化劳动与数据协议的有力候选者，但短期规模化仍面临挑战。

BitRobot Network（ https://bitrobot.ai/ ）

BitRobot 网络子网支持跨视频、远程操作和仿真的数据采集。SN /01 ET Fugi子网允许用户远程控制机器人完成任务，并在类似“现实世界版宝可梦 Go”的游戏中收集导航和感知数据。该游戏催生了FrodoBots-2K数据集，这是目前最大的开放式人机导航数据集之一，已被加州大学伯克利分校 RAIL 项目和谷歌 DeepMind 等机构采用。SN /05 SeeSaw子网通过 iPhone 从真实环境中大规模众包以用户为中心的视频数据。其他已发布的子网 RoboCap 和 Rayvo 则专注于通过低成本设备收集以用户为中心的视频数据。

麦卡 ( https://www.mecka.ai )

Mecka 是一家机器人数据公司，它通过游戏化的移动捕捉和定制的硬件设备，众包以自我为中心的视频、动作和任务演示，以构建用于具身人工智能训练的大规模多模态数据集。

智人 ( https://www.sapien.io/ )

Sapien是一个众包平台，用于收集人体运动数据，以增强机器人智能。它通过可穿戴设备和移动应用程序收集人体姿态和交互数据，用于训练具身模型，从而构建一个全球运动数据网络。

Vader（ https://www.vaderai.ai ）

Vader 通过EgoPlay众包收集以第一人称视角拍摄的视频和任务演示。EgoPlay 是一款现实世界的 MMO 游戏，用户可以在游戏中以第一人称视角记录日常活动并赚取 $VADER 代币。其 ORN 管道将原始 POV 视频素材转换为隐私安全、结构化的数据集，并添加动作标签和语义叙述，从而优化人形机器人策略训练。

NRN Agents（ https://www.nrnagents.ai/ ）

NRN是一个游戏化的具身强化学习数据平台，它通过基于浏览器的机器人控制和模拟竞赛，众包人类演示数据。NRN生成长尾行为轨迹，用于模仿学习和持续强化学习，并使用类似体育运动的任务作为可扩展的数据原语，进行从模拟到现实的策略训练。

具身数据收集——项目比较

中间件与仿真

中间件与仿真层是物理感知和智能决策之间的核心支柱，涵盖定位、通信、空间地图构建和大规模仿真。该领域仍处于起步阶段：目前的研究项目正在探索高精度定位、共享空间计算、协议标准化和分布式仿真，但尚未形成统一的标准或可互操作的生态系统。

中间件和空间基础设施

核心机器人能力——导航、定位、连接和空间地图构建——构成了物理世界与智能决策之间的桥梁。虽然更广泛的DePIN项目（如Silencio、WeatherXM和DIMO）现在也提到了“机器人技术”，但以下项目与具身人工智能最为直接相关。

• RoboStack — 云原生机器人操作系统栈( https://robostack.io )
  集成了ROS2 、 DDS和边缘计算的云原生机器人操作系统和控制栈。其RCP（机器人控制协议）旨在使机器人像云服务一样可调用/可编排。
• GEODNET — 去中心化全球导航卫星系统网络( https://geodnet.com )
  一个全球去中心化的卫星定位网络，提供厘米级RTK/GNSS定位。凭借分布式基站和链上激励机制，它为无人机、自动驾驶和机器人提供高精度定位，成为机器经济的地理基础设施层。
• Auki — 用于空间计算的 Posemesh ( https://www.auki.com )
  去中心化的Posemesh网络通过众包传感器和计算生成共享的实时 3D 地图，从而实现 AR、机器人导航和多设备协作——AR × 机器人技术融合的关键基础设施。
• Tashi Network——面向机器人的实时网状网络协调（ https://tashi.network ）
  一个去中心化的网状网络，可实现低于30毫秒的共识、低延迟的传感器数据交换和多机器人状态同步。其MeshNet SDK支持共享SLAM、集群协调和强大的地图更新，适用于实时具身人工智能。
• Staex — 去中心化连接与遥测( https://www.staex.io )
  Staex是由德国电信研发部门开发的去中心化连接和设备管理层，可提供安全通信、可信遥测和设备到云端的路由。Staex使机器人集群能够可靠地交换数据，并在不同运营商之间互操作。

分布式仿真与学习系统

Gradient — 迈向开放智能（https://gradient.network/）

Gradient 是一家人工智能研发实验室，致力于构建开放智能，在去中心化基础设施上实现分布式训练、推理、验证和仿真。其目前的技术栈包括Parallax （分布式推理）、 Echo （分布式强化学习和多智能体训练）以及Gradient Cloud （企业级人工智能解决方案）。

在机器人领域，Gradient 正在开发Mirage——一个分布式仿真和机器人学习平台，旨在构建可泛化的世界模型和通用策略，支持动态交互式环境和大规模并行训练。Mirage 预计很快将发布其框架和模型，该团队已与NVIDIA就潜在的合作事宜展开讨论。

机器人资产与收益（RobotFi / RWAiFi）

这一层通过代币化、收益分配和去中心化治理，将机器人从生产工具转化为可金融化的资产，从而形成机器经济的金融基础设施。

XmaquinaDAO — 物理人工智能 DAO ( https://www.xmaquina.io )

XMAQUINA 是一个去中心化生态系统，为全球领先的私营人形机器人和具身人工智能公司提供流动性投资渠道，将传统上仅限风险投资的机会带到链上。其代币DEUS作为流动性指数和治理资产，协调资金分配和生态系统发展。DAO 门户和机器经济启动平台使社区能够通过代币化的机器资产和结构化的链上参与，共同拥有并支持新兴的物理人工智能企业。

GAIB——人工智能基础设施的经济层（ https://gaib.ai/ ）

GAIB为现实世界的 AI 基础设施（如GPU 和机器人）提供统一的经济层，将去中心化的资本与生产性的 AI 基础设施资产连接起来，使收益可验证、可组合且链上可控。

对于机器人领域，GAIB并不“出售机器人代币”。相反，它将机器人设备和运营合同（机器人即服务、数据采集、远程操控）在链上金融化——将真实的现金流转化为可组合的链上收益资产。这涵盖了设备融资（租赁/质押）、运营现金流（机器人即服务/数据服务）以及数据版权收入（许可/合同），使机器人资产及其收益可衡量、可定价且可交易。

GAIB 使用AID/sAID作为结算/收益载体，并辅以结构化的风险控制措施（超额抵押、储备金、保险）。随着时间的推移，它将与 DeFi 衍生品和流动性市场整合，最终实现从“机器人资产”到“可组合收益资产”的闭环。其目标是：成为人工智能时代智能经济的支柱。

五、结论：当前挑战与长期机遇

从长远来看，机器人、人工智能和Web3的融合旨在构建去中心化的机器经济（ DeRobot Economy ），将具身智能从“单机自动化”转变为可拥有、可结算、可治理的网络化协作。其核心逻辑是一个自我强化的循环—— “代币→部署→数据→价值再分配” ——通过该循环，机器人、传感器和计算节点获得链上所有权，进行交易并分享收益。

尽管如此，就目前而言，这种模式仍处于早期探索阶段，距离稳定的现金流和规模化的商业飞轮还相去甚远。许多项目都以叙事为主导，实际部署有限。机器人制造和运营是资本密集型的；仅靠代币激励无法为基础设施扩张提供资金。虽然链上金融具有可组合性，但尚未解决实际资产风险定价和现金流实现的问题。简而言之，“自持式机器网络”仍处于理想化阶段，其商业模式需要现实世界的验证。

• 模型与智能层。这是最有价值的长期发展方向。以OpenMind为代表的开源机器人操作系统旨在打破封闭的生态系统，并将多机器人协同与语言到动作的交互界面统一起来。其技术愿景清晰且系统完整，但工程负担巨大，验证周期漫长，且尚未形成行业层面的积极反馈。
• 机器经济层。仍处于市场化前期：现实世界中的机器人数量有限，基于DID的身份和激励网络难以形成自洽循环。我们距离真正的“机器劳动经济”还很遥远。只有当实体系统大规模部署后，链上身份、结算和协作网络的经济效应才会显现。
• 数据层。门槛相对较低——目前最接近商业可行性。具身数据采集需要时空连续性和高精度的动作语义，这决定了数据的质量和可重用性。平衡众包规模和数据可靠性是核心挑战。PrismaX 提供了一个部分可复制的模板，它首先锁定 B 方需求，然后分配采集/验证任务，但生态系统规模和数据市场的成熟仍需时间。
• 中间件和仿真层。目前仍处于技术验证阶段，尚无统一标准，互操作性有限。仿真输出难以标准化以用于实际应用； Sim2Real 的效率仍然受限。
• RobotFi / RWAiFi 层。Web3的作用主要是辅助性的——提高供应链金融、设备租赁和投资治理的透明度、结算和融资效率，而不是重新定义机器人经济学本身。

即便如此，我们相信机器人技术、人工智能和Web3的交汇点标志着下一代智能经济体系的开端。这不仅是技术范式的融合，更是重塑生产关系的契机。一旦机器拥有身份、激励机制和治理能力，人机协作便可从局部自动化演进至网络化自主。短期内，这一领域仍将以叙事和实验为主导，但新兴的制度和激励框架正在为未来机器社会的经济秩序奠定基础。从长远来看，将具身智能与Web3相结合，将重塑价值创造的边界——使智能体成为可拥有、可协作、可创造收益的经济主体。

免责声明：本文由人工智能工具（ChatGPT-5 和 Deepseek）辅助生成。作者已尽力校对并确保准确性，但仍可能存在错误。请注意，加密资产市场通常存在项目基本面与二级市场价格走势背离的情况。本文内容仅供信息综合和学术/研究交流之用，不构成任何投资建议或买卖任何代币的推荐。

《机器人行业自动化、人工智能和 Web3 的融合演进》一文最初发表于 Medium 上的IOSG Ventures ，人们正在那里通过突出显示和回应这篇文章继续进行讨论。