Pundi AI 与 ZenO 合作，旨在革新物理人工智能系统的训练方式。随着人工智能时代迈入新的阶段，它将不再仅仅依赖文本和代码进行学习，而是能够从现实世界和人类的第一手经验中获取更多信息，从而为机器人和自主机器提供动力。此次合作将结合 ZenO 的数据集和链上数据来源记录，创建一个获取真实、可验证数据的市场，从而连接数字智能 (AI) 和现实世界的物理环境。
缺失的一环——为什么物理人工智能需要现实
为了让机器人能够在实验室以外的任何地方运行，它们需要能够理解人类的动作、动作周围的空间，以及如何根据上下文做出决策。目前大多数数据集都缺少一个关键要素——“第一人称”视角。如果我们想要制造出能够在人潮拥挤的城市中像人类一样行动，或者像人类一样操作易碎物品的机器人，那么第一人称视角至关重要。
这项合作利用真实的人类体验来构建机器可读的工作负载数据集。“物理人工智能需要直接体验世界，”新闻稿中指出。智能眼镜等可穿戴技术将被用于收集用户作为生命体的眼睛和听觉的感官数据。以自我为中心的数据最适合训练自主系统，因为它反映了生物体和自主系统如何体验其环境。
通过链上溯源确保数据完整性
此次合作的一大亮点在于对链上溯源的重视。随着人工智能幻觉和深度伪造技术日渐普及，训练数据的完整性至关重要。Pundi AI 将数据溯源记录在区块链上，从而构建了一个系统，确保其市场中的数据可得到确认、追踪和篡改。
通过分散数据管理方式，开发者可以追溯所购数据集的来源和历史，从而降低使用已被篡改或存在偏见的数据训练机器人模型的可能性。最终实现更安全、更可靠的自主人工智能。这也契合了利用区块链技术保障Web3世界各个领域（包括体育数据整合和创意资产）供应链的更广泛趋势。
赋能 Pundi AI 数据市场
作为新兴的AI盈利市场，Pundi AI数据市场将作为真实世界数据的中心来源，使AI培训提供商能够奖励用户贡献的数据。这将使Pundi AI能够构建一个更加民主的AI开发模式及其更广泛的应用。
ZenO 将通过提供“物理人工智能”数据集这一额外的数据采集途径，而非仅仅依赖数字手段，来提升市场的实用性。麦肯锡预测，随着生成式人工智能向物理自动化领域发展，对由物理自动化产生的高质量、专业数据集的需求将出现爆炸式增长。Pundi AI 的基础设施提供了一种高效的方法来共享和分发这些专业数据，使初创公司和大型科技公司都能获得改进其机器人算法所需的相同资源。
结论
在Web3和人工智能的交汇点，此次合作标志着一项意义重大的发展。双方将利用区块链技术，为人类打造第一人称视角体验，确保数字资产的稀缺性，并保留正在开发的机器人的历史真实性。机器人技术和物理人工智能将日益深入地影响现实世界。像Pundi AI这样的平台，将使现实世界中的人工智能设备能够以最佳、最精确的方式进行训练，从而更好地反映现实世界。
