Tìm hiểu RoboFi qua một bài viết, khám phá hệ sinh thái robot Web3

🚀AI không chỉ là LLM! Musk trong kế hoạch AI tối thượng mới nhất đã mạnh dạn tuyên bố rằng 80% giá trị tương lai của Tesla sẽ đến từ robot! Khi cổ phiếu liên quan đến robot liên tục tăng vọt, các dự án robot Web3 cũng đang tăng tốc thổi bùng làn sóng mới. Hệ sinh thái thông minh phi tập trung, phối hợp on-chain sẽ tái định hình tương lai của chúng ta như thế nào?

Hãy cùng Biteye khám phá những ngôi sao mới trên đường đua robot Web3!🧵

1. @openmind_agi

Từ khóa: hệ điều hành, lớp phối hợp phi tập trung

OpenMind đã huy động được 20 triệu USD, hy vọng thông qua hệ thống mã nguồn mở để nâng cao khả năng hiểu và học hỏi của robot, các sản phẩm chính bao gồm:

OM1: Hệ điều hành AI gốc, được mệnh danh là "Android của robot", không phụ thuộc phần cứng và mã nguồn mở. Nó có thể cung cấp cho robot khả năng cảm nhận, ghi nhớ, lập kế hoạch và kiểm soát, giúp robot hiểu thế giới và thực hiện các hành động phù hợp theo từng tình huống. Trước đây, tại một cuộc thi hackathon, đã có thí sinh sử dụng OM1 để xây dựng robot chăm sóc bệnh Alzheimer trong vòng 48 giờ.

FABRIC: Lớp phối hợp phi tập trung. Thông qua blockchain, cho phép robot chia sẻ dữ liệu, học hỏi nhanh chóng (như ngôn ngữ), đồng thời hỗ trợ đồng thuận, thực thi và thanh toán.

2. @peaq

Từ khóa: Layer 1, kinh tế máy móc

peaq đã huy động được 21 triệu USD, là một Layer 1 tập trung vào DePIN và kinh tế máy móc.

peaq hỗ trợ các thiết bị như robot, drone, cảm biến... có được danh tính tự chủ (self-sovereign IDs) trên blockchain, thực hiện thanh toán peer-to-peer, lưu trữ dữ liệu và vận hành tự động, có thể hoàn thành các trường hợp sử dụng như cho thuê robot, giao hàng bằng drone và hợp tác máy móc tự động, xây dựng một "nền kinh tế máy móc" hoàn chỉnh, cho phép các thiết bị như robot hoạt động và kiếm tiền độc lập như AI Agent.

Dự án được xây dựng trên framework Substrate, tương thích với Polkadot, đã kết nối hơn 90 blockchain. Hiện trên chuỗi peaq đã có hơn 50 dự án DePIN, bao gồm Silencio (giám sát tiếng ồn), MapMetrics (kiếm tiền khi lái xe), Farmsent (chuỗi cung ứng nông nghiệp) và Natix (lái xe thông minh)... Mạng lưới đã kết nối hơn 4,5 triệu thiết bị và máy móc, cung cấp dịch vụ mạng phi tập trung cho hơn 20 ngành như năng lượng, di động, giao thông, nông nghiệp, môi trường...

3. @GEODNET_

Từ khóa: mạng định vị thời gian thực

GEODNET đã huy động được 15 triệu USD, tập trung vào dịch vụ định vị - xây dựng mạng lưới định vị động thời gian thực (RTK) lớn nhất thế giới theo cách phi tập trung, cung cấp dịch vụ hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu (GNSS) với độ chính xác từng centimet.

Dự án ban đầu được xây dựng trên Polygon, hiện đã mở rộng sang Solana.

Mạng lưới cho phép bất kỳ ai mua và lắp đặt thiết bị đào của GEODNET ("satellite miner"), thu thập và tải lên dữ liệu hiệu chỉnh RTK lên mạng, nhận thưởng token $GEOD, và cuối cùng cung cấp khả năng định vị chính xác cao cho các ứng dụng như robot, xe tự lái, drone và metaverse.

Hiện mạng lưới đã phủ sóng 145 quốc gia, hơn 19.000 trạm, và đã cung cấp hơn 207.178 GB dữ liệu RTK.

4. @psdnai

Từ khóa: thu thập dữ liệu vật lý

Poseidon được @StoryProtocol ươm tạo, vòng hạt giống huy động 15 triệu USD, chủ yếu giải quyết vấn đề thiếu hụt dữ liệu huấn luyện ở tầng vật lý cho các ứng dụng như robot, AI Agent đa mô thức...

Poseidon xây dựng một lớp dữ liệu phi tập trung, dựa trên Story để thu thập, tổ chức và quản lý dữ liệu thực tế (như video, âm thanh, hình ảnh, định vị...), cuối cùng cung cấp dữ liệu huấn luyện có bảo vệ IP, giúp AI model đổi mới nhanh hơn.

Hiện APP đã ra mắt, bắt đầu từ dữ liệu âm thanh, cho phép người dùng tải lên thông tin âm thanh trong APP để huấn luyện AI model, giúp nó xử lý được các giọng nói, phương ngữ và môi trường khác nhau.

5. @PrismaXai

Từ khóa: nền tảng điều khiển từ xa Tele-op, dữ liệu huấn luyện

PrismaX do a16z CSX dẫn đầu, tổng vốn huy động 11 triệu USD. Mong muốn thông qua sự can thiệp của con người, giúp robot cuối cùng đạt được khả năng tự chủ cao.

Hiện đã ra mắt nền tảng điều khiển từ xa (tele-op), cho phép người dùng điều khiển cánh tay robot từ xa qua trình duyệt, và chuyển đổi dữ liệu thao tác này thành dữ liệu huấn luyện chất lượng cao để tối ưu hóa model. Trong quá trình này, người vận hành sẽ nhận được phần thưởng token của nền tảng.

Nền tảng dự kiến sẽ kết nối từ xa với nhiều robot nổi tiếng như Unitree, UBTECH...

Ngắn hạn tập trung vào điều khiển từ xa và dữ liệu hình ảnh để huấn luyện model;

Trung hạn sẽ thông qua chỉ huy từ xa bằng con người, giúp robot hoàn thành các nhiệm vụ thực tế;

Lâu dài, cuối cùng đạt được khả năng tự chủ hoàn toàn hoặc cao cho robot.

6. @NRNAgents

Từ khóa: nền tảng điều khiển từ xa Tele-op, học tăng cường, AI Agent

NRN Agents là một nền tảng phát triển và huấn luyện AI Agent phi tập trung chạy trên Arbitrum. Ban đầu xuất phát từ AI Agent trong game, hiện đang mở rộng sang AI Agent cho robot embodied - thông qua framework "Sim-to-Real", cung cấp giải pháp huấn luyện và triển khai hiệu quả cho AI Agent của robot.

Người dùng có thể điều khiển robot mô phỏng trực tiếp qua trình duyệt, mỗi thao tác tạo ra dữ liệu hành vi chất lượng cao, cung cấp dữ liệu học bắt chước (Imitation Learning) cho hệ thống robot; đồng thời, AI Agent trong hệ thống còn có thể liên tục tối ưu hóa thông qua học tăng cường (Reinforcement Learning) dựa trên tương tác thực tế, không cần huấn luyện lại hoàn toàn.

Dự án hiện ở giai đoạn đầu, chủ yếu tập trung vào thao tác cánh tay robot (RME-1). Sau này sẽ mở rộng sang các khả năng thi đấu như đấu võ, điền kinh của robot.

7. @AukiNetwork

Từ khóa: mạng DePIN, dữ liệu thế giới vật lý, dữ liệu định vị

Auki Network muốn xây dựng một mạng nơ-ron phi tập trung cho robot và máy thông minh, giúp chúng hiểu rõ hơn về thế giới vật lý. Kinh doanh cốt lõi là xây dựng mạng DePIN, cho phép các thiết bị (như robot, kính thông minh) chia sẻ vị trí và dữ liệu cảm nhận theo thời gian thực, hình thành hiểu biết không gian hợp tác.

Mạng lưới dựa trên giao thức Posemesh, bao gồm các node tính toán cung cấp tài nguyên tính toán, các node chuyển động là thiết bị thông minh như robot cung cấp dữ liệu chuyển động và cảm biến, các node tái tạo sử dụng hai loại node trên để tạo bản đồ 3D hoặc mô hình không gian, và các node tên miền quản lý không gian 3D này. Các node này sẽ nhận thưởng token $AUKI theo đóng góp của mình.

8. @RoboStack_io

Từ khóa: trừu tượng hóa phức tạp phần cứng, đơn giản hóa kết nối phần mềm-phần cứng

RoboStack là một nền tảng mô phỏng và tích hợp cloud-native. Không chỉ cung cấp mô hình môi trường chân thực và hạ tầng tính toán mở rộng cho phát triển và triển khai robot, mà còn thông qua giao thức RCP (Robot Context Protocol) xây dựng một giao thức truyền thông chuẩn hóa giữa các tiêu chuẩn phần cứng, phần mềm và truyền thông khác nhau, đơn giản hóa việc kết nối giữa phần cứng robot tầng dưới và AI Agent tầng phần mềm.

Token gốc $ROBOT đã được phát hành trên nền tảng virtuals, người dùng có thể stake $ROBOT trên virtuals, bỏ phiếu cho dự án robot mình yêu thích trong SIM lord để có cơ hội nhận thưởng.

9. @frodobots

Từ khóa: robot sidewalk

FrodoBots Lab là một phòng thí nghiệm robot, thúc đẩy thu thập dữ liệu thực tế và phát triển trí thông minh embodied thông qua hình thức gamification. Sản phẩm cốt lõi Earth Rover là robot sidewalk có thể điều khiển từ xa (robot đi trên vỉa hè), giá bán 249-399 USD, có thể dùng cho game, thu thập dữ liệu và nghiên cứu AI. Hiện FrodoBots đã triển khai hàng trăm Earth Rover trên toàn cầu và đã mở nguồn bộ dữ liệu lái xe thực tế 2.000 giờ.

FrodoBots thông qua phần cứng robot sáng tạo, nền tảng phi tập trung và framework AI, xây dựng một hệ sinh thái kết hợp giải trí và nghiên cứu, các dự án chính như sau:

9.1. @BitRobotNetwork

Từ khóa: kiến trúc subnet phi tập trung

BitRobot Network là nền tảng phi tập trung dựa trên Solana do FrodoBots Lab và Protocol Labs hợp tác phát triển, đã huy động 6 triệu USD. Mạng lưới này sử dụng kiến trúc subnet, mỗi subnet đóng góp tài nguyên cụ thể như năng lực tính toán, đội robot, bộ dữ liệu (thực hoặc tổng hợp) hoặc AI model, bao phủ nhiều hình thái từ robot sidewalk đến robot hình người. Subnet đầu tiên ET Fuji đã ra mắt, chi tiết bên dưới.

9.2. @ET_Fugi

Từ khóa: game, nền tảng điều khiển từ xa Tele-op

ET Fugi (Extra-Terrestrial Fugitives) là một trò chơi robot thực tế, người chơi điều khiển Earth Rover từ xa để bắt NFT "người ngoài hành tinh", đồng thời tạo ra dữ liệu sidewalk giá trị cho huấn luyện AI robot và kiếm phần thưởng FrodoBots Points (FBP)...

9.3. @samismoving

Từ khóa: AI Agent, framework

SAM ban đầu là AI Agent do FrodoBots và @virtuals_io phát triển chung, dùng để điều khiển từ xa robot Earth Rover. Sau này, nó phát triển thành framework cốt lõi để phát hành AI Agent trên nền tảng Robots.Fun (Launchpad), tất cả AI Agent sau này đều xây dựng dựa trên kiến trúc của SAM và trả 5% phí chia sẻ cho nó.

SAM có thể thu thập dữ liệu vận hành qua Earth Rover để nâng cao năng lực tổng thể của AI Agent. Đồng thời, nó còn livestream một phần quá trình phiêu lưu trên X (Twitter), trình diễn các cảnh tương tác, thi đấu hoặc thu thập dữ liệu, vừa giải trí vừa mang tính giáo dục.

9.4. @robotsdotfun

Từ khóa: nền tảng phát hành AI Agent

Robots.Fun là nền tảng phát hành AI Agents cho robot, thông qua các cuộc thi hàng ngày (như bắt NFT người ngoài hành tinh) để thu thập dữ liệu robot, tăng cường năng lực AI Agent. Muốn tạo AI Agent trên Robots.Fun phải sở hữu hoặc mua robot Earth Rover, làm "thân xác" cho AI Agent.

9.5. @UFBots

Từ khóa: robot đấu võ, nền tảng điều khiển từ xa Tele-op

Ultimate Fighting Bots là câu lạc bộ đấu võ robot miễn phí, người dùng có thể điều khiển từ xa robot hình người dựa trên Booster T1 để thi đấu. Nền tảng tạo ra dữ liệu thực tế để huấn luyện AI embodied, đồng thời mang lại trải nghiệm giải trí nhập vai cho người dùng.

⭐️Tóm tắt

Sau khi tìm hiểu các dự án trên, chúng ta có thể thấy rõ hai lợi thế cốt lõi của đường đua robot Web3:

1. Ưu thế phi tập trung của blockchain hứa hẹn phá vỡ rào cản khan hiếm về model và dữ liệu robot.

2. Cơ chế xác thực và khuyến khích on-chain mang lại sức sống và tính bền vững mới cho kinh tế robot.

Bạn có kỳ vọng gì về tương lai của robot Web3? Bạn nghĩ còn cơ hội hay thách thức nào đáng chú ý? Hãy để lại bình luận và chia sẻ ý kiến của bạn với Biteye!🚀