Comprendre RoboFi en un article : découvrez l'écosystème des robots Web3

🚀L’IA ne se limite pas aux LLM ! Dans son dernier plan ultime pour l’IA, Elon Musk affirme que 80 % de la valeur future de Tesla proviendra des robots ! Alors que les actions liées à la robotique s’envolent les unes après les autres, les projets de robots Web3 accélèrent également l’allumage d’une nouvelle vague de tendance. Comment un écosystème intelligent décentralisé et collaboratif on-chain va-t-il remodeler notre avenir ?

Suivez Biteye pour découvrir les nouvelles étoiles de la piste des robots Web3 !🧵

1. @openmind_agi

Mots-clés : système d’exploitation, couche de coordination décentralisée

OpenMind a levé 20 millions de dollars et espère améliorer la compréhension et la capacité d’apprentissage des robots grâce à un système open source. Ses principaux produits incluent :

OM1 : système d’exploitation natif IA, surnommé « l’Android des robots », indépendant du matériel et open source. Il permet aux machines de percevoir, mémoriser, planifier et contrôler, aidant les robots à comprendre le monde et à agir en fonction du contexte. Lors d’un hackathon, un participant a utilisé OM1 pour construire un robot de soins pour Alzheimer en 48 heures.

FABRIC : couche de coordination décentralisée. Grâce à la blockchain, elle permet aux robots de partager des données, d’apprendre rapidement (par exemple les langues), et prend en charge le consensus, l’exécution et le règlement.

2. @peaq

Mots-clés : Layer 1, économie des machines

peaq a levé 21 millions de dollars et se concentre sur DePIN et l’économie des machines en tant que Layer 1.

peaq permet aux robots, drones, capteurs et autres appareils de recevoir une identité autonome (self-sovereign IDs) sur la blockchain, d’effectuer des paiements peer-to-peer, de stocker des données et d’automatiser des opérations. Il permet des cas d’usage tels que la location de robots, la livraison par drone et la collaboration autonome entre machines, construisant une économie complète des machines où les appareils peuvent gagner et interagir de manière indépendante comme des AI Agents.

Le projet est construit sur le framework Substrate, compatible avec Polkadot, et connecté à plus de 90 blockchains. Actuellement, plus de 50 projets DePIN sont actifs sur la chaîne peaq, dont Silencio (surveillance du bruit), MapMetrics (gagner de l’argent en conduisant), Farmsent (chaîne d’approvisionnement agricole) et Natix (conduite intelligente). Le réseau connecte plus de 4,5 millions d’appareils et de machines, fournissant des services de réseau décentralisé à plus de 20 secteurs, dont l’énergie, la mobilité, les transports, l’agriculture et l’environnement.

3. @GEODNET_

Mots-clés : réseau de localisation en temps réel

GEODNET a levé 15 millions de dollars et se concentre sur les services de localisation — en construisant de manière décentralisée le plus grand réseau mondial de localisation dynamique en temps réel (RTK), offrant des services GNSS (système mondial de navigation par satellite) avec une précision au centimètre près.

Le projet a d’abord été construit sur Polygon et s’est maintenant étendu à Solana.

Le réseau permet à quiconque d’acheter et d’installer le matériel de minage GEODNET (« satellite miners »), de collecter et d’uploader des données de correction RTK sur le réseau, de gagner des récompenses en tokens $GEOD, et de permettre au réseau de fournir un support de localisation de haute précision pour les robots, véhicules autonomes, drones et applications du métavers.

Le réseau couvre actuellement 145 pays, plus de 19 000 sites, et a livré plus de 207 178 Go de données RTK.

4. @psdnai

Mots-clés : collecte de données physiques

Poseidon, incubé par @StoryProtocol, a levé 15 millions de dollars en seed round, ciblant principalement le manque de données d’entraînement physiques pour les applications de robots et d’AI Agents multimodaux.

Poseidon construit une couche de données décentralisée, basée sur Story, pour collecter, organiser et gérer des données du monde réel (vidéo, audio, images, localisation, etc.), fournissant finalement des données d’entraînement protégées par la propriété intellectuelle pour accélérer l’innovation des modèles IA.

L’application est déjà en ligne, commençant par les données audio : les utilisateurs peuvent uploader des informations sonores dans l’application pour entraîner les modèles IA, leur permettant de traiter différents accents, dialectes et environnements.

5. @PrismaXai

Mots-clés : plateforme de téléopération, données d’entraînement

PrismaX, dirigé par a16z CSX, a levé un total de 11 millions de dollars. L’objectif est d’aider les robots à atteindre une autonomie élevée grâce à l’intervention humaine.

Actuellement, ils ont lancé une plateforme de téléopération permettant aux utilisateurs de contrôler à distance des bras robotiques via un navigateur, et de transformer ces données d’opération en données d’entraînement de haute qualité pour optimiser les modèles. Dans ce processus, les opérateurs reçoivent des récompenses en tokens de la plateforme.

La plateforme prévoit de se connecter à distance à plusieurs robots connus comme ceux de Unitree et UBTECH à l’avenir.

À court terme, elle se concentre sur la téléopération et les données visuelles pour l’entraînement des modèles ;

À moyen terme, elle permettra aux robots d’accomplir des tâches réelles grâce à la direction humaine à distance ;

À long terme, elle vise l’autonomie totale ou élevée des robots.

6. @NRNAgents

Mots-clés : plateforme de téléopération, apprentissage par renforcement, AI Agent

NRN Agents est une plateforme décentralisée de développement et d’entraînement d’AI Agents fonctionnant sur Arbitrum. Elle a commencé avec des AI Agents dans les jeux et étend progressivement ses activités aux AI Agents derrière les robots incarnés — en fournissant des solutions efficaces d’entraînement et de déploiement pour les AI Agents de robots grâce au cadre « Sim-to-Real » (de la simulation à la réalité).

Les utilisateurs peuvent contrôler des robots simulés via un navigateur, chaque opération générant des données comportementales de haute qualité pour l’apprentissage par imitation des systèmes robotiques ; en même temps, les AI Agents du système peuvent s’optimiser continuellement via l’apprentissage par renforcement basé sur des interactions réelles, sans avoir besoin d’un réentraînement complet.

Le projet est à un stade précoce, principalement axé sur l’opération du bras robotique (RME-1). Plus tard, il s’étendra aux capacités sportives compétitives des robots, comme le combat ou l’athlétisme.

7. @AukiNetwork

Mots-clés : réseau DePIN, données du monde physique, données de localisation

Auki Network souhaite construire un réseau neuronal décentralisé pour les robots et les machines intelligentes afin de mieux comprendre le monde physique. Son activité principale est la construction d’un réseau DePIN permettant à divers appareils (robots, lunettes intelligentes, etc.) de partager en temps réel des données de localisation et de perception, formant une compréhension spatiale collaborative.

Le réseau est basé sur le protocole Posemesh, comprenant des nœuds de calcul fournissant des ressources informatiques, des nœuds de mouvement composés de robots et autres appareils intelligents fournissant des données de mouvement et de capteurs, des nœuds de reconstruction générant des cartes 3D ou des modèles spatiaux à partir des deux premiers, et des nœuds de domaine gérant ces espaces 3D. Ces nœuds reçoivent des récompenses en tokens $AUKI selon leur contribution.

8. @RoboStack_io

Mots-clés : abstraction de la complexité matérielle, simplification de l’intégration logiciel-matériel

RoboStack est une plateforme d’intégration et de simulation cloud-native. Elle offre non seulement un environnement de modélisation réaliste et une infrastructure informatique évolutive pour le développement et le déploiement de robots, mais construit aussi un protocole de communication standardisé via le protocole RCP (Robot Context Protocol) entre différents matériels, logiciels et standards de communication, simplifiant l’intégration entre le matériel robotique de base et les AI Agents logiciels.

Le token natif $ROBOT a déjà été lancé sur la plateforme virtuals, où les utilisateurs peuvent staker $ROBOT et voter pour leurs projets robotiques préférés dans SIM lord, avec la possibilité de recevoir des récompenses.

9. @frodobots

Mots-clés : robots sidewalk

FrodoBots Lab est un laboratoire de robotique qui promeut la collecte de données réelles et le développement de l’intelligence incarnée via la gamification. Son produit principal, Earth Rover, est un robot sidewalk contrôlable à distance (robot circulant sur les trottoirs), vendu entre 249 et 399 dollars, utilisable pour les jeux, la collecte de données et la recherche en IA. FrodoBots a déjà déployé des centaines d’Earth Rover dans le monde et a open-sourcé 2 000 heures de données de conduite réelle.

FrodoBots construit un écosystème mêlant divertissement et recherche grâce à du matériel robotique innovant, une plateforme décentralisée et un cadre IA. Voici ses principaux projets :

9.1. @BitRobotNetwork

Mots-clés : architecture de sous-réseaux décentralisés

BitRobot Network est une plateforme décentralisée basée sur Solana, co-développée par FrodoBots Lab et Protocol Labs, ayant levé 6 millions de dollars. Le réseau adopte une architecture de sous-réseaux, chaque sous-réseau apportant des ressources spécifiques telles que la puissance de calcul, des flottes de robots, des ensembles de données (réelles ou synthétiques) ou des modèles IA, couvrant divers types de robots, du sidewalk au robot humanoïde. Le premier sous-réseau, ET Fuji, est déjà en ligne et sera détaillé ci-dessous.

9.2. @ET_Fugi

Mots-clés : jeu, plateforme de téléopération

ET Fugi (Extra-Terrestrial Fugitives) est un jeu robotique du monde réel où les joueurs contrôlent à distance un Earth Rover pour capturer des NFT « aliens », générant ainsi des données sidewalk précieuses pour l’entraînement des IA robotiques et gagnant des récompenses telles que les FrodoBots Points (FBP).

9.3. @samismoving

Mots-clés : AI Agent, framework

SAM a d’abord été développé par FrodoBots et @virtuals_io comme AI Agent pour le contrôle à distance des robots Earth Rover. Il a ensuite évolué en framework central pour le lancement d’AI Agents sur la plateforme Robots.Fun (Launchpad), tous les AI Agents ultérieurs étant construits sur l’architecture de SAM et lui reversant 5 % des revenus.

SAM collecte des données d’exécution via Earth Rover pour améliorer les capacités globales des AI Agents. Il diffuse également en direct sur X (Twitter) certaines aventures, montrant des interactions, compétitions ou scènes de collecte de données, combinant divertissement et valeur éducative.

9.4. @robotsdotfun

Mots-clés : plateforme de lancement d’AI Agents

Robots.Fun est une plateforme de lancement d’AI Agents robotiques, qui collecte des données via des compétitions quotidiennes (comme la capture de NFT aliens) pour renforcer les capacités des AI Agents. Pour créer un AI Agent sur Robots.Fun, il faut posséder ou acheter un robot Earth Rover, servant de « corps » à l’AI Agent.

9.5. @UFBots

Mots-clés : combat de robots, plateforme de téléopération

Ultimate Fighting Bots est un club de combat de robots gratuit où les utilisateurs peuvent contrôler à distance des robots humanoïdes basés sur Booster T1 pour des combats. La plateforme génère des données réelles pour entraîner des IA incarnées, tout en offrant une expérience de divertissement immersive.

⭐️Résumé

Après avoir découvert ces projets, on peut clairement voir deux avantages clés de la piste des robots Web3 :

1. L’avantage de la décentralisation de la blockchain, qui pourrait briser la rareté des modèles et des données robotiques.

2. Les mécanismes de certification et d’incitation on-chain injectent une nouvelle vitalité et durabilité dans l’économie robotique.

Quelles sont vos visions pour l’avenir des robots Web3 ? Quelles autres opportunités ou défis méritent selon vous d’être surveillés ? Partagez vos idées avec Biteye dans les commentaires !🚀