AI机器人与Web3技术的交叉点通过解决数据中心化和信任问题，正在创造新的投资机会。

执行摘要

AI机器人和Web3技术的融合正在获得关注，为AI机器人领域的挑战提供了结构性解决方案，并推动了投资机会。这种融合解决了数据中心化、信任、隐私和互操作性等关键问题，可能释放一个5万亿美元的市场。去中心化平台、可验证的出处、保护隐私的协作以及社区驱动的治理是这一趋势的核心。

事件详情

AI、机器人和区块链的整合正在通过去中心化物理基础设施网络 (DePIN) 进行探索，为机器人创建去中心化基础设施。这种方法旨在解决当前“Web2模式”的局限性，即大型机器人实验室在闭环系统中集中资本、硬件和训练数据。与其他AI领域不同，机器人学缺乏大量现成的传感器数据。DePIN网络旨在通过协调分布式参与者（包括资本所有者）来创建“开放等价物”，以聚合来自各种异构来源和任务的数据，这有望促成更好的AI模型的创建。

市场影响

AI机器人和Web3的融合可能带来新的市场机遇。通过在机器人基础设施中嵌入去中心化定位系统，公司可以克服可扩展自治最顽固的技术障碍之一。代币化激励可以加速基础设施增长，参与者安装和运营基站，通过贡献覆盖范围和数据赚取代币。机器人公司可以利用网络获得精确的定位服务，而无需自己构建基础设施。这重新定义了区块链不仅仅是投机，将激励与有形的生产力（例如地理空间数据收集或机器人任务性能）联系起来。

专家评论

研究表明，区块链技术在各个领域提供透明度、安全性_和效率，从而实现去中心化协作、道德数据共享和AI开发的民主化。区块链与AI的协同作用提高了AI系统的可解释性_和问责制。智能合约可用于编码道德规则，旨在创建“道德机器”。

更广泛的背景

区块链正在深入与AI、自治和沉浸式体验相交的垂直领域。诸如行业特定区块链和移动、物流和游戏中的跨堆栈项目突出了数据溯源和去中心化协调作为内在价值主张。隐私和可验证计算，包括零知识证明、机密计算和隐私保护预言机，是实现链上证明而_不暴露原始个人可识别信息 (PII) 的关键技术。

此外，开发AI驱动的加密货币应用程序的区块链公司在欧盟AI法案下_面临复杂的合规挑战。这些挑战包括可追溯性、问责制和注册义务，特别是对于位于欧盟或_针对欧盟市场的部署者。