AI與加密技術驅動的機器人革命

人工智能領域的重大突破正在重塑機器人行業的格局。多模態大語言模型的進展爲機器人執行復雜任務提供了必要的"大腦"。通過視覺-語言-行動(VLA)模型，機器人能夠在統一的計算框架中整合視覺感知、語言理解和實體行動。2025年2月，Figure AI發布的通用人形機器人控制模型Helix展示了零樣本泛化能力和系統1/系統2雙架構的潛力，爲行業樹立了新的標杆。

經濟型機器人的出現是另一個關鍵趨勢。當機器人價格低於普通轎車或年收入時，我們可以想象一個體力勞動和日常事務主要由機器人完成的世界。機器人技術正從倉儲解決方案向消費領域擴展，開發更具通用性的人形機器人。

成本仍然是可擴展性的主要瓶頸之一。每小時綜合成本是一個重要指標，包括訓練和充電的時間機會成本、任務執行成本以及機器人購置成本。要在倉儲和消費級市場具有競爭力，這一成本需要控制在合理範圍內。

電池技術的進步對用戶友好型機器人至關重要。目前主要採用電池更換或直接充電兩種模式。低延遲操作分爲環境感知和遠程操控兩類，50毫秒以下的感知延遲被視爲理想水平。

數據採集主要通過現實世界視頻數據、合成數據和遠程操控數據三種途徑進行。遠程操控被認爲是最具潛力的數據採集方式，但人力成本是其主要制約因素。

加密技術在對接基礎設施、延遲優化和數據收集方面有望提升機器人網路效率。去中心化物理基礎設施網路(DePIN)可能革新充電基礎設施和優化遠程操控延遲。通過加密代幣激勵第三方提供遠程操控數據也是一個潛在方向。

安全始終是機器人技術發展的核心關切。經濟安全是機器人生態繁榮的支柱之一。一些項目正在構建去中心化的機器協調層，通過密碼學證明實現設備身分認證、物理存在驗證及資源獲取。第三方再質押網路也可提供對等的安全擔保。

爲實現機器人的普及，其開發門檻需要進一步降低。融資機制、評估體系和教育生態是三個亟待改進的方面。一些公司正在開發開源項目，將原始硬件轉化爲具備經濟意識的可升級智能體，爲新一代人才進入機器人領域鋪平道路。

隨着這些基礎架構的成熟，人才將大量湧入機器人領域。結構化的普惠教育體系對機器人領域人才輸送至關重要。一些公司已開始在公立學校推出基於人形機器人的通用教育課程，爲學生提供實踐操作機會。

未來幾年，隨着VLA模型的創新和規模經濟效應，我們有望看到更經濟實惠、高效且通用的人形機器人出現。加密技術將在安全保障、基礎設施優化和數據收集等方面發揮重要作用，推動機器人技術的進一步發展。