引言了解 DePAI 如何利用区块链和 Web3 为机器人创建去中心化的 AI 系统，为所有参与者提供透明度、安全性和新的机器经济。

2025年1月，英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang） 为人工智能（AI）的下一个发展阶段做了规划 。这位公司负责人表示，下一个阶段应该是物理人工智能（PAI），即机器人和自主设备的“大脑”，让机器能够在现实世界中导航。

这一想法得到了区块链行业代表的认可，并提出了去中心化版本。早在二月份，分析平台 Messari 就报道了一种人、机器和Web3 之间交互的新形式 ——DePAI。基于 DePin 的基础设施以及用于开发未来“机器人经济”的堆栈的想法启发了加密货币影响者 Miles Deutscher。四月份，他 称DePAI 是“未来两年加密货币领域的最大趋势”。

Coinpaper 在一篇新文章中讨论了 DePAI 为人类和机器构建平衡未来的潜力。

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Nvidia 的物理 AI

Nvidia 首席执行官黄仁勋在 2025 年 CES 上宣布创建 Cosmos，这是一个开发世界基础模型 (WFM) 的平台，旨在彻底改变物理 AI (PAI) 系统的构建方式：机器人和自动驾驶汽车。

Cosmos 使用 WFM 模拟真实世界条件，从而实现 AI 系统的测试。受控的测试空间可降低成本并加快开发进程。

黄先生指出了 Cosmos 平台的开放性，其源代码可在 GitHub 上获取。

他补充道：“我们真诚希望 Cosmos 的开放性能够为机器人和工业 AI 世界带来 Llama 3 为工业 AI 所做的事情。”

Nvidia表示 ，PAI 使自主系统（例如机器人、无人汽车和智能空间）能够感知、理解和执行现实世界中的复杂动作。

像 GPT 和 Llama 这样的大型语言模型 (LLM) 能够生成人类语言和抽象概念，但在理解物理世界规律方面却存在局限性。PAI 能够通过教授空间定向来补充这些模型的能力。

人工智能的 3D 数据是通过高保真模拟生成的，这些模拟既充当数据源，又充当学习环境。该过程首先创建一个空间（例如工厂）的数字孪生，并添加传感器和机器人。传感器捕捉固体的动态（运动和碰撞）或光与环境的相互作用，而虚拟副本则模拟真实场景。

PAI为众多行业的转型开辟了新的可能性。在机器人技术领域，这一概念可以改善各种产品单元的诸多特性：

  • 自主移动机器人：利用嵌入式传感器的数据，这些机器可以在具有挑战性的环境中导航并避免在仓库中发生碰撞；

  • 传送带上的机械手：根据物体坐标调整夹持力和位置，展示自适应电机控制；

  • 手术机器人：经过训练可以执行机器难以完成的任务，例如穿针引线和缝合；

  • 通用人形机器人：需要具备大运动技能和精细运动技能。无论执行何种任务，都必须能够感知、理解并与现实世界互动。

PAI 模型会因成功执行所需操作而获得奖励，从而逐步提升。随着时间的推移，这些机器会发展出复杂的技能，包括实际应用所需的精确运动动作：整齐地装箱、协助组装车辆或在太空中导航。

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DePAI 是用于智能机器人的 Web3 堆栈

PAI 的概念已被加密社区所接受，并建议将区块链作为解决人工智能中心化问题的良方。Messari 分析师 Dylan Bain 在 2 月份的一份报告中，为 PAI 添加了前缀“去中心化”。

新的缩写是这样的：DePAI——去中心化物理人工智能网络。

DePAI 处于人工智能、机器人技术和 Web3 的交叉点。它有潜力成为未来经济的引擎之一，而未来经济必须平衡自动化与人类的实际需求。

最初用于内容创作的生成式人工智能，如今正逐渐演变成能够自主决策的自主 智能体。问题只是为它们配备有效的“躯体”。

在 Messari 的 DePAI 地图上，有六个主要活动群体。

DePIN 的项目，例如GEODNET大地测量网络或 谷歌地图的替代品Hivemapper，自然而然地被纳入了新的 DePAI 堆栈。这些初创公司的产品可以成为现实世界和时间中机器人的耳朵和眼睛，充当它们的数据收集层。

启动WeatherXM 激励用户托管个人气象站并上传气候数据，以换取代币。这些数据可供 DePAI 中的设备使用。例如，智能家居中的集成系统可以根据当前天气自动调节通风或室温。

在机器人领域，初创公司Frodobots正在利用 DePIN 在世界各地部署低成本的“人行道”送货机器人。所使用的数据解决了人类在现实环境中导航时决策的复杂性。游戏玩家可以以易于理解的形式练习控制机器。

这份名单中还应该添加一家致力于在Polkadot区块链上创建物理机器人数字复制品的公司——Robonomics Network。该公司正在探索将机器人和物联网设备的操作系统连接到区块链的可能性，以便通过智能合约发布任务和传输服务。

专注于 DePIN 的区块链平台——Peaq和IoTeX——正在构建机器协作网络。它们的高速架构能够满足 DePAI 所需的大量并发交易需求。

Auki的 Posemesh 数据传输协议 致力于构建全球空间智能网络。它能够确保隐私，并方便机器人创建虚拟地图。其功能不仅限于物流，还可用于模拟环境中的 AI 自学习。

在投资类 DAO中， Xmaquina是 一个不错的选择。该项目致力于创建一个高价值 AI 机器人的集体所有权、管理和开发结构。该组织允许社区和投资者共同资助和开发技术，并公平地分配收益。

在全球机器经济的背景下，DePAI 理论上会将如今由企业掌握的权力交还给人民。对于用户来说，了解谁拥有这项技术、哪个供应商定义了交互标准以及谁将最终获利已经至关重要。

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未来机器经济中的DePAI

2025 年 4 月 14 日，著名加密分析师 Miles Deutscher 称 DePAI 是业内最大的趋势之一。

文章中附带的图片展示了 DePAI 堆栈内部关系的复杂性。向量中反映的动态显示了基础设施参与者之间执行操作的目的。

积极参与 DePAI 开发的 Peaq 区块链团队 强调了 每个自治系统都需要的七个组件：

  • 硬件：允许人工智能模型与物理世界交互的机器人；

  • 软件：人工智能代理——机器的思维；

  • 用于 PAI 学习和演化的数据聚合和分发；

  • 空间智能：机器人对环境的理解和互动；

  • DePIN 网络：为存储、计算和电力系统提供资源；

  • 机器经济层：通过 DePIN 网络、人工智能和机器人之间交互的专用协议统一所有元素

  • DAO：使个人、社区和公司能够平等地拥有、管理和创造收入；

如果普通的 Web3 用户已经了解或至少听说过大部分要点，那么未来的机器经济就需要进一步明确。通过结合所有先进的加密技术，该模型有可能带来以下积极变化：

  • 提供激励系统，激励机器人根据人类做出的决定为人类的利益采取行动；

  • 支持全球治理和开放的参与模式，让每个人——而不仅仅是企业——成为经济的一部分；

  • 充当全球交易平台；

  • 建立自主机器人之间交互的标准和协议；

  • 为分散的福利分配制度铺平道路；

  • 提供交易和应用程序基础设施来构建和连接分散的应用程序和机器。

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乌托邦的弊端

与所有新技术一样，DePAI 在大规模应用之前也面临着诸多挑战。主要挑战包括：

  • 隐私与法律合规：使用真实数据（人脸、声音）会增加违反当地法律法规的风险。即使采用 零知识证明 (ZKP)，也需要明确的匿名化标准和数据使用政策；

  • 网络和设备安全：网络攻击可能通过恶意命令造成物理损坏。需要 智能合约保护、加密和内置机器人安全系统；

  • 标准化和互操作性：设备使用不同的协议——需要在硬件和软件层面统一；

  • 可扩展性和基础设施：需要高带宽、可靠的区块链和物理基础设施（存储、充电站）；

  • 管理和问责。DAO 可能拥有机器人，但维护需要集中团队。目前尚不清楚在发生事故或损害时如何分配责任。

未来机器经济对人类有利的形象无疑是诱人且充满希望的，但特斯拉等机器人巨头是否会成为其中的一部分仍是一个大问题。

建立在区块链基础上的 Web3 可能是目前实现去中心化人工智能的最佳解决方案。与此同时，DePAI 堆栈清晰地概述了未来发展中所有参与方的益处——但只有时间才能告诉我们最终的参与者是谁。

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