В начале этого года Илон Маск вновь посетил Давос и повторил свой провокационный прогноз: в будущем численность роботов превысит число людей на Земле.
Сегодня искусственный интеллект и робототехника — центральные темы мировой технологической повестки: искусственный общий интеллект (AGI) близок к прорыву, а робототехника выходит за рамки лабораторий и движется к массовой автоматизации физического труда. В этом году воплощённый интеллект стал одним из ключевых направлений криптовалютной индустрии наряду с AI. Ниже представлены наиболее интересные проекты робототехнического сектора.
OpenMind
4 августа 2025 г. (UTC) компания OpenMind из Силиконовой долины, специализирующаяся на инфраструктуре для интеллектуальных машин, объявила о привлечении 20 миллионов долларов инвестиций. Раунд возглавила Pantera Capital при участии Ribbit, Sequoia China, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures, Amber Group и ряда известных ангелов.
OpenMind разрабатывает ПО с открытым исходным кодом, позволяющее роботам мыслить, учиться и работать. Собственная операционная система для AI-роботов OM1 даёт возможность конфигурировать и запускать AI-агентов как в цифровых, так и в физических средах. Пользователи создают AI-агентов для работы в облаке либо внедряют их в физических роботах.
По сути, OM1 от OpenMind — это “AI-мозг” для роботов. Он координирует работу нескольких AI-агентов, взаимодействует с различными LLM и агрегирует данные из разных источников (например, размещает контент в социальных сетях от имени пользователя). Благодаря открытости OM1 — это максимально адаптивная операционная система для роботов, аналогичная Android в мире смартфонов.
OpenMind создала блокчейн-сеть идентификации роботов FABRIC, обеспечивающую проверяемый слой доверия между людьми и роботами. Люди могут получать бейджи за предоставление данных о местоположении, оценку поведения роботов и создание приложений. Для роботов любое устройство на базе OM1 становится частью FABRIC, получая уникальную, проверяемую идентичность и позволяя отслеживать команды, журналы операций, владение и связанные действия в блокчейне.
В декабре 2025 г. (UTC) OpenMind и эмитент стейблкоинов Circle совместно объявили о запуске автономной платежной системы для роботов на базе протокола x402. С развитием технологий роботы превратятся из инструментов в самостоятельных экономических агентов: будут покупать вычисления, данные, навыки и даже нанимать других роботов или людей для решения сложных задач.
CodecFlow
CodecFlow — единая платформа, работающая в облаке, на периферии, десктопе и аппаратном обеспечении роботов, поддерживающая современные API и устаревшие системы. Платформа стандартизирует данные с различных сенсоров в универсальный формат и модульно организует сложные действия роботов, избавляя разработчиков и пользователей от необходимости создавать роботов с нуля. С CodecFlow восприятие, принятие решений и управление становятся сетевыми и совместимыми, а не фрагментированными или привязанными к конкретному оборудованию.
AI-операторы используют восприятие и оперативное мышление для реагирования на изменения UI в ПО или изменения окружающей среды робота. Такой подход устраняет проблему хрупкости сценарной автоматизации роботов, которая часто выходит из строя при малейших отклонениях. По сути, CodecFlow захватывает изображения экранов, видеопотоки с камер или данные сенсоров, применяет AI для обработки внешних данных, формирует наблюдения и инструкции, а затем реализует решения через UI.
Peaq
27 марта 2025 г. (UTC) протокол DePIN Layer1 Peaq привлёк 15 миллионов долларов в раунде под руководством Generative Ventures и Borderless Capital при участии Spartan Group, HV Capital, CMCC Global, Animoca Brands, Moonrock Capital, Fundamental Labs, TRGC, DWF Labs, Crit Ventures, Cogitent Ventures, NGC Ventures, Agnostic Fund и Altana Wealth.
Peaq изначально позиционировался как DePIN-платформа, однако в сентябре прошлого года выпустил Robotics SDK, позволяющий роботам получать автономные идентичности, проводить платежи, проверять данные и пользоваться экономикой сети на блокчейне. Теперь любой робот, совместимый с ROS2, может присоединиться к сети Peaq и использовать её стандарты для взаимодействия с людьми и другими роботами.
В прошлом году Peaq запустил проект “RoboFarm” на DualMint — ферму в Гонконге, где роботы автоматизируют 80% производства. Салат, шпинат и капуста реализуются на местном рынке, а держатели NFT получают ориентировочную годовую доходность 18%.
Axis Robotics
Axis Robotics строит распределённую, масштабируемую инфраструктуру для воплощённого интеллекта (Physical AI). Компания придерживается стратегии “Simulation First”, считая её лучшим способом преодоления дефицита данных и генерализации моделей в робототехнике. Комбинируя недорогой, масштабный сбор данных с собственным увеличением данных, Axis достигла значительного роста качества и объёма данных. Каждый актив отслеживается с помощью надёжной блокчейн-пренадлежности, формируя основной движок для развития общего интеллекта роботов (RGI).
Axis изменила подход к получению данных для обучения роботов. Конкуренты обычно используют краудсорсинг: пользователи загружают видео выполнения действий через смартфоны или умные очки, обеспечивая массовое участие. Однако такие данные недостаточно реалистичны, глубоки и не обладают 3D-непрерывностью.
Axis решает проблему с помощью симуляции — генерирует множество разнообразных виртуальных сценариев (освещение, углы, трение, динамика и др.), позволяя обучать модели для работы в сложных условиях и улучшая их генерализацию. Гибридная стратегия объединяет редкие реальные данные с массивом синтетических, используя GPU-ускоренное мета-расширение для вариации освещения, текстур и физических параметров. Виртуальные среды гибки, не жёстко кодированы, что позволяет создавать бесчисленные сценарии для роботов. Стоимость низкая, производительность высокая, а такой подход подтверждён лидерами отрасли, включая Google и NVIDIA.
Axis запустила первый проект симуляционного обучения с доступом для сообщества — “Роза Маленького принца”. В этом проекте пользователи управляли роботом в браузерной симуляции для полива растения. Анализ действий позволил роботу освоить задачу. Такой подход сочетает низкий порог входа видеозагрузок и построение собственной 3D-ориентированной VLA-модели для пространственного мышления — чего нельзя достичь только с помощью видео-данных.
За 5 дней тысячи пользователей без опыта предоставили десятки тысяч качественных траекторий для обучения. Axis обучила модель политики и успешно внедрила её в реальное роботизированное плечо Franka, завершив полный цикл: от постановки задачи и сбора данных до увеличения, обучения и внедрения.
Один час реальных данных превращается в 1 000 часов учебных данных, существенно снижая стоимость генерализации моделей.
В бета-тесте на Лунный Новый год за 5 дней 18 000 пользователей без подготовки выполнили 27 новых задач, предоставив более 100 000 траекторий. Тест подтвердил высокую рандомизацию задач и совместимость с различными типами роботов, включая колесные и двуручные устройства.
Axis официально выпустит основной продукт в конце марта, а к концу апреля — началу мая откроет крупнейший симуляционный датасет на базе Franka-руки. Как Crypto-AI проект, Axis продвигает внедрение: сотрудничает с автопроизводителем для автоматизации производства; партнёрствует с компанией, готовящейся к IPO, по виртуальным активам и моделям; выстраивает связи с компаниями воплощённых сущностей для симуляционных данных и обучения. Эти шаги отражают уникальные внешние эффекты крипто-проектов.
GEODNET
GEODNET — децентрализованная сеть, обеспечивающая динамическое позиционирование с точностью до сантиметра в реальном времени для дронов, роботов и других устройств. Сеть работает через 21 000+ базовых станций в 150+ странах. За год проект сгенерировал более 7 миллионов долларов выручки с ростом в каждом квартале.
Хотя GEODNET относят к DePIN, ожидается, что рост робототехники вызовет спрос на высокоточные данные позиционирования. В феврале 2025 г. (UTC) Multicoin приобрела токены $GEDO на сумму 8 миллионов долларов у GEODNET Foundation.
BitRobot
BitRobot Network, разработанная FrodoBots Lab и Protocol Labs, предоставляет возможности распределённой работы и сотрудничества для роботов. Ключевые компоненты: Verifiable Robot Work (VRW — метрика вознаграждения сети для определения и проверки задач); Equipment Node Tokens (ENT — уникальные идентификаторы роботов в формате NFT); и подсети — кластеры ресурсов, выполняющие задачи и формирующие ценность для сети.
14 февраля 2025 г. (UTC) FrodoBots Lab объявила о привлечении 6 миллионов долларов на посевном этапе, доведя общий объём финансирования до 8 миллионов долларов.
FrodoBots Lab продаёт роботов: Earth Rovers, похожих на Mario Karts и стоящих 249 долларов, которыми игроки управляют дистанционно в глобальной игре ET Fugi через браузер. Сгенерированные данные поддерживают исследователей, тестирующих современные AI-модели навигации. ET Fugi — первая подсеть BitRobot.
В будущем робот Octo Arms позволит дистанционно управлять руками для решения 3D-головоломок и участия в играх.
Концепция “подсети” абстрактна — любой кластер, способствующий развитию экосистемы сети (или отдельного проекта/события), считается подсетью, например ET Fugi или SeeSaw от Virtuals.
SeeSaw
Пятая подсеть BitRobot — SeeSaw — приложение для обмена обучающими данными роботов, запущенное Virtuals в октябре прошлого года. В SeeSaw пользователи загружают видео своих повседневных действий и получают вознаграждения. Такие видео, фиксирующие, например, завязывание шнурков или складывание одежды, поступают от пользователей по всему миру и используются для обучения роботов.
Auki
Децентрализованная сеть машинного восприятия Auki — Posemesh — объединяет людей, устройства и AI. Ядро архитектуры DePIN позволяет роботам, AR-очкам и другим устройствам обмениваться данными о местоположении и сенсорах в реальном времени, формируя коллективное пространственное понимание физического мира для роботов, AR и AI.
Posemesh определяет несколько типов узлов: вычислительные — обеспечивают мощность; узлы движения (конечные точки роботов) загружают данные о местоположении и сенсорах; узлы реконструкции формируют 3D-карты; доменные управляют 3D-пространством. Каждый узел зарабатывает токены $AUKI согласно своему вкладу, поддерживая саморазвивающуюся сеть машинного зрения.
Сеть уделяет приоритет конфиденциальности, исключая контроль пространства пользователями со стороны единого субъекта, и применима в ритейле (оптимизация размещения товаров), управлении недвижимостью (отслеживание активов), навигации на мероприятиях, строительстве и ремонте.
Платформа Cactus AI уже проходит пилотные проекты с Toyota Material Handling и супермаркетом Stora Coop (Швеция).
XMAQUINA
XMAQUINA — DAO, позволяющая розничным инвесторам участвовать в инвестициях в компании робототехники. DAO привлекла 10 миллионов долларов через продажу токена $DEUS, направив средства на приобретение долей в шести компаниях: Apptronik, Figure AI, Agility Robotics, 1X Tech, NEURA Robotics и Robotico. Некоторые вложения уже принесли прибыль, доходность отдельных сделок превышает 100%.
PrismaX
17 июня 2025 г. (UTC) PrismaX объявила о привлечении 11 миллионов долларов инвестиций, среди участников — a16z CSX, Volt Capital, Blockchain Builders Fund, Stanford Blockchain Accelerator и Virtuals.
PrismaX создаёт открытый слой координации между удалёнными операторами, пользователями роботов и компаниями. Операторы могут подключаться к пользователям, дистанционно управлять роботами для выполнения реальных задач и собирать ценные данные. Также они могут запрашивать логистические, рекламные и другие услуги.
Протокол PrismaX позволяет компаниям находить квалифицированных операторов для сложных задач. Операторы стейкают токены для повышения доверия и увеличения шансов получения высокооплачиваемых заказов. Вознаграждение зависит от суммы стейка и качества работы, а повышение эффективности приносит дополнительные бонусы.
Данные удалённых операций используются для обучения роботов, улучшения их автономности, что повышает эффективность операторов и ускоряет переход к высокоавтономным машинам.
NRN Agents
NRN вырос из AI Arena — игры для обучения AI-агентов в реальном времени. 28 октября 2021 г. (UTC) разработчик ArenaX Labs привлёк 5 миллионов долларов на посевном этапе, раунд возглавила Paradigm Capital при участии Framework Venture Partners. 9 января 2024 г. (UTC) ArenaX Labs закрыла новый раунд на 6 миллионов долларов под руководством Framework Ventures при поддержке SevenX Ventures, FunPlus/Xterio и Moore Strategic Ventures.
Хотя основная модель основана на сборе данных и подкрепляющем обучении роботов, NRN превращает сбор данных в браузерную игру. Пользователи управляют симулированными роботами, формируя поведенческие данные для обучения реальных роботизированных систем.
Сейчас проект сфокусирован на роботизированных руках (RME-1) для проверки сбора данных, обучения в реальном времени и адаптивности.
Примечание:
- Статья перепечатана с [BlockBeats] и защищена авторским правом оригинального автора [Cookie]. По вопросам публикации обращайтесь к команде Gate Learn, которая оперативно рассмотрит обращение согласно процедуре.
- Отказ от ответственности: мнения и взгляды, выраженные в статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционными рекомендациями.
- Переводы на другие языки выполняются командой Gate Learn. Если Gate явно не указан в качестве автора, переведённые статьи не подлежат воспроизведению, распространению или плагиату.
