一文读懂 RoboFi,了解 Web3 机器人生态

链捕手
Sep 14, 2025

AI远不止LLM!马斯克在最新的终极AI计划中豪言,未来80%的特斯拉价值都将来自机器人!随着机器人概念股一波接一波暴涨,Web3机器人项目也正加速点燃新一轮热潮。去中心化、链上协同的智能生态,会如何重塑我们的未来?

跟随 Biteye,一起解锁 Web3 机器人赛道上的新星!

1. @openmind_agi

关键字:操作系统、去中心化协调层

OpenMind 融资2000万美元,希望通过开源的系统提升机器人的理解和学习能力,其主要产品包括:

OM1:AI原生操作系统,号称“机器人的安卓系统”,硬件无关且开源。它能够赋予机器感知、记忆、规划和控制的能力,帮助机器人理解世界,并根据情境采取相关的行动。 此前在黑客松中就有选手用OM1在48小时内构建了阿尔茨海默症护理机器人。

FABRIC:去中心化协调层。通过区块链的方式,允许机器人共享数据、快速学习(如语言),并支持共识、执行和结算。

2. @peaq

关键词:Layer 1、机器经济

peaq融资2100万美金,是一个专注于DePIN和机器经济的Layer 1。

peaq支持机器人、无人机、传感器等机器设备在区块链上获得自主身份(self-sovereign IDs)、进行点对点支付、数据存储和自动化操作,能够完成诸如机器人出租、无人机交付和自主机器协作等用例,构建完整的“机器经济”,让机器人等设备也能像AI Agent一样独立赚钱和互动。

项目基于Substrate框架构建,兼容Polkadot,已连接90多个区块链。目前有peaq链上已50多个DePIN项目,包括Silencio(噪声监测)、MapMetrics(驾驶赚钱)、Farmsent(农业供应链)和Natix(智能驾驶)等。网络连接了超过450万台设备和机器,为能源、移动、交通、农业、环境等20多个行业提供去中心化网络服务。

3. @GEODNET_

关键字:实时定位网络

GEODNET 融资1500万,专注于定位服务——通过去中心化的方式构建全球最大的实时动态(RTK)定位网络,提供厘米级精度的全球导航卫星系统(GNSS)服务。

项目最初构建在Polygon上,目前已拓展到Solana上。

网络允许任何人购买并安装GEODNET 的硬件矿工设备(“卫星矿工”),收集并上传 RTK 校正数据到网络,赚取 $GEOD 代币奖励,并最终赋能网络为机器人、自动驾驶车辆、无人机和元宇宙等应用提供高精度定位支持。

目前网络已覆盖 145 个国家,超过 19,000 个站点,并已交付超过 207,178 GB 的 RTK 数据。

4. @psdnai

关键字:物理数据收集

Poseidon 由 @StoryProtocol孵化,种子轮融资1500万美元,主要针对机器人、多模态AI Agent等应用在显示的物理层面的训练数据短缺问题。

Poseidon构建了一个去中心化的数据层,基于Story来收集、整理和管理真实世界数据(如视频、音频、图片、定位等),最终提供有IP保护的训练数据,帮助AI模型的加速创新。

目前APP上线,以声音信息为着手点,允许用户在APP中上传声音信息,用以训练AI模型,让它有能力处理不同口音、方言和环境下的语音。

5. @PrismaXai

关键字:远程操控平台Tele-op、训练数据

PrismaX由a16z CSX领投 ,总融资1100万美元。想要通过人工的介入,帮助机器人最终实现高度自主的能力。

目前推出远程操控(tele-op)平台,允许用户在浏览器上远程操作机械臂,并将这些操作数据转化为高质量的训练数据,对模型进行优化。这个过程中,操作员将获得平台代币奖励。

平台预计未来将远程接入宇树、优必选等多款知名机器人中。

短期内专注于远程操控与视觉数据,用于模型训练;

中期将通过远程人力指挥的方式,使机器人有能力完成实际任务;

长期看,最终实现机器人的完全或高度自主。

6. @NRNAgents

关键字:远程操控平台Tele-op、强化学习、AI Agent

NRN Agents 是一个运行在 Arbitrum 上的去中心化 AI Agent 开发与训练平台。最早以游戏中的 AI Agent 为起点,正在将业务逐渐拓展到具身机器人背后的AI Agent中去——通过“仿真到现实”(Sim-to-Real)框架,为机器人AI Agent提供高效的训练与部署解决方案。

用户可通过浏览器直接控制模拟机器人,每次操作生成高质量行为数据,为机器人系统提供模仿学习(Imitation Learning)的训练资料;同时,系统中的AI Agent还可以通过强化学习(Reinforcement Learning)基于现实交互持续优化,无需完全重新训练。

项目目前处于早期阶段,主要聚焦于机械臂(RME-1)的操作。后期将扩充至机器人的格斗、田径比赛等竞技运动能力。

7. @AukiNetwork

关键词:DePIN网络、物理世界数据、定位数据

Auki Network想要为机器人和智能机器构建一个去中心化的神经网络,让他们对物理世界更加了解。核心业务是构建一个DePIN网络,允许各种设备(如机器人、智能眼镜)实时共享位置和感知数据,形成协作的空间理解。

网络基于Posemesh协议,包括提供计算资源的计算节点、提供运动和传感器数据的机器人等智能设备端组成的运动节点、利用前两者生成3D地图或空间模型的重建节点、以及管理这些3D空间的域名节点。这些节点会根据自己的贡献获得$AUKI代币奖励。

8. @RoboStack_io

关键字:抽象硬件复杂性、简化软硬件对接

RoboStack 是一个云原生模拟和集成平台。不仅为机器人开发和部署提供逼真的环境建模和可扩展的计算基础设施,还通过 RCP(Robot Context Protocol)协议在不同的硬件、软件和通信标准之间,构建了一个标准化通信协议,简化了底层机器人硬件与软件层AI Agent 的对接。

原生代币 $ROBOT已在virtuals平台发射,用户可以在virtuals参与 $ROBOT质押,在SIM lord中为自己看好的机器人项目投票,将有机会获得奖励。

9. @frodobots

关键字: sidewalk 机器人

FrodoBots Lab是一家机器人实验室,通过游戏化方式推动真实世界数据收集和具身智能发展。其核心产品 Earth Rover 是一种可远程控制的 sidewalk 机器人(在人行道上行走的机器人),售价 249-399 美元,可以用于游戏、数据收集和AI研究。目前FrodoBots 已在全球部署了数百台Earth Rover,并开源了2000小时的真实世界驾驶数据集。

FrodoBots 通过创新的机器人硬件、去中心化平台和 AI 框架,构建了一个融合娱乐与科研的生态系统,以下是其主要项目:

9.1. @BitRobotNetwork

关键字:去中心化子网架构

BitRobot Network 是 FrodoBots Lab 与 Protocol Labs 联合开发的基于 Solana 的去中心化平台,获 600 万美元融资。该网络采用子网(subnet)架构,每个子网贡献特定资源,如计算能力、机器人车队、数据集(真实或合成)或 AI 模型,覆盖从 sidewalk 机器人到人形机器人的多种形态。首个子网 ET Fuji 已上线,下面将详细介绍。

9.2. @ET_Fugi

关键字:游戏、远程操控平台Tele-op

ET Fugi(Extra-Terrestrial Fugitives) 是一款现实世界的机器人游戏,玩家通过遥控 Earth Rover 捕捉“外星人”NFT,同时生成有价值的 sidewalk 数据,用于机器人 AI 训练,并赚取 FrodoBots Points(FBP)等奖励。

9.3. @samismoving

关键字:AI Agent、框架

SAM 最初是由 FrodoBots 和 @virtuals_io 共同开发的 AI Agent,用于远程操作 Earth Rover 机器人。后来,它演变为 Robots.Fun(Launchpad)平台上发射 AI Agent 的核心框架,所有后续 AI Agent 都会基于 SAM 的架构构建,并向其支付 5% 的费用分成。

SAM 能够通过 Earth Rover 收集运行数据,用于提升整体 AI Agent 的能力。同时,它还会通过 X(Twitter)实时直播部分冒险过程,展示具体的互动、竞赛或数据收集场景,兼具娱乐性和教育价值。

9.4. @robotsdotfun

关键字:AI Agent 发射平台

Robots.Fun是一个机器人 AI Agents 的发射平台,它通过日常竞赛(如捕捉外星人 NFT)来收集机器人数据,加强AI Agent的能力。想要在 Robots.Fun上创建AI Agent 必须拥有或购买Earth Rover机器人,作为AI Agent的“身体”。

9.5. @UFBots

关键字:机器人格斗、远程操控平台Tele-op

Ultimate Fighting Bots是一个免费的机器人战斗俱乐部,用户可远程控制基于 Booster T1 的人形机器人进行格斗。平台生成真实世界数据,用于训练具身 AI,同时为用户提供沉浸式娱乐体验。

总结

了解完以上项目,我们可以清晰地看到 Web3 机器人赛道的两大核心优势:

1. 区块链的去中心化优势,有望打破机器人模型和数据的稀缺壁垒。

2. 链上的确权与激励机制,为机器人经济注入了全新的活力和可持续性。

你对Web3机器人的未来有何畅想?你认为还有哪些机会或挑战值得关注?快来评论区和Biteye分享你的看法!

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