摘要

• VLA 的創新和規模經濟催化了價格合理、高效且通用的類人型機器人的創造。

• 隨著倉庫擴展到消費型機器人領域，機器人安全、融資和評估值得探索。

• 加密貨幣將通過為機器人安全提供經濟保障，並優化其對接基礎設施、延遲和數據收集管道，從而改進機器人技術。

ChatGPT 改寫了人類對 AI 的期望。隨著 LLM 與外部軟體世界互動的趨勢，許多人認為 AI Agents 是最終目標。但是，當您查看標誌性的科幻電影，例如《星際大戰》、《銀翼殺手》或《機器戰警》時，很明顯，人類夢想有一天 AI 可以實際與世界互動——以機器人的形式。

在 Pantera Capital，我們相信機器人的 ChatGPT 時刻即將來臨。首先，我們將研究過去幾年中 AI 的可負擔性和進步如何改變了這個領域。然後，我們將討論電池、延遲和數據收集優化將如何在未來幾年改變這個領域，以及加密貨幣在其中扮演的角色。最後，我們將解釋為什麼我們認為機器人安全、融資、評估和教育是值得關注的垂直領域。

發生了什麼變化？

AI 突破

多模態 LLM 領域的發展正在為機器人提供執行複雜任務所需的大腦。機器人主要通過兩種感官感知其環境——視覺和聽覺。

傳統上，卷積神經網路等視覺模型是為物件檢測或分類任務量身定制的，但它們缺乏將此類視覺轉換為有目的的動作的理解能力。LLM 擅長基於文本的理解或生成，但它們在對物理世界的感知方面受到限制。

來源：https://arxiv.org/html/2505.04769v1

使用 Vision-Language-Action models (VLAs)，機器人可以在單個計算框架中統一視覺感知、語言理解和物理動作。2025 年 2 月，Figure AI 發布了 Helix，這是一種用於通用類人型控制的 VLA 模型。Helix 通過啟用零樣本泛化、system1/system 2 架構，為 VLA 和機器人領域樹立了新標準。通過零樣本泛化，機器人執行的每個任務都不需要進行廣泛的重新訓練。Helix 可以立即泛化到新的情況、物件和指令。在 system 1/ system 2 架構下，高階和輕量級推理是分開的，從而實現了商業上可行的類人型機器人，這些機器人將類人推理與實時精度相結合。

價格合理的機器人隨處可見

改變世界的所有技術都有一個共同點——它們是可訪問的。智慧型手機、個人電腦、3D 列印都通過中產階級可以負擔得起的價格而變得可訪問。當像 Unitree G1 這樣的機器人比 Honda Accord 便宜，或者低於美國 3.4 萬美元的最低工資時，不難想像一個物理和日常任務主要由機器人完成的世界。

來源：https://www.unitree.com/g1/

從倉庫擴展到消費者

機器人技術正在從倉庫解決方案擴展到消費者。世界是為人類而造的。人類可以做專業機器人可以做的一切；專業機器人不能做人類可以做的一切。機器人公司沒有為工廠製造專業機器人，而是製造更通用的類人型機器人。因此，不僅可以在倉庫中觀察到機器人的前沿，而且可以在我們的日常生活中觀察到。

可負擔性是擴張的主要瓶頸之一。我最關注的指標是每小時成本。我們將成本定義為用於培訓和充電的時間的機會成本、執行任務的成本以及機器人的成本除以其運行時數。該行業的平均工資是低於該工資的基準。

來源：https://www.bls.gov/news.release/empsit.t19.htm

為了完全滲透到倉庫行業，每小時成本必須低於 31.39 USD。以上最大的消費行業是私立教育和醫療保健服務。機器人的每小時成本必須低於 35.18 USD 才能滲透到消費垂直領域。

機器人正變得更便宜、更高效和更通用。

機器人的下一步是什麼？

電池優化

電池一直是使用者友善型機器人的瓶頸。早期的電動車，例如 BMW i3，由於電池技術薄弱，限制了續航里程、增加了成本並降低了實用性，因此難以普及。機器人正面臨著同樣的挑戰。Boston Dynamics’ Spot robot 只能運行 90 分鐘，然後需要充電；Unitree G1 的電池續航時間約為 2 小時。沒有人願意每 2 小時手動為機器人的電池充電。因此，自主充電和對接基礎設施是一個值得關注的領域。目前，機器人有兩種充電方式——更換電池或為電池充電。

更換電池托盤可以快速將耗盡的電池更換為已充電的電池，從而最大限度地減少停機時間，並使機器人能夠在現場或工廠車間連續運行。這個過程可以手動和自動完成。

感應充電以無線方式為機器人充電，它需要更多時間才能完全為機器人充電，但該過程可以輕鬆地完全自動化。

延遲優化

低延遲操作可以分為兩類：感知和遠端操作。感知是機器人如何感知其周圍環境。遠端操作是指人類遠端控制機器人。

根據 Cintrini Research，機器人感知始於廉價的感測器，但護城河形成於融合軟體、低功耗計算和毫秒級的嚴密控制迴路中。一旦機器人知道這裡和那裡，一個輕量級的神經網路就會標記障礙物、托盤或人類。場景標籤為規劃器提供資訊，然後規劃器將電機指令輸出到腳、輪子或手臂。低於 50 毫秒的感知延遲相當於人類的反應——任何更慢的速度都會讓你的機器人變得非常笨拙。因此，90% 的決策都以單個視覺-語言-動作網路的形式存在於機載設備中。

對於完全自主的機器人，高性能 VLA 的延遲必須低於 50 毫秒；對於遠端操作機器人，操作員和機器人之間的延遲必須低於 50 毫秒。如果視覺和文本輸入在兩個模型中單獨處理並饋送到更大的 LLM 進行處理，則延遲將遠高於 50 毫秒，我們可以在這裡充分理解 VLA 的重要性。

數據收集優化

有三種收集數據的方式：真實世界影片數據、合成數據、遠端操作數據。真實世界數據和合成數據的主要限制是彌合機器人在物理環境中的行為與它們在影片或模擬中建模方式之間的差異。真實世界影片數據缺乏物理細節，例如力回饋、關節運動不準確或材料變形；模擬數據缺乏不可預測的變數，例如感測器故障和摩擦。

最有前途的數據收集方法是遠端操作，即人類操作員遠端控制機器人執行任務。人力資本是遠端操作數據的主要限制。

客製化硬體也在開發中，以提供高品質的數據。Mecka 正在為 AI 機器人訓練提供高品質、高容量的人類運動數據，並具有快速迭代週期。它通過主流方法和客製化硬體捕獲多種形式的人類數據，然後對其進行處理和轉換，使其可用於訓練機器人神經網路。這些管道共同縮短了從數據到可部署機器人的路徑。

該領域值得關注的事項

加密貨幣遇上機器人技術

加密貨幣可用於激勵不受信任的各方提高機器人技術的網路效率。著眼於上述關鍵領域，我們認為加密貨幣可以提高對接基礎設施、延遲優化和數據收集的效率。

去中心化物理基礎設施網路 (DePIN) 具有對接基礎設施的潛力。當類人型機器人像汽車一樣在世界各地旅行時，充電站像加油站一樣容易訪問非常重要。中心化網路需要大量的前期投資，而 DePIN 將成本分攤給節點運營商，從而使充電基礎設施能夠快速擴展並覆蓋更多地點。

DePIN 還可以利用去中心化基礎設施來優化遠端操作中的延遲。DePIN 可以聚合來自地理位置分散的邊緣節點的計算資源，從而實現遠端操作。這意味著從遠端操作員到機器人的命令可以在本地或由最近的可用節點處理，從而最大限度地減少數據必須傳輸的距離，並可能減少通信延遲。但是，目前的 DePIN 項目主要側重於去中心化存儲、內容交付和頻寬共享。一些項目已經證明了邊緣計算對於串流媒體或物聯網等應用程式的好處，但尚未在機器人技術或遠端操作中證明。

遠端操作是最有前途的數據收集方法。但是，中心化實體僱用專業人員來生成遠端操作數據的成本非常高。DePIN 通過激勵第三方提供遠端操作數據來解決這個問題。Reborn 使用加密貨幣代幣來獎勵和協調全球遠端操作員網路。它將他們的貢獻轉化為代幣化數位資產，從而實現一個去中心化、無需許可的系統，任何人都可以賺錢、管理和幫助訓練 AGI 機器人。

安全始終是一個問題

眾所周知，機器人的最終目標是完全自主的機器人。然而，正如在熱門電影《魔鬼終結者》中所見，人類最不希望看到的是他們的自主權將他們變成具有攻擊性的機器人。AI 安全一直是 LLM 的一個問題。但是，當 LLM 有四肢時，機器人安全對於機器人在社會中被採用至關重要。

經濟安全是蓬勃發展的機器人經濟的關鍵支柱之一。OpenMind 是一家在該領域的公司，正在構建 FABRIC——一個用於機器建立身份、驗證物理存在以及通過加密證明訪問資本或工作的去中心化協調層。FABRIC 不僅僅是管理任務市場，它還使機器人能夠證明它們是誰、它們在哪裡以及它們做了什麼——而無需依賴中心化中介機構。

行為護欄和身份證明在鏈上強制執行，允許任何人審核合規性。符合安全、品質和位置標準的機器人會獲得獎勵；那些失敗的機器人會被削減或取消資格，從而確保自主機器網路的問責制和信任。

第三方重新質押網路，例如 Symbiotic 也可以提供同等的安全保證。在削減參數方面仍有工作要做，但該技術已經投入生產。我們相信行業範圍內的安全指南將很快制定，並且削減參數將按照這些指南進行建模。

以下是如何實施此模型的一個範例：

1. 一家機器人公司作為網路加入 Symbiotic

2. 建立可驗證的削減參數，例如「以超過 2,500 牛頓的力與人類進行物理接觸」

3. 質押者進行質押，以保證機器人不會違反削減參數

4. 如果機器人違反了削減參數，則質押金將用作對受害者的賠償

在這種模式下，機器人公司有動力將機器人安全作為其首要任務，而質押者匯集的保險將提高消費者對機器人的採用率。

以下是 Symbiotic 團隊對機器人的看法：

Symbiotic 的通用質押框架旨在將質押概念擴展到任何可以從經濟安全中受益的垂直領域或協議，無論是通過共享模型還是單獨模型。應用範圍從保險到機器人技術，需要根據具體情況進行概念化。例如，機器人網路可以完全使用 Symbiotic 的通用質押框架構建，使利益相關者能夠為網路完整性提供經濟支持。

填補機器人堆疊中的漏洞

OpenAI 普及了 AI，但 ChatGPT 時刻的基礎工作是在幾年前完成的。雲端服務使模型不再受本地計算的限制，Huggingface 使模型可以開源，Kaggle 為 AI 工程師提供了一個在該領域進行實驗的空間。所有這些小步驟都使 AI 得以普及。

與 AI 不同，在資金有限的情況下很難開始使用機器人技術。為了普及機器人技術，構建機器人應該像構建 AI 應用程式一樣容易。

我們認為在三個層面上有改進的空間——融資、評估和教育。

融資是機器人技術的一個問題。您只需要一台電腦和雲端計算積分即可構建一台電腦。要構建一個功能齊全的機器人，您需要購買馬達、感測器和電池等硬體，其成本很容易超過 10 萬美元。機器人技術的硬體性質使得構建機器人技術不如構建 AI 那麼靈活和昂貴。

用於真實世界機器人評估的基礎設施尚不成熟。在 AI 中，損失函數定義明確，並且可以虛擬地完成測試操作。但是，一個好的虛擬策略並不能直接轉化為真實世界中的一個好的策略。機器人需要用於在不同的真實世界環境中評估自主策略的基礎設施，以便反覆改進。

一旦這些軌道鞏固，人才將湧入，自主類人型機器人將遵循與 Web 2 相同的採用曲線。OpenMind 是一家加密貨幣機器人公司，已經朝著這個方向發展。該公司的開源「機器人 Android」OM1 將原始硬體轉變為可升級、具有經濟意識的代理。視覺、語言和運動規劃器像手機應用程式一樣點擊，每個推理步驟都以簡單的英語顯示，因此操作員無需接觸固件即可審核或重定向行為。這種以自然語言進行推理的能力使下一代人才能夠無縫地進入機器人技術領域，從而為可以像開源加速 AI 一樣引發機器人技術繁榮的開放平台邁出了重要的一步。

來源：由 OpenMind 的 OM1（世界上第一個用於機器人的開源、AI 原生作業系統）提供支持的類人型機器人按下按鈕，慶祝 ETF 在 NASDAQ 上市。

人才密度決定了一個行業的發展軌跡。結構化和可訪問的教育對於將人才引導到機器人技術領域至關重要。OpenMind 在 Nasdaq 上的亮相標誌著一個新時代的開始，在這個時代，智慧機器在金融創新和現實世界教育中都發揮著直接作用。 OpenMind 和 Robostore 宣布在美國 K-12 公立學校推出首個被廣泛採用的 Unitree G1 類人型機器人教育課程。該課程旨在與平台無關，並且可以適應各種機器人外形，為學生提供機器人技術的實踐經驗。這是一個令人鼓舞的跡象，並加強了我們的信念，即幾年後，機器人技術的教育材料數量將與 AI 的教育材料數量相當。

展望未來

VLA 的創新和規模經濟催化了價格合理、高效且通用的類人型機器人的創造。隨著倉庫擴展到消費型機器人領域，機器人安全、融資和評估值得探索。我們也堅信，加密貨幣將通過為機器人安全提供經濟保障，並優化其對接基礎設施、延遲和數據收集管道，從而改進機器人技術。

- Paul Veradittakit

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