摘要

• VLA 的创新和规模经济催化了经济实惠、高效且通用的类人机器人的创造。

• 随着仓库扩展到消费机器人领域，机器人技术的安全性、融资和评估值得探索。

• Crypto 将通过为机器人安全提供经济保障，并优化其对接基础设施、延迟和数据收集管道来改进机器人技术。

ChatGPT 重写了人类对 AI 的期望。随着 LLM 与外部软件世界交互的趋势，很多人认为 AI Agents 是最终目标。但是，当您观看《星球大战》、《银翼杀手》或《机械战警》等标志性科幻电影时，很明显，人类梦想着 AI 能够以机器人技术形式物理地与世界互动的那一天。

在 Pantera Capital，我们相信机器人技术的 ChatGPT 时刻即将到来。首先，我们将研究过去几年 AI 的经济性和进步如何改变了这一领域。然后，我们将讨论电池、延迟和数据收集优化将在未来几年如何改变这一领域，以及 crypto 在其中扮演的角色。最后，我们将解释为什么我们认为机器人技术的安全性、融资、评估和教育是值得关注的垂直领域。

发生了什么变化？

AI 突破

多模态 LLM 领域的发展正在为机器人提供执行复杂任务所需的大脑。机器人主要通过两种感官来感知其环境——视觉和听觉。

传统上，卷积神经网络等视觉模型是为对象检测或分类任务量身定制的，但它们缺乏将此类视觉转化为有目的的行动的理解能力。LLM 擅长基于文本的理解或生成，但它们对物理世界的感知受到限制。

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

使用 Vision-Language-Action 模型 (VLA)，机器人可以在单个计算框架中统一视觉感知、语言理解和物理动作。2025 年 2 月，Figure AI 发布了 Helix，这是一种用于通用类人控制的 VLA 模型。Helix 通过实现零样本泛化、system1/system 2 架构，为 VLA 和机器人技术领域树立了新标准。通过零样本泛化，机器人执行的每个任务都不需要进行广泛的再培训。Helix 可以立即推广到新的情况、对象和指令。在 system 1/ system 2 架构下，高级和轻量级推理是分开的，从而实现了商业上可行的类人机器人，这些机器人将类人推理与实时精度相结合。

经济实惠的机器人随处可见

改变世界的技术都有一个共同点——它们是可访问的。智能手机、个人电脑、3D 打印都因中产阶级能够负担得起而变得易于访问。当像 Unitree G1 这样的机器人比本田雅阁或美国 3.4 万美元的最低工资还便宜时，不难想象一个物理和日常任务主要由机器人完成的世界。

来源：https://www.unitree.com/g1/

从仓库扩展到消费者

机器人技术正在从仓库解决方案扩展到消费者。世界是为人类创造的。人类可以做专业机器人可以做的一切；专业机器人不能做人类可以做的一切。机器人公司没有为工厂制造专业机器人，而是制造更通用的类人机器人。因此，不仅可以在仓库中观察到机器人技术的前沿，而且可以在我们的日常生活中观察到。

经济性是扩张的主要瓶颈之一。我最关注的指标是每小时成本。我们将成本定义为用于培训和充电的时间的机会成本、执行任务的成本以及机器人成本除以其运营时间。该行业的平均工资是低于该水平的基准。

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

为了完全渗透到仓库领域，每小时成本必须低于 31.39 美元。上面最大的消费领域是私立教育和医疗保健服务。机器人每小时的成本必须低于 35.18 美元才能渗透到消费垂直领域。

机器人正变得更便宜、更高效、更通用。

机器人技术的下一步是什么？

电池优化

电池一直是用户友好型机器人的瓶颈。早期的电动汽车（如 BMW i3）由于电池技术薄弱而难以普及，这限制了续航里程、增加了成本并降低了实用性。机器人正面临着同样的挑战。Boston Dynamics’ Spot robot 只能运行 90 分钟，然后需要充电；Unitree G1 的电池续航时间约为 2 小时。没有人愿意每 2 小时手动为机器人的电池充电。因此，自主充电和对接基础设施是一个值得关注的领域。目前，机器人充电有两种方式——更换电池或为电池充电。

更换电池托盘可以快速将耗尽的电池更换为已充电的电池，从而最大限度地减少停机时间，并使机器人能够在现场或工厂车间连续运行。此过程可以手动和自动完成。

感应充电以无线方式为机器人充电，它需要更多时间才能完全为机器人充电，但该过程可以轻松实现完全自动化。

延迟优化

低延迟操作可以分为两类：感知和远程操作。感知是机器人如何感知其周围环境。远程操作是指人类远程控制机器人。

根据 Cintrini Research 的说法，机器人感知始于廉价传感器，但护城河形成于融合软件、低功耗计算和毫秒级紧密控制回路中。一旦机器人知道这里和那里，一个轻量级的神经网络就会标记障碍物、托盘或人类。场景标签为规划器提供信息，然后规划器将电机命令发送到脚、轮子或手臂。低于 50 毫秒的感知延迟相当于人类的反应——任何更慢的速度都会让你的机器人变得非常笨拙。因此，90% 的决策都以单个视觉-语言-动作网络的形式存在于板载设备中。

对于完全自主的机器人，高性能 VLA 的延迟必须低于 50 毫秒；对于远程操作机器人，操作员和机器人之间的延迟必须低于 50 毫秒。如果视觉和文本输入在两个单独的模型中处理并馈送到更大的 LLM 进行处理，则延迟将远高于 50 毫秒，我们可以充分理解 VLA 在这里的重要性。

数据收集优化

有 三种收集数据的方式：真实世界视频数据、合成数据、远程操作数据。真实世界数据和合成数据的主要约束是弥合机器人在物理环境中行为方式与它们在视频或模拟中建模方式之间的差异。真实世界视频数据缺乏物理细节，例如力反馈、关节运动不准确或材料变形；模拟数据缺乏不可预测的变量，例如传感器故障和摩擦。

最有前途的数据收集方法是远程操作，即人类操作员远程控制机器人来执行任务。人力资本是远程操作数据的主要约束。

定制硬件也在开发中，以提供高质量的数据。Mecka 正在为 AI 机器人技术培训提供高质量、大容量的人类运动数据，并具有快速迭代周期。它通过主流方法和定制硬件捕获多种形式的人类数据，然后对其进行处理和转换，使其可用于训练机器人神经网络。总之，这些管道缩短了从数据到可部署机器人技术的路径。

该领域值得关注的事项

Crypto 遇见机器人技术

Crypto 可用于激励无需信任的各方提高机器人技术的网络效率。着眼于上述关键领域，我们相信 crypto 可以提高对接基础设施、延迟优化和数据收集的效率。

去中心化物理基础设施网络 (DePIN) 具有对接基础设施的潜力。当像汽车一样的类人机器人在世界各地旅行时，充电站必须像加油站一样容易访问。中心化网络需要大量的前期投资，而 DePIN 将成本分摊给节点运营商，从而使充电基础设施能够快速扩展并覆盖更多地点。

DePIN 还定位于利用去中心化基础设施来优化远程操作中的延迟。DePIN 可以聚合来自地理位置分散的边缘节点的计算资源，从而进行远程操作。这意味着从远程操作员到机器人的命令可以在本地或由最近的可用节点处理，从而最大限度地减少数据必须传输的距离，并可能减少通信延迟。但是，当前的 DePIN 项目主要侧重于去中心化存储、内容交付和带宽共享。一些项目已经证明了边缘计算对流媒体或 IoT 等应用程序的好处，但尚未在机器人技术或远程操作中得到应用。

远程操作是最有前途的数据收集方法。但是，中心化实体雇用专业人员来生成远程操作数据的成本非常高。DePIN 通过激励第三方提供远程操作数据来解决这个问题。Reborn 使用 crypto 代币来奖励和协调全球远程操作员网络。它将他们的贡献转化为代币化数字资产，从而实现去中心化、无需许可的系统，任何人都可以赚钱、管理和帮助训练 AGI 机器人。

安全始终是一个问题

众所周知，机器人技术的最终目标是完全自主的机器人技术。然而，正如在热门电影《终结者》中所见，人类最不希望看到的是他们的自主性将他们变成具有攻击性的机器人。AI 安全一直是 LLM 的一个问题。但是，当 LLM 有四肢时，机器人技术的安全性对于机器人技术在社会中的采用至关重要。

经济安全是蓬勃发展的机器人经济的关键支柱之一。OpenMind 是一家在该领域的公司，正在构建 FABRIC——一个用于机器建立身份、验证物理存在以及通过加密证明访问资本或工作的去中心化协调层。FABRIC 不仅仅是管理任务市场，它还使机器人能够证明它们是谁、它们在哪里以及它们做了什么——而无需依赖中心化中介机构。

行为护栏和身份证明在链上强制执行，允许任何人审计合规性。符合安全、质量和位置标准的机器人会获得奖励；不符合标准的机器人会被削减或取消资格，从而确保自主机器网络中的问责制和信任。

第三方重新质押网络（如 Symbiotic）也可以提供同等的安全保障。在削减参数方面仍有工作要做，但该技术已投入生产。我们相信行业范围内的安全指南将很快制定出来，削减参数将按照这些指南进行建模。

以下是如何实施此模型的一个示例：

1. 一家机器人公司作为网络加入 Symbiotic

2. 建立可验证的削减参数，例如“以超过 2,500 牛顿的力与人类进行物理接触”

3. 质押者进行质押，以保证机器人不会违反削减参数

4. 如果机器人违反了削减参数，则质押将被用作对受害者的赔偿

在此模型下，机器人公司有动力将机器人安全作为他们的首要任务，而质押者汇集的保险将提高消费者对机器人技术的采用。

以下是 Symbiotic 团队对机器人技术的看法：

Symbiotic 的通用质押框架旨在将质押概念扩展到任何可以从经济安全中受益的垂直领域或协议，无论是通过共享模型还是单独模型。应用范围从保险到机器人技术，需要根据具体情况进行概念化。例如，机器人网络可以完全使用 Symbiotic 的通用质押框架构建，使利益相关者能够为网络完整性提供经济支持。

填补机器人技术堆栈中的漏洞

OpenAI 普及了 AI，但 ChatGPT 时刻的基础工作是多年前完成的。云服务使模型不再受本地计算的限制，Huggingface 使模型可以开源，Kaggle 为 AI 工程师提供了一个在该领域进行实验的空间。所有这些小步骤都使 AI 得以普及。

与 AI 不同，在资金有限的情况下很难开始使用机器人技术。为了普及机器人技术，构建机器人应该像构建 AI 应用程序一样容易。

我们认为在三个层面上有改进的空间——融资、评估和教育。

融资是机器人技术的一个问题。您只需要一台计算机和云计算积分即可构建一台计算机。要构建一个功能齐全的机器人，您需要购买电机、传感器和电池等硬件，其成本很容易超过 10 万美元。机器人技术的硬件性质使得构建机器人技术不如构建 AI 灵活且成本更高。

现实世界机器人技术评估的基础设施尚不成熟。在 AI 中，损失函数定义明确，测试操作可以虚拟完成。但是，一个好的虚拟策略并不能直接转化为现实世界中的一个好的策略。需要用于评估各种现实世界环境中自主策略的基础设施，以便机器人能够迭代改进。

一旦这些轨道巩固，人才将涌入，自主类人机器人将遵循与 Web 2 相同的采用曲线。OpenMind 是一家 crypto 机器人公司，已经在朝着这个方向努力。该公司的开源“机器人 Android”OM1 将原始硬件转变为可升级的、具有经济意识的代理。视觉、语言和运动规划器像手机应用程序一样点击进入，每个推理步骤都以简单的英语显示，因此操作员无需接触固件即可审计或重定向行为。这种以自然语言进行推理的能力使下一代人才能够无缝地进入机器人技术领域，从而为可以像开源加速 AI 一样激发机器人技术繁荣的开放平台迈出了重要的一步。

来源：由 OpenMind 的 OM1（世界上第一个用于机器人的开源、AI 原生操作系统）驱动的类人机器人按下按钮，庆祝 ETF 在 NASDAQ 上市。

人才密度决定了一个行业的发展轨迹。结构化和可访问的教育对于将人才输送到机器人技术领域至关重要。OpenMind 在 Nasdaq 上的亮相标志着一个新时代的开始，在这个时代，智能机器在金融创新和现实世界教育中都发挥着直接作用。 OpenMind 和 Robostore 宣布在全美 K-12 公立学校推出首个被广泛采用的 Unitree G1 类人机器人教育课程。该课程旨在与平台无关，并适应各种机器人外形，为学生提供机器人技术的实践经验。这是一个令人鼓舞的迹象，并增强了我们的信念，即几年后，机器人技术的教育材料数量将与 AI 的教育材料数量相当。

展望未来

VLA 的创新和规模经济催化了经济实惠、高效且通用的类人机器人的创造。随着仓库扩展到消费机器人领域，机器人技术的安全性、融资和评估值得探索。我们还坚信，crypto 将通过为机器人安全提供经济保障，并优化其对接基础设施、延迟和数据收集管道来改进机器人技术。

- Paul Veradittakit

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