原文作者：cookies
原文編譯：深潮 TechFlow
隨著Web3 技術的不斷發展，去中心化空間智慧網路（Decentralized Spatial Intelligence Network, DeSPIN）正成為一個備受關注的領域。透過分析和利用現實世界中的視覺數據，DeSPIN 不僅為地圖構建、城市規劃和機器人技術提供了創新的解決方案，還開闢了一個全新的「貢獻即賺」（Contribute-to-Earn）經濟模式。本文將詳細解讀DeSPIN 的核心概念、主要協議及其未來發展方向。
什麼是DeSPIN？
空間智慧（Spatial Intelligence）是透過分析現實世界的視覺資料提取洞察的技術。它的核心在於將地理資訊與環境脈絡結合，從而為人類的決策提供支援。去中心化空間智慧網路（DeSPIN）則是將這項技術與區塊鏈、Web3 的去中心化概念結合，形成了一個開放、共享的生態系統。想像一下，你可以透過分享日常生活中拍攝的道路照片，或是在商場、街上記錄的環境數據來賺取收益。這種模式不僅降低了資料收集的門檻，也激勵一般使用者為空間智慧的發展貢獻力量。
在了解DeSPIN 的具體應用之前，我們需要先掌握空間智慧的基礎架構。空間智能由四大核心部分組成：
資料收集：借助感測器網路（如相機、GPS）和物聯網設備（如手機、筆記本）擷取資料。
資料處理與分析：利用機器學習技術對地理元資料進行處理，識別資料中的模式，並建構空間查詢資料庫。
知識表示：透過語義映射將資料與環境上下文關聯，為使用者提供可視化的地理資訊。
決策支援系統：建立空間預測模型，為使用者提供應用服務，例如路線最佳化、障礙規避等。
DeSPIN 領域的主要協議
目前，DeSPIN 領域內已湧現多個創新協議，專注於不同的應用情境。以下是八個值得關注的項目：
1. Hivemapper
Hivemapper 是一個去中心化的地圖建構協議，採用「駕駛即賺」（Drive-2-Earn）模式。使用者透過行動端應用即時報告道路問題，駕駛者則透過安裝在車輛上的行車記錄器採集數據，這些數據由AI 演算法處理產生地圖，並透過人類回饋強化學習（RLHF）校驗其準確性。 Hivemapper 提供覆蓋地圖，使用者可以查看哪些區域已被映射，並透過API 存取資料。數據貢獻者可獲得$HONEY 代幣獎勵，該代幣可用於購買地圖數據或其他服務。
2. NATIX Network
NATIX Network 是一個去中心化的地圖經濟協議，專注於透過行動裝置和行車記錄器擷取道路數據，並採用「駕駛即賺」模式。其核心技術VX 360 支援360 度全景資料收集，所收集的資料可用於開發駕駛輔助功能，如自動駕駛最佳化。目前，NATIX Network 已覆蓋171 個國家，註冊司機超過22.3 萬，累計映射里程達1.31 億公里。數據貢獻者和網路節點都可以獲得$NATIX 代幣獎勵，進一步激勵生態發展。
Hivemapper 和NATIX 都致力於透過眾包的道路資料來建立更優質的地圖。這些數據的潛在應用場景非常廣泛，主要包括以下幾個方面：
優化城市交通：透過分析即時採集的道路數據，可以改善交通流量管理，減少擁堵，提高出行效率。
監控道路狀況：及時發現並報告道路損壞、障礙物或其他潛在問題，有助於維護基礎設施的安全性和可靠性。
偵測犯罪與暴力行為：利用地圖資料結合AI 演算法，可以幫助識別和定位異常行為，為公共安全提供支援。
這些應用不僅提升了地圖的功能性，也為城市管理和社會安全帶來了實際價值。
3. FrodoBots
FrodoBots 是一個透過機器人進行遊戲化資料收集的協議，使用者可以遠端控制地面機器人收集地理數據，支援多種操作方式（如控制器、鍵盤或遊戲方向盤）。此外，研究人員還可以在平台上部署AI 導航模型進行測試。使用者透過完成駕駛任務賺取FrodoBot Points（FBPs），積分與任務距離和難度相關，距離越長、難度越高，積分也越多。 FrodoBots 已在多個城市進行測試，並舉辦了AI 與人類之間的導航能力競賽。此外，FrodoBots 還建立了類似「公會」的系統Earth Rovers School，讓新用戶透過租用Earth Rovers 來參與資料收集。
4. JoJoWorld
JoJoWorld 是一個專注於3D 空間資料收集的協議，使用者透過貢獻資料幫助訓練三維模型。平台提供高品質的3D 數據，用於創建各種數位場景，適用於虛擬實境、城市規劃等領域。使用者還可以直接購買這些3D 數據，用於個人化的數位模型開發。
接下來的四個協議同樣專注於收集現實世界的空間數據，但其應用領域更加細分，涵蓋了機器人模型訓練等特定場景。這些協定透過聚焦長尾數據和特定需求，為去中心化空間智慧網路（DeSPIN）的生態系統注入了更多可能性。
5. PrismaXAI
PrismaXAI 是一個透過第一人稱視角收集特定場景資料的協議，適用於手-物互動、動態運動及社交聚會等複雜場景。其核心技術Proof-of-View 確保資料的真實性，同時透過去中心化驗證機制提高資料註釋的準確性。這項協議在獲取長尾數據方面具有巨大潛力，為模型訓練提供了獨特的優勢。
6. OpenMind AGI
OpenMind AGI 專注於透過視覺-語言-動作模型（VLAMs）實現對現實世界的理解。其核心系統OM 1 是一個多平台作業系統，能夠與動態的現實環境交互，特別適用於機器人技術的客製化開發。平台透過手機和機器人採集數據，並將這些數據分享給機器人開發者，用於改進和創新機器人應用場景。
7. MeckaAI
MeckaAI 是一個去中心化的機器人AI 模型訓練協議，用戶透過上傳視訊資料來幫助訓練機器人行為模型。平台提供行動端應用，用戶可以透過完成任務賺取OG Mecka Points ，進一步激勵數據貢獻。 MeckaAI 致力於透過眾包模式推動機器人技術的發展，降低訓練資料的取得門檻。
8. Xmaquina DAO
Xmaquina DAO 是一個支持開源機器人計畫的去中心化自治組織（DAO）。與其他直接參與模型訓練的協議有所不同，Xmaquina DAO 的核心目標是透過資源分配來支持機器人領域的研究與創新。其內部創新中心Deus Lab 專注於機器人技術的研究與開發，而MachineDAO 則透過質押代幣$DEUS 投票決定資源分配到哪些專案中。這一模式為機器人技術的開源發展提供了資金支持，同時確保了資源分配的透明度和公平性。
MachineDAO 的組織架構
由於篇幅關係，仍有一些類似領域的應用協定未在此詳細展開，例如Alaya_AI 、 Gata_xyz 、 KrangHQ等，同樣值得關注。
DeSPIN 的未來：從貢獻到價值
儘管DeSPIN 仍處於起步階段，但其潛力不可忽視。隨著物理AI 和具身AI（Embodied AI）的發展，以及人類資料艦隊（Human Data Fleet）等新概念的興起，DeSPIN 有望引領一場新的技術革命。
一個可能的趨勢是「訓練即賺」（Train-to-Earn, T 2 E）模式的普及，使用者透過日常生活中獲得的空間資料貢獻價值，並根據資料品質獲得獎勵。例如，去中心化眼鏡設備的出現，能夠大幅提升資料擷取的精確度和多樣性。智慧眼鏡捕捉的數據，不僅能夠最真實地反映人類感知世界的方式，還可以採集許多環境噪音、人臉特徵等長尾數據，為空間智慧領域帶來了更廣泛的可能性。
然而，DeSPIN 的發展也面臨一些挑戰，例如：
資料驗證：如何確保眾包資料的真實性和準確性？
倫理問題：如何規範資料的使用，避免隱私外洩和濫用？
需求方的接受度：傳統機構是否願意採用去中心化的資料集？
這些問題的解決將決定DeSPIN 的未來走向，需要在未來進一步研究和解決。
