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2026 机器人赛道实战:谁在修路,谁在挖矿,谁在造系统?

Posted on 2026-02-15 17:59

在 2026 年的加密叙事中,AI 与物理基础设施(DePIN)的结合 —— 即“具身智能”(Embodied AI)正在成为新的战场。市场不再满足于单纯的炒作概念,而是开始寻找能够落地的应用场景。本文选取了当前赛道中热度最高且最具代表性的三个项目:peaq、PrismaX 和 OpenMind。它们分别占据了机器人经济的三个不同生态位。我们将抛开营销话术,通过实际数据和案例来分析它们的现状与潜力。TL;DRpeaq ($PEAQ): 专注于网络基础设施与资产代币化。核心看点是“真实收益”(Real Yield),其生态内的自动化农场已向 NFT 持有者发放现金流。当前市值约 3500 万美元,被市场视为低估的基础设施标的。PrismaX: 专注于AI 训练数据与人机协作。核心看点是 a16z 领投的 1100 万美元背景,以及“通过远程控制机器人赚取积分”的空投预期。它解决了机器人最稀缺的“物理世界交互数据”问题。OpenMind ($ROBO): 专注于操作系统与应用分发。核心看点是“机器人的 Android 系统”叙事及 4 亿美元 FDV 的高估值争议。它试图建立统一的机器人应用商店标准。1. @peaq : 让机器赚钱的 Layer-1 网络定位: 基于人机协作(RLHF)的 AI 机器人数据层。 核心逻辑: 机器人变聪明需要大量数据,PrismaX 让普通人远程控制机器人完成任务,以此生成高质量的训练数据,并给予用户激励。这解决了 AI 模型的“最后一公里”问题——从数字智能到物理智能的跨越。实质案例:远程操作(Teleoperation)PrismaX 建立平台,让用户通过网页远程控制真实机械臂(如实验室中的设备):用户操作机械臂完成动作(如移动物体)。系统录制操作数据。数据卖给机器人公司训练 AI。用户获得积分(Points),未来兑换代币。这种“Play-to-Train”(边玩边训练)模式不同于传统“算力挖矿”,需要用户付出真实劳动,数据含金量更高,形成数据飞轮:更多用户参与 → 更多数据 → 更好模型 → 更高效操作 → 更多用户。基本面与市场表现(数据截至 2026-02-15)融资背景: 种子轮融资 1100 万美元,由顶级风投 a16z 领投,Virtuals Protocol 参投。当前阶段:积分系统与空投预期阶段,用户可通过每日签到、白皮书测验、付费训练($99)获取积分。生态规模: 远程操作参与者已有超过 500 人 完成了远程机械臂操作,覆盖全球多个地区; 可操作的机械臂:上线了 2 套完整系统(Unitech Walker “Tommy” 和 “Bill”),用户可直接交互风险点:目前大量“撸毛工作室”涌入刷积分。如果项目方无法有效筛选出高质量的训练数据,那么这些积分将变得毫无价值,最终导致空投变现时的剧烈抛压。 远程操作的数据质量是否真的能训练出商用级别的机器人,目前行业内仍有争议。PrismaX 的核心吸引力在于用 a16z 的背书 + 独特的”数据飞轮”机制,以零成本参与的方式切入机器人训练最稀缺的环节。有a16z 背书和独特机制使其成为早期 Alpha 机会。 3. @openmind_agi :机器人的安卓系统2026 年,去中心化的”具身智能”应用不再是一个概念,而是正在发生的现实。本文分析的三个项目,恰好代表了这一新兴赛道中最具代表性的三个生态位 —— 网络层、数据层、系统层。想象一个 2026 年底的场景:一个自动化农场的机器人在工作。这个机器人之所以能高效运转,需要三个层级的支撑:①数据支撑(PrismaX):它怎么学会了”怎么种菜”?通过 PrismaX 的远程操作员教它的。1000 个全球操作员的 teleoperation 数据,让 AI 模型学到了完整的农业操作逻辑。②系统支撑(OpenMind):这个机器人是哪个品牌的?它怎么和其他品牌机器人竞争?它运行在 OpenMind OS 上,可以从 App Store 下载”农业优化 App”,与其他品牌的机器人在同一个系统上竞争。③网络支撑(peaq):这个机器人赚到的钱怎么分配?农场销售水培蔬菜产生的 USDT,通过 peaq 网络的智能合约自动结算,按照 NFT 份额分配给所有者。这三个层级缺一不可。 没有 PrismaX 的数据,机器人就无法变聪明;没有 OpenMind 的系统,应用就无法跨平台部署;没有 peaq 的激励,参与者就没有动力维持整个循环。反过来,当这三层协作时,就形成了一个正反馈——参与者增加→数据质量提升→应用效果更好→经济激励更高→吸引更多参与者。这正是 Web3 与物理世界结合的核心价值。2026 年机器人赛道的机会,不在于哪一个项目会成为”赢家”,而在于这三个层级如何协作,将具身智能从概念推向规模化应用的过程中。

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