Multicoin Capital: ทำไม Geodnet เป็นส่วนสำคัญของยุค AI ทางกายภาพ?

AI ที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงของหุ่นยนต์ได้เป็นแนวโน้มที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ ความสำคัญอยู่ที่จุดเวลาที่เกิดการระเบิดทั้งหมด

เขียนโดย: Shayon Sengupta, หุ้นส่วนผู้ลงทุนของ Multicoin Capital

เรียบเรียง: Yuliya, PANews

บริษัทลงทุนชื่อดังทางด้านสกุลเงินดิจิทัล Multicoin ประกาศว่าได้ซื้อ GEOD โทเค็นจากมูลนิธิ Geodnet ในราคา 8 ล้านเหรียญสหรัฐได้รับการซื้อโดยยลชินที่เชี่ยวชาญทางกลยุทธ์ในวันที่ 25 กุมภาพันธ์ ซึ่งรู้ว่า Geodnet เป็นเครือข่ายที่ตั้งตำแหน่งอย่างแม่นยำ ผ่าน DePIN( เป็นเครือข่ายพื้นฐานที่ไม่มีศูนย์กลาง ) โดยจะให้บริการตำแหน่งที่สำคัญสำหรับมัลติโครที่อาจเพิ่มขึ้นอย่างมากในอนาคต เช่น บริการสำหรับรถบังคับ อากาศยานไร้คนขับ และหลายๆ อื่นๆ ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

ยุค AI ทางกายภาพมาถึง

ถึงแม้เราจะยังไม่ได้เห็นภาพของโรโบตที่ใช้ในอนาคตตามที่แสดงใน "Blade Runner 2049" ทำงานร่วมกับมนุษย์ แต่ในปี 2025 หุ่นยนต์ที่เชี่ยวชาญได้รับการผสมเข้ากับทุกด้านของชีวิตสมัครสมาคมไว้แล้ว ณ ปัจจุบัน โมเดลภาษากำลังเป็นพื้นฐานของสินค้าอัจฉริยะ ซึ่งปล่อยความคิดสร้างสรรค์ใหม่และเปลี่ยนแปลงลักษณะการทำงานที่เกี่ยวกับความรู้ แต่การพัฒนา AI ไม่จำกัดเพียงแค่ในด้านข้อความ ภาพและวิดีโอ การเจริญเติบโตของมันกำลังขยายไปสู่โลกทางกายภาพ ทำให้เทคโนโลยีหุ่นยนต์กลายเป็นจุดสำคัญถัดไป

ด้วยความสามารถของโมเดล AI ที่เพิ่มขึ้น ความสามารถในการเข้าใจและแอ็คทิฟต่อสภาพแวดล้อมทางกายภาพจะเพิ่มมาก การเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลให้ระบบอัตโนมัติใหม่เกิดขึ้น ตั้งแต่รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง หุ่นยนต์ที่มีรูปร่างคล้ายมนุษย์ ไปจนถึงระบบที่ไม่มีคนขับเคลื่อนและเครื่องจักรอัตโนมัติในโรงงาน ระบบเหล่านี้จะทำงานด้วยความฉลาดและความเป็นอิสระที่ไม่เคยมีมาก่อน และหุ่นยนต์เหล่านี้ต้องตอบคำถามพื้นฐานหนึ่ง: ฉันอยู่ที่ไหน?

การติดตาม: ปริมาณ 50 พันล้านดอลลาร์ของปัญหา

เมื่อมีการปรับใช้อุปกรณ์อัตโนมัติและกึ่งอิสระหลายสิบล้านเครื่องพวกเขาทั้งหมดต้องเผชิญกับความท้าทายเดียวกัน: การรับรู้เชิงพื้นที่ การส่งมอบโดรนรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองที่นําทางในสภาพแวดล้อมในเมืองที่หนาแน่นเครื่องจักรกลการเกษตรที่ทําการเพาะที่แม่นยําและอื่น ๆ ทั้งหมดต้องการความแม่นยําในการวางตําแหน่งต่ํากว่าเซนติเมตรเพื่อให้ทํางานได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ

เพื่อให้ได้ความแม่นยำระดับสูงเช่นนี้ ระบบเหล่านี้ขึ้นอยู่กับการผสมกันของเซ็นเซอร์ โดยรวมกับวิธีการตำแหน่งหลาย ๆ วิธี

LiDAR (สะดวียมการและเร็นกำลังเขียนที่หน้างวัลเมื่อมางการดีฟิลดหนึ่งโดยจากบรรมการบน์เครื่อมเว็บมีฟิลดเว็บสมการเครื่อมเขียนที่เล่นชี้ว่างบรรมการสถานี้ด้วยเครื่อมเดียนจากสะนามเครื่อมเล่นเมื่อมเกินเอก)

เรดาร์ )RADAR( ให้การวัดระยะที่เสถียรแต่ขาดความแม่นยำที่ดี

เทคโนโลยี SLAM ที่ใช้ภาพสนับสนุนการสร้างแผนที่แบบเรียลไทม์ แต่ประสิทธิภาพจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญในสภาพแวดล้อมที่มองไม่เห็นชัด

ในบรรดารูปแบบการกําหนดตําแหน่งต่างๆที่มีอยู่ระบบระบุตําแหน่งที่ใช้ GNSS (Global Navigation Satellite System) รวมกับการแก้ไขสถานีฐาน RTK (ไดนามิกแบบเรียลไทม์) ได้รับการยอมรับว่าเป็นหนึ่งในระบบที่น่าเชื่อถือที่สุด

การติดตามตำแหน่ง GNSS มาตรฐานมีความแม่นยำขาดทุกขาดละ 5-10 เมตรเนื่องจากการรบกวนจากอากาศและความผิดพลาดจากการส่งทางหลายเส้นทาง การใช้ RTK โดยเปรียบเทียบสัญญาณดาวเทียมกับตำแหน่งที่รู้และส่งข้อมูลการปรับแก้แบบเรียลไทม์เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ทำให้เกิดความแม่นยำในระดับเซนติเมตรซึ่งสำคัญสำหรับการใช้งาน AI ทางกายภาพ บริษัทหุ่นยนต์และอัตโนมัติชั้นนำในปัจจุบันได้รวม RTK เข้ากับระบบของตน

• DJI（大疆）ใช้สำหรับมัลติโครงการที่มีความแม่นยำสูง；
• John Deere（約翰迪爾）ใช้สำหรับการขับขี่รถแทรกเตอร์อัตโนมัติ；
• Tesla（特斯拉）ใช้สำหรับรถยนต์ขับอัตโนมัติ；
• Boston Dynamics（波士顿动力）ใช้ในหุ่นยนต์สำหรับการตรวจสอบในอุตสาหกรรม

! [])https://img.gateio.im/social/moments-78ded4f85a0a9c650a29f0908eadc7de(

ที่มาของรูปภาพ：GNSS Store

อย่างไรก็ตาม RTK กำลังเผชิญกับความท้าทายเรื่องต้นทุน การก่อสร้างและบำรุงรักษาสถานีของ RTK ต้องใช้งบประมาณมากมายเช่นกัน รวมถึงการลงทุนด้านฮาร์ดแวร์ การจัดหาที่ตั้งและการบำรุงรักษาในด้านต่างๆ ผู้ผลิตแบบดั้งเดิม เช่น Trimble Hexagon และ Topcon สร้างสถานีของตนเองและเรียกเก็บค่าบริการในแต่ละอุปกรณ์การติดตามจำนวนหลายพันดอลลาร์ซึ่งจำกัดความสามารถในการเข้าถึงและความเร็วในการจัดตั้ง พื้นที่การครอบคลุมมักเน้นที่พื้นที่ที่มีกำไรซึ่งทำให้มีพื้นที่หลายแห่งที่ยังไม่สามารถใช้บริการตำแหน่งที่แม่นยำสูง

ปรับโครงสร้างต้นทุนด้วย DePIN

ตามรูปแบบการเป็นเจ้าของผู้สนับสนุนที่จูงใจโทเค็น DePIN จะสร้างโครงสร้างต้นทุนของเครือข่ายที่เน้นฮาร์ดแวร์ทั่วโลกโดยพื้นฐาน ในฐานะเครือข่ายระบุตําแหน่งที่ใหญ่ที่สุดในโลก Geodnet ใช้ประโยชน์จากหลักการนี้เพื่อจูงใจให้ผู้ให้บริการอิสระติดตั้งสถานีฐาน RTK และให้ข้อมูลการแก้ไขเพื่อแลกกับรางวัลโทเค็น

โดยการย้ายค่าใช้จ่ายจากผู้ให้บริการเดี่ยวไปสู่เครือข่ายกระจาย Geodnet สามารถติดตั้งสถานีฐาน RTK ระดับผลิตต่ำกว่าผู้ให้บริการแบบดั้งเดิมโดยส่วนใหญ่โดยการกำจัดค่าใช้จ่ายสองประการหลักในการสร้างเครือข่าย: พื้นที่และแรงงาน ซึ่งทำให้ Geodnet สามารถขยายขอบเขตการครอบคลุมได้อย่างรวดเร็ว รับรองความมั่นคงของระบบและให้บริการการแก้ไข GNSS ที่เชื่อถือได้กว่าผู้ให้บริการที่มีอยู่ในปัจจุบัน

โหมดนี้สร้างเครือข่ายกระจายทั่วโลกที่ขยายออกอย่างอินทรีย์โดยลดต้นทุนสำหรับผู้ใช้ปลายทางอย่างมีนัยด้วย Geodnet ได้ขยายตัวอย่างรวดเร็วตั้งแต่ปีที่แล้ว จากจำนวนสถานีฐาน 1,400 เมื่อพฤศจิกายน 2022 เป็น 7,800 เมื่อมิถุนายน 2024 และเมื่อมกราคม 2025 มีสถานีฐานมากกว่า 13,000 สถานี และครอบคลุม 4,377 เมืองใน 142 ประเทศ

! [])https://img.gateio.im/social/moments-5ed7b4ae703bf92594c4df7f012e673b(

ในปัจจุบัน Geodnet ได้ประสบความสำเร็จในเรื่อง "ขนาดขอบเขต" ซึ่งสามารถบรรจุบริการได้มากกว่า 60% ของตลาดการสอน GNSS สำคัญที่สุดคือ การเติบโตของเครือข่ายนี้ได้รับการเติบโตอย่างมากด้วยประสิทธิภาพทางด้านทุน - ในช่วงสามปีที่ผ่านมา มีการแจกจ่ายเหรียญแทนแค่ 11%

! [])https://img.gateio.im/social/moments-c48ca62783d627081cda51851c0d7478(

Geodnet เป็นตัวอย่างที่สําคัญของโมเดล DePIN ในทางปฏิบัติ ไม่เพียง แต่ค่าใช้จ่ายในการซื้อและการปรับใช้ของสถานีฐาน Geodnet เท่านั้นที่มีขนาดต่ํากว่า ($ 700 สําหรับนักขุดผู้บริโภคเทียบกับ $ 12,000 สําหรับสถานีฐาน RTK ขององค์กร) แต่การกําหนดราคารายปีก็ลดลงอย่างมากเนื่องจากการปรับใช้เครือข่ายระดับผู้บริโภคที่หนาแน่นขึ้น Geodnet เป็นโซลูชันการกําหนดตําแหน่งที่ปรับขนาดได้และแข่งขันด้านต้นทุนมากที่สุดในโลกในปัจจุบันอย่างไม่ต้องสงสัย

! [])https://img.gateio.im/social/moments-e1b5007b0046218d242f795f91966adc(

ในปัจจุบัน Geodnet ได้สร้างรายได้โซนเชื่อมต่อในปีประมาณ 3 ล้านดอลลาร์จากการให้บริการแก่บริษัทชั้นนำด้านอุตสาหกรรมเช่น Propeller、DroneDeploy และ Quectel รวมถึงหน่วยงานรัฐบาลอย่าง USDA (กรมเกษตรแห่งสหรัฐอเมริกา) โดยแสดงให้อุตสาหกรรม DePIN เติบโตทางด้านความต้องการอย่างรวดเร็วที่สุด

! [])https://img.gateio.im/social/moments-d451cfecf1e2bcb459393f2edd21ae55(

ในการสนทนาครั้งแรกกับ Mike Horton ผู้ก่อตั้ง Geodnet เมื่อถูกถามว่าเขาเข้าถึงลูกค้าที่มีอิทธิพลมากที่สุดในโลกสําหรับการขับขี่อัตโนมัติโดรนและหุ่นยนต์การเกษตรได้อย่างไรคําตอบของเขาก็เหมือนกันเสมอ: ประโยชน์ด้านต้นทุนโครงสร้างหลักของโมเดล DePIN

จุดสำคัญมาถึงแล้ว

ในอีก 10 ปีข้างหน้า การเทคโนโลยีหุ่นยนต์จะพบการเติบโตที่ระเบิด ตั้งแต่การผลิตในโรงงานจนถึงชีวิตประจำวัน คาดว่าจะมีหมื่นล้านหุ่นยนต์ที่จะถูกนำไปใช้งานในทุกสาขา โดรนจะได้รับการใช้งานในการตรวจสอบเส้นสายไฟฟ้าและสายพาน รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองจะทำให้ลำดับการบรรทุกสินค้าและบริการการเดินทางเปลี่ยนแปลง หุ่นยนต์คลังสินค้าอัจฉริยะจะมีการใช้งานแทนการดำเนินงานโดยการควบคุมของมนุษย์ในขอบเขตใหญ่ และหุ่นยนต์ที่เป็นมนุษย์ในบ้านจะเข้าไปช่วยในการจัดการกิจกรรมประจำวันของครอบครัว

ความสามารถในการระบุตำแหน่งอย่างแม่นยำเป็นหัวหินของการเปลี่ยนแปลงโรบอตแกนยนต์นี้ หากไม่มีข้อมูลตำแหน่งที่เชื่อถือได้ โรบอตแกนยนต์ทุกตัวก็จะยากที่จะประโยชน์จากฟังก์ชันที่เหมาะสมของตัวเอง ในกรณีของรถยนต์ไร้คนขับอัตโนมัติเช่นกัน เมื่ออยู่ในหุบเขาในเมืองที่สัญญาณ GPS อ่อนแอ จะต้องพึ่งระบบ GNSS ที่เสริมด้วย RTK เพื่อให้การนำทางปลอดภัย โดยเช่นเดียวกัน โดรนส่งของไม่มีคนขับก็ต้องการความแม่นยำในระดับเซนติเมตรเพื่อลงล่างที่สถานีชาร์จที่กำหนดไว้ ดังนั้น การระบุตำแหน่งด้วย RTK ไม่ได้เป็นการเสริมเฉพาะให้กับเซ็นเซอร์เช่นเลเซอร์เลเดอร์และเรดาร์อีกต่อไป แต่กลายเป็นพื้นฐานสำคัญสำหรับการทำงานของโรบอต

ในปัจจุบัน บริษัทหลาย ๆ บริษัทหุ่นยนต์จ่ายค่าบริการปรับแก้ GNSS แบบเดิมทุกปี แต่ยังคงเผชิญกับปัญหาหลายอย่าง เช่น พื้นที่ครอบคลุมจำกัด ความแม่นยำที่ไม่คงที่ และอื่น ๆ อย่างไรก็ตาม Geodnet ผ่านโหมด DePIN ที่นวัตกรรม ไม่เพียงลดค่าบริการอย่างมีนัยสำคัญ แต่ยังให้บริการตำแหน่งที่ดีกว่า โดยแน่นอน แผนการเบรกซ์ที่น่าตื่นตาตื่นใจนี้กำลังดึงดูดลูกค้าระดับองค์กรมากขึ้น เพื่อให้บริการตำแหน่งที่เชื่อถือได้สำหรับหุ่นยนต์อิสระในปัจจุบันและอนาคต

การปฏิรูปหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้กลายเป็นแนวโน้มที่ไม่สามารถย้อนกลับได้อีกต่อไป สำคัญอยู่ที่จุดเวลาที่เต็มรูปแบบของมันจะเกิดขึ้น อุตสาหกรรมหุ่นยนต์กำลังเร่งรัดพัฒนาขึ้น และเครือข่ายตำแหน่งที่แม่นยำของ Geodnet จะทำให้หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถทำงานอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ในยุคของหุ่นยนต์ที่กำลังจะมาถึง Geodnet บริการตำแหน่งจะมีบทบาทที่ไม่สามารถแทนที่ได้ โดยให้การสนับสนุนข้อมูลตำแหน่งที่แม่นยำและเชื่อถือได้ให้กับหุ่นยนต์ทั่วโลก