我们很高兴在今天宣布，Multicoin 主导了一项战略行动，以 800 万美元向 Geodnet 基金会收购 Geodnet 网络的原生代币 GEOD。
Geodnet 是一个精确定位网络，利用去中心化物理基础设施网络 (DePIN) 经济学，为无人机、自动驾驶汽车和未来几年内可能激增的数以千万计的机器人提供关键任务定位服务。
实体 AI 即将到来
在 Blade Runner 2049 中，我们看到了一个机器人作为经济和社会的共同贡献者生活在人类中间的世界的愿景。 2025 年，我们的机器人与人类的相似度大大降低，但专用机器已悄然融入现代生活的方方面面。
语言模型正在使智能商品化，释放新的创造力，并改变知识工作。 但 AI 不仅仅是文本、图像和视频。 AI 的演进发生在物理世界中，机器人就是下一个前沿领域。
随着 AI 模型变得更加强大，其推理和与物理环境交互的能力将显著扩展。 这种转变将开启新的自动化系统类别（从自动驾驶汽车和人形机器人到无人机和工业自动化），这些系统将以前所未有的智能和自主性运行。
这些机器人要想正常工作，需要回答一个基本问题：我在哪里？
本地化：一个价值 $50 亿的问题
随着数千万台自主和半自主设备的部署，它们都面临着同样的挑战：空间感知。 无人机送货、自动驾驶汽车在密集城市环境中导航，以及农业机器精准种植，都需要亚厘米级的定位精度才能安全高效地运行。
为实现这种精度，这些系统依靠传感器融合，结合多种本地化方法。 激光雷达 提供高分辨率深度映射，但在雾天或雨天条件下表现不佳（又笨重、耗电且价格昂贵）。 雷达 提供可靠的距离测量，但缺乏细粒度精确性。基于视觉的 SLAM 可实现实时映射，但在低能见度环境中性能会下降。这些方法都有局限性，没有一个系统是万无一失的。 在各种本地化方法中，基于 GNSS 的定位并结合 RTK（实时动态定位）基站修正，视为最可靠的输入之一。
由于大气干扰和多径误差，标准GNSS定位本质上不准确，导致误差5-10米。 RTK 通过使用固定基站将卫星信号与已知位置进行比较并传输实时校正数据，解决了这个问题。 这种方法可以实现厘米级的精度，是物理 AI 应用的关键。 大多数主要的机器人和自动化公司将 RTK 集成到系统中：大疆（DJI）用于高精度无人机，约翰迪尔（John Deere）用于自 动驾驶拖拉机，特斯拉（Tesla）用于自动驾驶汽车，波士顿动力（Boston Dynamics）用于工业检测机器人。
来源：GNSS Store
当前 RTK 的一个问题是成本。 构建和维护 RTK 基站是资本密集型的过程，需要在硬件、站点获取、维护等方面进行大量投资。传统提供商，如 Trimble、Hexagon 和 Topcon，自行设置基站，并向客户收取每台被跟踪设备数千美元，限制了可访问性和部署速度。 覆盖范围通常集中在盈利区域，在高精度定位尚不可用的领域留下了空白。
通过 DePIN 颠覆成本结构
我们撰写了大量文章，阐述代币激励、贡献者拥有的 DePIN 如何结构性地逆转全球硬件密集型网络的成本结构。 全球最大的精准定位网络 Geodnet 利用这些原则激励独立运营商安装 RTK 基站并提供校正数据以换取代币奖励。
通过将成本负担从单一运营商转移到分布式网络，Geodnet 能够以传统提供商的几分之一成本部署生产级 RTK 站点，特别是通过消除构建网络的两大成本：土地和劳动力。 因此，Geodnet 的定位是比现有同行更快地扩展覆盖范围、确保冗余并提供更可靠的 GNSS 校正。
其结果是，全球分布式网络能够有机扩展，提供同等的服务质量，同时降低终端用户的费用。
Geodnet 从去年开始积极扩展。 该网络从 2022 年 11 月的 1.4K 个基站扩展到 2024 年 6 月的 7.8K 个基站，截至 2025 年 1 月，在 4,377 个城市和 142 多个国家/地区拥有超过 13K 个基站。
来源：该网络已达到“阈值规模”，其足迹可服务于超过60%的可寻址GNSS校正市场。 值得注意的是，该网络以极高的资本效率方式获取了代币供应——过去三年，仅有11%的代币发放给了贡献者。
来源：Geodnet 是 DePIN 模式在实践中运作的典型案例之一，而不仅仅停留在理论层面。Geodnet 站点的购买和部署成本不仅低得多（700 美元的消费级矿机对比 12,000 美元的企业级 RTK 基站；消费网络的高密度部署可以实现与企业级 RTK 基站相同的覆盖范围），而且因为节省了硬件部署成本，年定价也低得多。Geodnet 无疑是当今地球上最具扩展性和成本竞争力的定位解决方案。
Geodnet 的年化链上收入约为 300 万美元（来自 Propeller、DroneDeploy、Quectel、USDA 等客户的企业级服务协议），是当今 DePIN 中需求侧收入增长最快的其中之一。
在早期与 Geodnet 创始人 Mike Horton 的对话中，我们向他询问了如何争取到像全球最著名的自动驾驶汽车、无人机和农业机器人这样的客户。他的答案总是简单：DePIN 支持的核心结构性成本套利。
拐点
未来十年，数以千万计的机器人将部署在各行各业，改变物流、基础设施和自动化。 无人机将对电力线和管道进行实时检查。 自动驾驶汽车将 改善货运和叫车服务。 仓库将通过专用机器减少对人力劳动的依赖。 家庭将拥有人形机器人，帮助处理日常家务。
没有可靠的定位数据，这些机器人将无法运行。 自动驾驶汽车需要 RTK 增强型 GNSS 在仅靠 GPS 无法实现的密集城市区域导航。 无人机需要精确定位才能准确降落在充电站。 我们相信，RTK 定位不仅能和激光雷达和雷达等其他传感器模式相辅相成，而且也是至关重要。
许多机器人公司每年为昂贵、覆盖范围有限、精度不一致的传统 GNSS 校正服务支付数百万美元。 我们相信，Geodnet 现在为这些客户提供更经济高效、更高质量的产品，未来还会有数以千计的客户争相到来。
AI 驱动的机器人技术爆炸式增长，不是是否发生的问题，而是何时发生的问题。机器人去哪儿了？ 它们正在快速到来——使用 Geodnet，我们就能精确掌握它们的确切位置。
/反转人类代理关系
1997 年，IBM 的 Deep Blue 在国际象棋比赛中击败了当时的世界冠军 Garry Kasparov，这表明计算机国际象棋引擎很快就会超越人类。
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