Аналитический отчёт по роботам Web3: децентрализованная экономика машин и воплощённый ИИ — текущее состояние и перспективы

Аннотация

В данном отчете исследуется, как технологические тренды, задаваемые традиционными технологическими гигантами, переносятся на рынок криптовалют, и прогнозируется, что данный циклический паттерн повторится в секторе человекоподобных роботов.

В первой части документа рассматривается эволюционный путь метавселенной и волны искусственного интеллекта, после чего анализируются динамика инвестиций глобальных технологических капиталов в воплощенный интеллект (embodied AI), а также презентуются достижения и вызовы ведущих компаний-производителей человекоподобных роботов.

В заключение представлено обозрение проектов Web3-роботов и воплощенного интеллекта, охватывающее ключевые характеристики проектов, экономические модели и потенциал развития.

Благодаря глубокому анализу данный отчет призван предоставить участникам отрасли актуальные инсайты, раскрывая стратегическое значение децентрализованной машинной экономики в связывании физического и цифрового миров.

I. Циклическая закономерность: определение трендов традиционными технологическими гигантами, быстрое следование за ними капитала Уолл-стрит, эффективное копирование рынком Crypto и трансформация в децентрализованные инвестиционные возможности могут вновь проявиться в секторе человекоподобных роботов

1. Анализ миграции основных нарративов от технологических гигантов к Crypto

Эволюция нарративов Web3 глубоко зависит от действий традиционных технологических корпораций и финансового капитала. Глядя на прошлые несколько волн нарративов, их основная траектория может быть сформулирована следующим образом: традиционные технологические гиганты задают тренды, капитал Уолл-стрит оперативно следует за ними, а рынок Crypto эффективно тиражирует эти идеи, трансформируя их в децентрализованные инвестиционные возможности.

Волна метавселенной (2021–2022 гг.):

• В октябре 2021 года Meta (ранее Facebook) первой сменила название и объявила о полном переходе к метавселенной, направив десятки миллиардов долларов на развитие экосистемы VR/AR; в ноябре того же года Microsoft представила платформу смешанной реальности Mesh for Teams, сфокусировавшись на корпоративном виртуальном взаимодействии; NVIDIA в тот же период выпустила платформу цифровых двойников Omniverse; Qualcomm создала фонд объемом 100 млн долларов и запустила пространство Snapdragon Spaces для расширения AR-экосистемы. Данная серия шагов ознаменовала всеобъемлющее развертывание крупных интернет-гигантов в виртуальный мир.

• Динамика криптоактивов также была заметной: токены платформ метавселенной, таких как Decentraland (MANA) и The Sandbox (SAND), выросли в 70 и 280 раз соответственно. Базовые цены на NFT виртуальной недвижимости, такие как Decentraland LAND и The Sandbox LAND, временно поднимались до отметок около 5 ETH и 4 ETH, что эквивалентно десяткам тысяч долларов. Ведущие NFT-коллекции, включая Bored Ape Yacht Club (BAYC), выросли с изначальной цены 0,08 ETH до 150 ETH, превысив стоимость в 400 тыс. долларов. На этом этапе активы метавселенной под воздействием эффекта знаменитостей, участия крупных корпораций и спекулятивного ажиотажа продемонстрировали беспрецедентный краткосрочный рост. Несмотря на последующий сильный откат рынка, их впечатляющая динамика навсегда осталась знаковым эпизодом в истории крипто.

Волна ИИ (2023–2024 гг.):

• В конце 2022 года выпущенный OpenAI чат-бот ChatGPT спровоцировал глобальный ажиотаж вокруг ИИ, ознаменовав наступление эпохи генеративного искусственного интеллекта. Microsoft оперативно отреагировала, в январе 2023 года объявив о дополнительном инвестировании 10 млрд долларов в OpenAI и глубоко интегрировав его технологии в поисковую систему Bing и пакет приложений Office. Google вслед за этим представил диалоговый ИИ Bard (позднее обновленный до Gemini) и реорганизовала команду DeepMind для ускорения исследований в области ИИ. Meta переключилась на стратегию open source, последовательно выпуская серии больших языковых моделей Llama, тем самым стимулируя развитие отраслевой экосистемы.

• Начиная с 2023 года множество нарративных токенов в сфере ИИ привлекло внимание инвесторов: цены платформ, таких как Fetch.ai (FET) и Render Token (RENDER), значительно выросли, а в начале 2024 года увеличились более чем в 10 раз, поставив исторические рекорды. Проекты децентрализованного ИИ, такие как Bittensor (TAO), разработчики которых пытаются создать модели обучения и механизмы вознаграждения для децентрализованных нейронных сетей, в последующий период показали волатильность, принеся сверхдоходность свыше 10 раз по сравнению с ведущими активами. В конце 2024 года тренды вокруг ИИ-агентов и смежной инфраструктуры потянули за собой весь рынок, за короткий срок создав несколько возможностей роста в сотни раз, что полностью воспламенило FOMO-настроения в крипто-сообществе относительно сектора ИИ.

2. Увеличение глобального технологического капитала в воплощенный интеллект: человекоподобные роботы становятся новым фокусом нарративов

В настоящее время внимание традиционных технологических гигантов и ведущих венчурных фондов к человекоподобным роботам стремительно растет. Цепная реакция по типу «технологический тренд — горячие деньги капитала — миграция нарратива» повторяется, при этом цель смещается с ИИ и метавселенной на воплощенный интеллект и человекоподобных роботов, что делает их главным кандидатом на роль основы следующего цикла нарративов Web3.

Morgan Stanley: Человекоподобные роботы изменят глобальный рынок труда

В феврале 2025 года Morgan Stanley опубликовала исследовательский отчет «Humanoid 100: Mapping the Humanoid Robot Value Chain», в котором прогнозируется, что около 75% профессий в США (63 млн рабочих мест) обладают «совместимостью с человекоподобными роботами», а к 2050 году это может повлиять на расходы на заработную плату на сумму до 2,96 трлн долларов. В глобальном масштабе потенциальный объем рынка данной отрасли достигает 9 трлн долларов.

Отчет разделяет производственную цепочку на три ключевых модуля:

• Мозг (Brain): включает базовые ИИ-модели (например, проект Groot от NVIDIA), симуляцию и моделирование данных (Palantir, Oracle), системы компьютерного зрения и полупроводники (NVIDIA, Intel, Qualcomm и др.).

• Тело (Body): состоит из приводов (NSK, RBC Bearings), датчиков (Analog Devices, RoboSense) и систем питания (CATL, LG Energy), делая упор на облегченный дизайн.

• Интеграторы (Integrators): включают Tesla, Apple, Samsung, Xiaomi, Amazon, Alibaba и других, обладающих способностью создавать целостные робототехнические системы.

Goldman Sachs: 2025 год может стать годом массового производства человекоподобных роботов

В своем отчете от февраля 2025 года «Humanoid Robots III» Goldman Sachs отмечает, что человекоподобные роботы входят в «период перехода цепочек поставок», где азиатские производители активно выходят на рынок, а глобальная промышленная экосистема уже набирает масштаб. По прогнозам, к 2035 году объем отрасли может достичь 38 млрд долларов, а в оптимистичном сценарии превысить 2 трлн долларов.

Среди компаний, уже выпустивших коммерческие продукты: 1x (Норвегия), Figure AI (США), Agility Robotics (США), Unitree (Китай), AGIBOT Zhiyuan (Китай), Robosen (Китай); над стадией заводских испытаний находятся Tesla (США), Sancturay AI (Канада), Boston Dynamics (Южная Корея), Apptronik (США), UBTECH (Китай), Kepler (Китай), Xpeng (Китай), Fourier (Китай), Galactic Machines (Китай), Инновационный центр человекоподобных роботов провинции Чжэцзян (Китай).

Tesla: Роботы станут «трехтриллионным» двигателем роста

29 января 2025 года на конференции по результатам четвертого квартала 2024 года генеральный директор Tesla Илон Маск заявил, что в будущем человекоподобные роботы станут основой промышленности, их количество, вероятно, превысит человеческое и достигнет 10–20 млрд единиц. Цель компании — выпускать 1 млрд штук ежегодно, занимая более 10% рынка, что обеспечит Tesla рыночную оценку в 25–30 трлн долларов.

NVIDIA: Эпоха ChatGPT для универсальных роботов уже близко

На мероприятии COMPUTEX 2025, состоявшемся 21 мая 2025 года, NVIDIA ожидает, что в течение 3–5 лет преимущественно начнут внедряться специализированные роботы (в производстве, логистике и др.), однако их распространению помешают нетехнические факторы (сертификация безопасности, общественное восприятие); ориентировочно через 10 лет универсальные роботы могут стать неотъемлемой частью повседневной жизни. Для этого предстоит преодолеть технические ограничения, связанные с аппаратными кластерами, эффективностью симуляции и консолидацией данных, опираясь при этом на «закон масштаба».

Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг на конференции GTC 2025 анонсировал запуск Isaac GR00T N1 — первой открытой базовой модели для роботов, использующей архитектуру с двойным механизмом, имитирующим человеческие рефлексы и мышление. Одновременно были представлены платформа симуляции Cosmos и физический движок Newton, предназначенные для генерации высококачественных обучающих данных, ускорения взаимодействия роботов с реальным миром.

Кроме того, представленная NVIDIA развлекательная робототехническая система Blue демонстрирует, что роботы больше не ограничиваются промышленными сценариями, а переходят в сферу потребительского применения и интерактивных технологий.

3. Обзор ведущих мировых производителей человекоподобных роботов

(1) Tesla Optimus

Разработанный Tesla универсальный человекоподобный робот Optimus нацелен на выполнение задач на фабриках и в домашних условиях, опираясь на технологию визуального ИИ и FSD. Плановый старт производства запланирован на 2025 год, целевая цена ниже 30 тыс. долларов.

История развития

• Август 2021 г.: на первом AI Day представлена концептуальная графика Optimus, впервые раскрытый план по человекоподобным роботам.

• Октябрь 2022 г.: на AI Day показана начальная версия «голого шасси» (barebot).

• Март–декабрь 2023 г.: робот научился ходить, брать предметы, распознавать объекты зрением, выполнять простые действия (например, йогу), проведено обучение сквозной нейросети (end-to-end).

• Февраль–октябрь 2024 г.: выпущена версия Gen 2 с улучшенными датчиками и контроллерами, более стабильной походкой, автономной навигацией, зарядкой, подъемом по лестнице и взаимодействием с людьми.

• С 2025 г.: планируется внутренняя тестовая эксплуатация тысяч единиц на заводах; массовое производство 50–100 тыс. штук в 2026 г., выход на 500–1 млн штук к 2027 г.

Технические особенности

• Конструкция и производительность: Gen 2 имеет рост около 1,73 м, вес 57 кг, грузоподъемность 20 кг; Gen 3 оснащен ловкой рукой с 22 степенями свободы.

• Силовая установка: использует батареи и силовую установку от электромобилей, обеспечивая длительное время работы и высокую энергоэффективность.

• Двигательные навыки: поддерживает ходьбу, приседание, взятие предметов, стойку на одной ноге и другие базовые функции.

• Восприятие и управление: использует вычислительную платформу FSD, поддерживает автономную навигацию и восприятие среды.

• Исполнительная структура: 14 вращающихся суставов (безрамочные моторы + гармонические редукторы), 14 линейных суставов (планетарные роликовые винты), всего 70 подшипников.

Основные достижения

• Прототип Gen 2 уже выполняет базовые промышленные операции и автономную навигацию.

• Платформа ИИ FSD успешно перенесена на робототехнические системы.

• Внутренний пилотный проект: с 2024 г. развернуто 1000 единиц на заводах Tesla.

• Рыночный план: выпуск тысяч штук в 2025 г., предполагаемая цена 20–30 тыс. долларов.

• Долгосрочная цель: достижение уровня внедрения в 1 млрд единиц, замена рутинного человеческого труда.

(2) Figure AI

Американская робототехническая компания, основанная Бреттом Адкоком в 2022 году. Фокусируется на разработке ИИ-управляемых человекоподобных роботов, призванных решить проблему нехватки рабочей силы, особенно в производственном и розничном секторах.

История развития

• Май 2022 г.: основание компании, фокус на R&D человекоподобных роботов.

• Октябрь 2023 г.: выпуск Figure 01 с интегрированным GPT-4, поддерживающий естественное языковое общение и классификацию объектов.

• Февраль 2024 г.: закрытие раунда B объемом $675 млн (инвестиции Microsoft, NVIDIA, OpenAI и др.), оценка компании достигла $2,6 млрд.

• Август 2024 г.: выпуск Figure 02 с полной модернизацией «железа», ловкая рука с 16 степенями свободы, время автономной работы 20 часов.

• Ноябрь 2024 г.: потребность в 40 единицах на старте; к апрелю 2025 г. ожидается выход на мощность 2000 шт., к третьему кварталу — цель 20 000 шт.

• Февраль 2025 г.: Figure AI ведет переговоры о привлечении $1,5 млрд в рамках раунда C, оценка достигает ~$40 млрд.

• Будущие планы: отгрузка 100 тыс. штук за 4 года, новый производственный цех откроется в 2025 г.

Технические особенности

• Зрение и восприятие: оснащена 6 RGB-камерами и лидаром, обладает всесторонним восприятием окружающей среды.

• Навыки рук: одна рука имеет 16 степеней свободы, способна поднимать 25 кг с высокой точностью.

• Вычислительная платформа: оборудована GPU NVIDIA RTX, скорость вывода ИИ в 3 раза выше предыдущего поколения.

• ИИ-система: использует архитектурный подход многоуровневого воплощенного ИИ (планирование, принятие решений, выполнение), снижая зависимость от OpenAI, разрабатывает сквозной ИИ самостоятельно.

Основные достижения

• Тестирование на заводе: успешно прошел 7×24-часовое тестирование в заводе BMW, выполнив задачи сборки и транспортировки.

• Коммерческое продвижение: заключены контракты с крупными корпорациями, к апрелю 2025 г. выйдет на объем 2000 шт., в Q3 — серийный выпуск 20 000 шт.

• Ход привлечения финансирования: раунд B в $675 млн в 2024 г. (оценка $2,6 млрд); в 2025 г. идет подготовка к раунду C с оценкой ~$40 млрд.

• Будущие планы: развертывание 100 тыс. роботов в течение 4 лет, охват промышленных и бытовых задач.

(3) Unitree Robotics

Основанная в Ханчжоу (Китай) в 2016 году компания Unitree Robotics специализируется на разработке высокотехичных ногоходящих роботов и универсальных человекоподобных роботов. Известна полным независимым производством ключевых компонентов и алгоритмов управления движением. Ассортимент включает потребительский, промышленный и шоу-сегменты. Стратегия «низкая стоимость, высокая производительность» способствует коммерциализации. Доля рынка ее четвероногих роботов превышает 60%, компания первыми достигла серийного выпуска человекоподобных роботов.

История развития

• 2016 г.: основана в Ханчжоу, основатели пришли из Чжэцзянского университета и Huawei, изначально сфокусированы на разработке алгоритмов управления движением четвероногих роботов.

• 2017 г.: выпущен первый потребительский четвероногий робот Laikago (вес 22 кг, нагрузка 5 кг), привлекший внимание отрасли благодаря цене ниже аналогов от Boston Dynamics.

• 2019–2021 гг.: представлены промышленная модель Aliengo, образовательная A1 и компаньон Go1.

• 2022 г.: 109 роботов-собак Go1 появились на церемонии открытия Олимпийских игр в Пекине; выпущены промышленная B1 и фитнес-помощник PUMP.

• 2023 г.: выпущена улучшенная Go2 с 4D-лидаром; представлен универсальный человекоподобный робот H1 (первый в Китае полнофункциональный бегающий человекоробот) и промышленный квадроход B2.

• 2024 г.: закрытие раунда B2 объемом около 1 млрд юаней; представлен человекоподобный робот Unitree G1; включена в топ-50 китайских ИИ-компаний по версии Forbes China.

• 2025 г.: человекоподобный робот H1 «Fu Xi» выступил на вечеринке CCTV Spring Festival Gala в танце «Yang BOT»; началась ограниченная продажа G1 и H1 по ценам 99 тыс. и 650 тыс. юаней соответственно.

Технические особенности

• Полная независимая разработка цепочки поставок: охватывает моторы, редукторы, контроллеры, лидары, а также высокоточные алгоритмы управления движением.

• Высокая двигательная производительность: Go1 обеспечивает естественное взаимодействие и следование, Go2 оснащена 4D сверхширокоугольным лидаром; промышленный B2 бежит со скоростью 6 м/с, адаптируется к сложным ландшафтам; человекоподобный H1 обладает динамической балансировкой и способностью быстрого бега.

• Поддержка ИИ: обучение движениям для танцев, реакции на музыку и другим интеллектуальным функциям через тренировки больших моделей.

• Бюджетное оборудование: за счет оптимизации моторов, редукторов и цепочки поставок стоимость квадрохода снижена до 1/10 от среднеотраслевой.

Основные достижения

• Продуктовая линейка: потребительская (серия Go), промышленная (серия B), человекоподобные (H1/G1).

• Рыночная динамика: доля рынка четырехногих роботов >60%, серия Go популярна в STEM-образовании. Предзаказы на H1/G1 быстро исчерпаны на JD.com, 50% заказов — зарубежные.

• Международное влияние: участие в CES, шоу перед Супербоулом, церемонии открытия Олимпиады; экспорт в множество стран.

• Технологические прорывы: BeamDojo reinforcement learning позволяет G1 ходить по столбам и бревнам, устойчив к внешним воздействиям; система HOMIE Cockpit для точного полного контроля тела, поддерживает танцы и сложные задачи переноски.

• Коммерциализация: предзаказы H1/G1 в 2025 г. продвигают массовое применение универсальных роботов.

(4) Apptronik

Американская робототехническая компания из Остина (Техас), основанная в 2016 году. Специализируется на разработке универсального человекоподобного робота Apollo для повышения эффективности и безопасности в промышленности, логистике и медицине за счет сотрудничества с людьми.

История развития

• 2016 г.: спин-офф из Человеческой робототехнической лаборатории Техасского университета, начало самостоятельной R&D.

• 2016–2019 гг.: получение грантов от госструктур и частного сектора (включая NASA), разработка экзоскелетов, человекоподобных верхних тел, двухногих мобильных платформ и манипуляторов для логистики.

• 2020 г.: разработан человекоподобный робот с верхней частью тела.

• 2022 г.: создан полностью электрический прототип человекаподобного робота, разработка заняла менее 12 недель.

• Август 2023 г.: представлен вариант Apollo Alpha, первая публичная демонстрация серии Apollo.

Технические особенности

• Размеры и грузоподъемность: рост ~173 см, вес ~73 кг, может нести ~25 кг.

• Двигательная система: оснащен 7-осевым механическим манипулятором с суставами плеча, локтя и запястья для точного обращения с объектами.

• Датчики и восприятие: интегрированы камеры глубины и сверхдальнобойный UHD-лидар для улучшения восприятия в сложных средах.

• Безопасность: использует уникальную силовую архитектуру контроля, обеспечивающую безопасность при совместной работе с людьми, сходно с коллаборативными, а не промышленными роботами.

Основные достижения

• Отраслевое применение: протестирован на заводах Mercedes-Benz (Marionfield и Kecskemét) для транспортировки деталей и проверки качества.

• Интеграция ИИ: сотрудничество с NVIDIA, Google DeepMind и другими для усиления рабочих функций через ИИ.

• Партнерство: взаимодействие с гигантом цепи поставок Jabil для производства и тестирования Apollo на заводах Jabil, планируя помощь в собственной сборке.

• Финансирование и поддержка: в феврале 2025 г. закрыт раунд A объемом $403 млн, оценка ~$1,5 млрд, инвестиции от Google DeepMind, B Capital, Capital Factory и др.

• Награды: Apollo номинирован на премию Fast Company «World Changing Ideas Awards 2024» (Experimental category), отмечен потенциал в борьбе с нехваткой кадров и автоматизации.

• Будущие планы: серийный выпуск сотен единиц в 2025 г., полная коммерциализация в 2026 г., целевая цена <$50 тыс.

(5) Boston Dynamics Atlas

Компания из Массачусетса (США), известная созданием высокоманевренных и гибких человекоподобных роботов. Широко применяется в промышленной автоматизации, логистике и безопасности.

История развития

• 1992 г.: основание компании, ранние проекты для Армии США.

• 2005 г.: выпуск военного квадрохода BigDog (грузоподъемность 154 кг).

• 2013 г.: покупка Alphabet (Google); 2017 г.: перепродажа SoftBank; 2021 г.: Hyundai Motor Group приобрела 80% акций.

• 2015 г.: презентация серии Spot; коммерциализация в 2019 г.; доля мирового рынка 12,67% в 2023 г.

• 2017 г.: выпуск Spot Mini, сочетающего колесное и шагающее передвижение.

• 2013–2024 гг.: гидравлическая версия Atlas (1,5 м, 28 степеней свободы).

• 2024 г.: представлен полностью электроприводной Atlas с добавленными шейными и поясничными вращательными суставами, выполняющий автономную транспортировку на испытаниях.

• План на 2025 г.: пилотное производство на заводе Hyundai Motor в Южной Корее.

Технические преимущества

• Система привода: переход от гидравлики к полностью электроприводной, более компактная конструкция и стабильное управление.

• Контроль движений: способность к быстрому перемещению и точным действиям в сложных условиях, широкий диапазон вращения шеи и пояса.

• Навыки рук: оснащен трехпальцевой ловкой рукой.

• Восприятие среды: 360° сенсорная система, адаптированная под сложные промышленные условия.

• Синергия с ИИ: совместная разработка с Toyota Research Institute крупных моделей поведения для решения сложных задач принятия решений.

Основные достижения

• Промышленные тесты: в 2024 г. перемещение автомобильных деталей на заводе Hyundai.

• Лидерство в управлении движением: Atlas считается эталоном бионического контроля движения.

• Четкое позиционирование: фокус на высокомаржинальных сегментах, таких как высокоточная инспекция и опасные работы.

• Пилотный план: запуск пилота серийного производства в 2025 г. с постепенным расширением коммерческого применения.

4. Текущие вызовы и возможности в секторе человекоподобных роботов

Несмотря на огромный потенциал направления, оно сталкивается с двойными вызовами: технологическими и рыночными. Текущие технологические барьеры включают высокую стоимость оборудования, недостаточное понимание ИИ реального мира и проблемы с точностью управления движением. Тем не менее, благодаря постоянным прорывам и ускоренному капитальному строительству, отрасль сохраняет значительный потенциал развития.

• Барьеры оборудования и стоимости: целевая цена Optimus от Tesla стремится к $20 000, однако лабораторные образцы все еще превышают $100 000, что замедляет коммерциализацию.

• ИИ и сенсорные технологии: несмотря на быстрый прогресс ИИ, текущие роботы пока недостаточно хорошо обобщают данные для сложных сценариев, особенно в вопросах скорости и точности восприятия и принятия решений в реальном времени.

• Децентрализованные сети: для обеспечения более широкой адаптивности роботов децентрализованные сети передачи данных требуют усиленной способности к обработке информации в реальном времени.

Инновационные решения на базе Web3 стремительно выходят на авансцену. Новые парадигмы, такие как децентрализованное обучение ИИ и экономика роботов, существенно снизят затраты на разработку и ускорят массовое внедрение «железа» и технологий. Подобно тому, как Web3 раскрыл свой потенциал в сфере метавселенной и ИИ, направление человекоподобных роботов вполне может стать следующим центральным нарративом Web3.

II. Обозрение проектов Web3-роботов и воплощенного интеллекта

1. Обзор

В условиях стремительного развития ИИ, робототехники и блокчейна проекты Web3-роботов формируют важную точку пересечения новых технологий. Как и каждая великая технологическая трансформация в истории, эта сфера требует терпеливого сбора всех элементов мозаики — сейчас технологическое древо человекоподобных роботов готово к массовому развитию. Интегрируя воплощенный интеллект, децентрализованные физические инфраструктурные сети (DePIN), токеномические механизмы стимулирования и агентов ИИ, данные проекты нацелены на построение открытой, самодвижимой «децентрализованной машинной экономики».

Общие характеристики проектов Web3-роботов и воплощенного интеллекта включают:

• Выполнение задач в реальном мире: роботы собирают информацию об окружении через сенсорные модули (камеры, лидары) и получают инструкции от блока принятия решений ИИ для выполнения таких операций, как навигация, мониторинг или сбор данных;

• Децентрализованные механизмы сотрудничества: посредством токен-систем поощряются поставщики робототехнического оборудования, контрибьюторы данных и вычислительные узлы, реализуя межрегиональный и междоменный обмен ресурсами;

• Интеграция агентов ИИ с роботами: ИИ-агент выступает в роли «контроллера принятия решений» (мозг), а робот — как «физический исполнитель» (тело), обеспечивая единство когнитивных процессов и физических действий;

• Нишевые направления экосистемы: текущие проекты Web3-роботов можно разделить на следующие 8 направлений:

  • Аппаратные платформы роботов

  • ПО и протокольный слой роботов

  • Децентрализованные навигационные и сетевые структуры для данных

  • Пространственный интеллект и моделирование среды

  • Инфраструктура и базовый сетевой уровень (Layer-1)

  • Экономические системы машин

  • Организационные формы децентрализованных DAO в сфере DePAI

  • Геймифицированные/коммуникационные роботизированные проекты

2. Актуальные проекты Web3-роботов и воплощенного интеллекта

(1) BitRobot

https://x.com/BitRobotNetwork

Обзор проекта

BitRobot Network представляет собой децентрализованную сеть на архитектуре Subnet, направленную на ускорение развития воплощенного ИИ (Embodied AI) за счет криптоэкономических стимулов. Его основная задача заключается в агрегации вычислительных ресурсов, роботизированных кластеров, наборов данных (реальных или синтетических) и ИИ-моделей для преодоления текущих барьеров данных и ресурсов в сфере Embodied AI, стимулируя масштабные инновации робототехники.

Инвестиции и финансирование

В начале 2025 года FrodoBots Lab закрыла seed-раунд на $6 млн в партнерстве с Protocol Labs для разработки BitRobot. Раунд возглавил Protocol VC,参与了者 включают Big Brain Holdings, Fabric Ventures, Solana Ventures, а также соучредители Solana и основатели ряда DePIN-проектов.

Принципы продукта

Проще говоря, BitRobot — это «сеть роботизированного взаимодействия», работающая на блокчейне и токен-стимулах, позволяющая всем пользователям совместно использовать роботизированные мощности, вычисления и данные для ускорения разработки ИИ-роботов.

Роли участников Subnet

• Владельцы Subnet (Subnet Owners): определяют задачи Subnet (VRW) и распределяют пропорции вознаграждений.

• Валидаторы Subnet (Subnet Validators): проверяют достоверность результатов, предоставляемых контрибьюторами.

• Контрибьюторы Subnet (Subnet Contributors): предоставляют ресурсы, такие как аппаратное обеспечение роботов, вычислительные мощности или труд.

Экономическая модель и система стимулирования

• Сетевые вознаграждения: стимуляция поставщиков ресурсов (владельцев роботов, провайдеров вычислений) через токены.

• Использование ресурсов: сторонние субъекты (например, ИИ-лаборатории) оплачивают использование ресурсов Subnet, например, тестирование моделей на кластерах роботов.

• Коммерциализация: открытый некоммерческий доступ к наборам данных и моделям; доходы от коммерческих лицензий реинвестируются в экосистему.

(2) Reborn

https://x.com/reborn_agi

Обзор проекта

Reborn преобразует данные о движениях человека в токенизированные активы для создания базовой модели роботов (RFM), используемой для обучения универсальных человекоподобных роботов.

Экосистемная матрица продуктов

1. Единая платформа данных (Unified Data Platform): распределенная инфраструктура, собирающая качественные данные из реального и синтетического миров через носимые устройства захвата движений, VR-взаимодействие, мобильные видео и симулятор Roboverse, формируя основу для масштабируемого обучения.

2. Открытая экосистема моделей (Open Model Ecosystem): библиотека переиспользуемых моделей воплощенного ИИ, включая OpenVLA (визуально-языковая-двигательная модель), контроллеры всего тела и модели ловкого манипулирования; разработчики могут напрямую деплоить или расширять их через магазин физических ИИ-приложений Reborn.

3. Физические агенты (Physical Agents): роботизированные агенты в реальном мире, проходящие трехэтапную эволюцию: совместное телеуправление, развертывание специализированных моделей, общая автономность, образуя прагматичный путь на основе данных.

Роли в сети

1. Контрибьюторы данных: пользователи сообщества предоставляют данные из VR/AR-игр и реальных движений, обучая модель RFM и получая вознаграждения.

2. Валидаторы сети: проверяют достоверность и пригодность данных, получая вознаграждение.

3. Заказчики данных: разработчики роботов приобретают лицензии на использование моделей или сами данные.

Аппаратное обеспечение

Согласно официальному сайту, в обращении находится более 8000 устройств Rebocap™, используемых для захвата и сбора данных о движениях тела.

Категории данных

1. Embodied Vlog (видео задач из реальной жизни): записи от первого лица с обычных камер (смартфоны, GoPro), демонстрирующие тонкие манипуляции, такие как приготовление сэндвичей или мытье посуды.

2. Mocap Life (точный захват движений через Rebocap™): сбор анатомически точных данных суставных точек человека.

3. VR-игры: совместная работа с VR-платформами для захвата данных о движении пальцев и интерактивных операциях.

Финансирование

По данным сайта, проект получил поддержку от GGV Capital; подробности раундов пока не раскрываются.

(3) Vana

https://x.com/vana

Обзор проекта

Vana — это децентрализованный протокол, нацеленный на обеспечение суверенитета данных и пользовательского слоя ИИ-данных. Позволяет пользователям владеть, контролировать и монетизировать свои персональные данные, одновременно строя экосистему DataDAO. Vana рассматривает данные как новый класс цифровых активов, поддерживая концентрирование данных пользователей внутри DataDAO для обучения ИИ-моделей. Это помогает разрушить монопольный контроль крупных корпораций на данные и способствует развитию открытой ИИ-экономики. Уже привлечено более миллиона участников, создавших DataDAO в сферах здоровья, робототехники, науки, предиктивных рынков и др.

Финансирование

Vana закрыла совокупное финансирование в размере $25 млн, включая seed-round под руководством Polychain Capital и A-round под руководством Paradigm, с участием Coinbase Ventures и других. Средства направлены на ускорение разработки пользовательского ИИ и расширение экосистемы, поддержку инкубации DataDAO.

Бизнес-логика

Продуктовая логика Vana строится на трансформации данных из «извлекаемого ресурса» в «активы под контролем пользователя». Пользователи загружают зашифрованные данные в цифровые кошельки Vana, которые затем агрегируются в DataDAO, формируя пулы ликвидности данных (DLP). Разработчики ИИ получают доступ к пулированным данным через смарт-контракты для обучения моделей, а контрибьюторы вознаграждаются governance-токенами и бонусами. Этот подход подчеркивает конфиденциальность, коллективные переговоры и рыночную выявку ценности, избегая проблем публичной верификации традиционных блокчейнов.

Технические преимущества

• Технологии защиты конфиденциальности: зашифрованные записи прав собственности, контроль доступа и доказательства верификации, поддержка ZK-технологий для обеспечения приватности.

• Высокая масштабируемость сетевой архитектуры: глобальное состояние хранит права собственности, разрешения и балансы токенов; нативно поддерживает пулирование данных DataDAO; стандарт токенов VRC-20 используется для управления.

• Интероперабельность: упаковка ERC20 поддерживает экосистему Ethereum; интеграция с инфраструктурными сервисами (Ser и др.) для оптимизации каналов доступа к данным.

Роботизированный нарратив

Vana позиционируется как критически важная инфраструктура для роботизированных сетей, предоставляя принадлежащие пользователям видеоданные и данные сенсоров из реального мира для обучения физических ИИ и автономных систем. Проект делает упор на то, что лицензированные пользовательские данные могут масштабировать развитие робототехники без зависимости от монополистов платформ. Через DataDAO Vana агрегирует разнообразные человеческие данные, помогая роботам лучше взаимодействовать с миром. В настоящее время Vana поддерживает инициацию инкубационных проектов в роботизированной экосистеме, таких как PrismaX и другие лидеры.

Статус токена

TGE проекта состоялось в декабре 2024 г. Текущая капитализация обращаемого предложения составляет $134 млн, полная капитализация — $525 млн. Токен доступен на ведущих биржах, включая Binance и Upbit.

(4) PrismaX

https://x.com/PrismaXai

Обзор проекта

PrismaX представляет собой децентрализованную платформу дата-маркетплейса, специализирующуюся на развитии реалистичных роботов. Благодаря сбору данных силами сообщества и системам стимулирования она закрывает разрыв между роботами и массовым внедрением. Проект разрабатывает многомодельные генеративные ИИ, помогающие роботам «видеть, понимать и взаимодействовать» с физическим миром через визуальные, видео- и сенсорные данные (выходя за рамки только текстовых данных), решая проблему нехватки роботизированных данных и обеспечивая автономию и эффективную координацию без необходимости явного программирования.

Бизнес-модель: сбор данных -> телеуправление -> обучение моделей

1. 2B услуги с данными: предоставление качественных разнообразных визуальных наборов данных для компаний-роботов и ИИ.

2. Платформа телеуправления (Teleop): стандартизированные решения дистанционного контроля, включая управление операторами, платежи, API ПО; тарификация по объему использования или подписке.

3. Обучение моделей и API-услуги: партнерство с ИИ-компаниями, предоставление предварительно обученных моделей или услуг усиления данных против комиссии или роялти.

4. Децентрализованная экономика данных: стимулирование контрибьюторов крипто-токенами, комиссия с транзакций данных.

Дорожная карта

1. Фаза I: телеуправление + сбор данных (2025–2026): главная цель — создание глобальной распределенной сети удаленных операторов, роботы используются преимущественно для сбора данных для ИИ-обучения.

2. Фаза II: реальные задачи + граничные модели (2026–2027): главная цель — выполнение реальных коммерческих задач (логистика, производство), оператор управляет несколькими роботами, ИИ снижает задержки.

3. Фаза III: полная автономность + машинная экономика (2027+): главная цель — реализация высокоавтоматизированной сети роботизированных услуг на базе фундаментальных моделей, управляющих автономными решениями.

Финансирование

В июне 2025 г. завершено финансирование на $11 млн, возглавленное a16z CSX, с участием Virtuals Protocol, Volt Capital, Symbolic Capital, Stanford Blockchain Accelerator и др.

(5) OpenMind

https://x.com/openmind_agi

Обзор проекта

Разработанная OpenMind среда выполнения OM1 представляет собой модульную ИИ-платформу для агентов и роботов, включающую функции движения, голоса и др.

Основные функции

OM1 позволяет настраивать и деплоить ИИ-агентов как в цифровых, так и в физических средах. Достаточно создать одного ИИ-агента, который сможет работать в облаке или выполняться на физическом роботизированном оборудовании, включая четвероногие роботы, а также предстоящую поддержку TurtleBot 3 и человекоподобных роботов.

Сценарии применения

ИИ-агенты, построенные на базе OM1, способны интегрировать данные из множества источников (интернет, X/Twitter, камеры, лидары), после чего публиковать твиты, исследовать вашу комнату, пожимать вам руку или вести диалог. С помощью OM1 можно одновременно общаться с gpt-4o от OpenAI и фактически «пожимать ему руку».

Технические особенности

• Мультиагентные конечные точки: позволяют разным типам ИИ-агентов работать согласованно через единый API.

  • Планировщик (Planner): отвечает за принятие решений и декомпозицию задач, определение целей и приоритетов.

  • Навигатор (Navigator): отвечает за формирование маршрута выполнения и оптимизацию процесса.

  • Восприятие/Управление (Perception/Control): обрабатывает восприятие среды и исполнение конкретных действий.

• Модульность и масштабируемость: система спроектирована модульно, позволяя разработчикам добавлять или заменять агенты по мере необходимости. Такая гибкость применима в различных сценариях — от управления роботами до сложных систем принятия решений.

Поддержка Open Source

OpenMind предоставляет часть исходного кода на GitHub для демонстрации генерации решений через рекурсивные промпты и интеграции с API OpenAI GPT-4o.

(6) FrodoBots

https://x.com/frodobots

Обзор проекта

Инновационный проект, сосредоточенный на технологиях ИИ и робототехники, занимается созданием бокового клуба ИИ-управляемых человекоподобных роботов и глобальной роботизированной сети. Используя технологии DePIN, он создает экосистему, объединяющую роботизированные состязания, игры и исследования.

Финансирование

Сообщается, что на начальном этапе проект привлек $2 млн pre-seed. В начале 2025 года FrodoBots Lab закрыла seed-раунд на $6 млн в партнерстве с Protocol Labs для разработки BitRobot.

Ключевые функции

• Боковой клуб роботов: разработка человекоподобных роботов для реалистичных соревнований, интеграция ИИ и развлечения.

• Глобальная роботизированная сеть: создание распределенного флота роботов для сбора данных, изучения городской навигации и др.

• Инновации в ИИ и наборах данных: генерация уникальных наборов данных через соревнования, стимулирующая развитие алгоритмов ИИ и робототехники.

• Сообщество и партнерства: проведение совместно с глобальными партнерами ИИ-воркшопов и демонстраций для обмена технологиями и внедрения.

Экономическая модель и токены

Недавно проект выпустил мем-токен робота $SAM @SamIsMoving — робот, собирающий данные о реальном мире в реальном времени, регулярно публикующий снимки улиц в официальном аккаунте X.

(7) XMAQUINA

https://x.com/xmaquinaDAO

Обзор проекта

XMAQUINA представляет собой DePAI DAO, предлагающий децентрализованные инвестиционные возможности в сфере роботов и машинной экономики. Владение нативным токеном платформы $DEUS дает доступ к инвестициям и доходам от работы роботов.

Ключевая цель

• Построение децентрализованной машинной экономики: создание экосистемы, управляемой сообществом, с сотрудничеством в сети peaq для децентрализованного управления и взаимодействия машин и роботов.

• Ончейн-платформа управления роботами: регистрация, сертификация и управление данными для робототехнического оборудования, обеспечивающие доверенную работу в децентрализованных сетях.

• Управление и распределение на основе сообщества: использование токена $DEUS и механизма DAO для передачи права выбора правил машинной экономики и распределения ресурсов комьюнити.

Технологии и приложения

• Маркетплейс: децентрализованный рынок для торговли компонентами роботов, ИИ-моделями и услугами, стимулирующий инновации и обмен технологиями.

• Deus Labs: отдел R&D внутри DAO, сосредоточенный на разработке open-source робототехники, этического ИИ и децентрализованных технологий.

• ИИ-агенты: разработка агентов для автоматизации операционных и управленческих процессов DAO.

Финансирование

• В конце апреля 2025 г. IDO разместило 25 млн токенов $DEUS (2,5% от общего предложения 1 млрд), цена составила $0,04 за токен.

• В феврале 2025 г. проведен сбор средств через DEUS Genesis Auction, в рамках которого на сети peaq собрано 3 703 703 токена $PEAQ.

• Сообщается о завершении раннего seed-раунда с участием EoT Ventures, Moonrock Capital и др.; сумма не раскрывается.

(8) GEODNET

https://x.com/GEODNET_

Обзор проекта

Децентрализованная сеть динамического позиционирования в реальном времени, обеспечивающая сантиметровую точность GPS для роботов, дронов и автоматизированных машин. Создает ИИ-управляемую навигационную систему и выступает географическим информационным центром реального мира.

Принцип работы

• Базовые станции: частные или корпоративные пользователи приобретают и устанавливают GNSS-оборудование (спутниковых майнеров), собирают сигналы позиционирования на открытых участках и передают их через интернет. Станции рассчитывают разницу во времени прохождения сигналов и генерируют высокоточные данные коррекции RTK.

• Блокчейн и токеномическое стимулирование: использование токена $GEOD для поощрения участников. Операторы станций получают награды в GEOD за предоставление качественных GNSS-данных, а потребители данных покупают данные коррекции RTK для доступа к сети, что сокращает предложение токенов и поддерживает их стоимость.

• Децентрализованная верификация: применение протоколов Proof of Accuracy и Proof of Stake для обеспечения достоверности данных и безопасности сети, предотвращения манипуляций.

Финансирование

• В феврале 2025 г. закрыто OTC-финансирование на $8 млн, возглавлено Multicoin Capital, с участием ParaFi Capital, Digital Asset Capital Management и др.

• В апреле 2024 г. закрыто финансирование на $2 млн с участием Pantera Capital, CoinFund, VanEck, Santiago Roel Santos и др.

Статус токена

TGE состоялось в Q3 2023 г. Текущая капитализация обращаемого предложения — $57 млн, полная — $179 млн. Доступен на биржах Gate, MEXC и др.

(9) Auki/Posemesh

https://x.com/AukiNetwork

Обзор проекта

Проект пространственных вычислений на базе DePIN, нацеленный на построение децентрализованной сети машинного восприятия. Посредством протокола совместных пространственных вычислений позволяет устройствам безопасно и конфиденциально обмениваться пространственными данными и вычислительными мощностями, формируя общее понимание физического мира.

Бизнес-логика

• Ввод данных: любые сенсорные устройства могут участвовать в сети Posemesh для предоставления пространственных данных, узлы обеспечивают вычисления и хранение.

• Обработка данных: сеть posemesh агрегирует данные, генерируя высокоточные пространственные карты и сервисы.

• Вывод данных: предприятия/разработчики используют данные для оптимизации бизнеса (навигация роботов, AR-опыт), оплачивая токены.

• Экосистемное стимулирование: поставщики данных и операторы узлов получают токены, Auki Labs зарабатывает на комиссиях за транзакции и кастомных услугах.

• Положительная обратная связь: токен-экономика стимулирует присоединение большего числа устройств и узлов, расширение масштаба сети повышает точность данных и расширяет сценарии применения.

Финансирование

Около августа 2024 г. состоялся преплейс белого списка для сообщества. Согласно официальному блогу, в нем участвовало 390 квалифицированных адресов, собрано около 204 700 USDT.

Статус токена

TGE прошло в конце августа 2024 г. Текущая капитализация обращаемого предложения — $69 млн, полная — $284 млн. Доступен на бирже MEXC.

(10) peaq

https://x.com/peaq

Обзор проекта

peaq — блокчейн Layer 1, специализирующийся на DePIN и машинной экономике, основанный в 2017 году.

Характеристики проекта

• Инфраструктура DePIN: предлагает модульные функции DePIN, поддерживая разработчиков в создании децентрализованных физических инфраструктурных проектов в сферах IoT, мобильности, энергетики, сельского хозяйства, игр и др.

• Машинная экономика: выделяет каждое устройство автономной идентичностью, платежными функциями и контролем доступа, позволяя оборудованию самостоятельно осуществлять транзакции, обмениваться данными и сотрудничать.

• Кроссчейн взаимодействие: соединен с более чем 90 блокчейнами, поддерживает потоки кроссчейн-данных и ликвидности.

• Токен $PEAQ: нативный токен сети, используемый для оплаты комиссий, управления сетью, вознаграждения машин, владения NFT и предоставления ликвидности в DeFi.

Основные функции

• Децентрализованная идентичность и контроль (peaq ID и peaq Control): назначение каждому устройству самоуправляемой цифровой идентичности (peaq ID) для идентификации и аутентификации. peaq Control — центр управления Web3-машинами, объединяющий устройства, датчики, автомобили и роботов, гарантируя их безопасное взаимодействие с сетью.

• Управление доступом и правами (peaq Access): механизм контроля доступа на основе ролей, позволяющий разработчикам определять группы пользователей, роли и разрешения. Например, в IoV-приложениях только авторизованные пользователи могут получить доступ к общему автомобилю.

• Децентрализованные платежи и экономическая модель (peaq pay): поддерживает P2P-платежи между машинами и пользователями, обеспечивая безопасность средств и прозрачность транзакций. peaq pay проверяет достаточность средств через мультиподписные кошельки и обрабатывает возвраты или расчеты после завершения сервиса.

• Верификация и достоверность данных (peaq verify): гарантирует, что данные в сети DePIN реальны и происходят с физических устройств, предотвращая мошенничество. Верификация проходит в три этапа: проверка происхождения машин, проверка согласованности данных и community verification.

• Модульные функции DePIN и поддержка разработчиков: предоставляет полный технологический стек (поддержка смарт-контрактов, кроссчейн-бриджи, хранилище данных, ИИ-агенты).

• Экосистемное стимулирование (DePIN Flywheel): дизайн стимулов через модель «DePIN Flywheel», участники (владельцы устройств, разработчики, пользователи) вознаграждаются токенами за вклад ресурсов или данных, привлекая новое оборудование и формируя благоприятный цикл.

Финансирование

• В мае 2024 г. завершена кампания сбора средств через CoinList на $20 млн с участием более 14 500 членов сообщества.

• В марте 2024 г. закрыто финансирование на $15 млн, возглавлено Generative Ventures и Borderless Capital, с участием Spartan Group, HV Capital, CMCC Global, Animoca Brands и др.

Статус токена

TGE состоялось в ноябре 2024 г. Текущая капитализация обращаемого предложения — $135 млн, полная — $483 млн. Доступен на биржах Gate, Bitget, MEXC и др.

(11) CodecFlow

https://x.com/codecopenflow

Обзор проекта

CodecFlow представляет собой ИИ-оператора и исполнительный слой для роботов на блокчейне Solana, сфокусированный на устранении ограничений традиционной автоматизации в ПО и робототехнике. Посредством моделей Vision-Language Actions (VLA) он позволяет ИИ воспринимать, рассуждать и выполнять действия на экране или в роботизированных системах. Проект включает Fabric (многооблачный исполнительный слой для GPU-нагруженных задач) и Operator Kit (optr) (легковесный SDK для создания десктопных, браузерных, симуляционных и роботизированных агентов).

Принципы продукта

Логика продукта CodecFlow строится на сквозном выполнении ИИ-операторами: от восприятия (визуально-языковой ввод) к рассуждению (обработка VLA) и действию (исполнение на экранах/роботах). Традиционная автоматизация полагается на хрупкое скрейпинг UI или API, тогда как CodecFlow использует Fabric для динамической оптимизации распределения вычислительных ресурсов, выбирая наиболее дешевые узлы для GPU-задач; модульно управляет состоянием агентов, действиями и безопасностью, обеспечивая составность и защиту. Такой подход подчеркивает надежность распределенных вычислений, поддерживая бесшовный переход разработчиков от локальных сред к удаленным, применимо как для программной автоматизации, так и для физического взаимодействия роботов.

Ключевые функции

• Интеграция моделей VLA: ИИ-агенты воспринимают среду, принимают решения и исполняют задачи через каркас визуально-языковых действий, поддерживая взаимодействие с экранами и контроль роботов.

• Исполнительный слой Fabric: многооблачное управление GPU, семплирование емкости и ценообразования в реальном времени, выбор оптимальных узлов для ресурсоемких вычислений.

• SDK Optr: легковесный инструмент создания агентов с управлением действиями, отслеживанием состояния, симуляциями и модулями безопасности для десктопных/браузерных/роботизированных сред.

• Поддержка удаленных симуляций: разработчики могут запускать симуляции на серверах без мощного локального оборудования, повышая доступность.

Статус токена

TGE проекта состоялось в мае 2025 г. Текущая капитализация обращаемого предложения — $30 млн, полная — $40 млн. На биржах не торгуется, основные торги идут на DEX. CA: 69LjZUUzxj3Cb3Fxeo1X4QpYEQTboApkhXTysPpbpump

(12) RICE AI

https://x.com/realRiceAI

Обзор проекта

RICE AI сосредоточен на разработке роботов AGI. Построен на BNB Chain как сеть DePIN, соединяющая глобальных роботов для обмена данными и сотрудничества, решая проблему дефицита данных для развития роботизированного ИИ. Проект поддержан гонконгской компанией Rice Robotics, его базовым аппаратным обеспечением является развернутый Minibot M1. Платформа предназначена для сбора высококачественных реальных тренировочных данных для роботов методом краудсорсинга, демократизируя отрасль и ускоряя развитие AGI.

Финансирование

В августе 2025 г. проект провел преплейс токена $RICE через TokenFi Launchpad, собрав $750 тыс. (10% от общего предложения), при полной оценке (FDV) $7,5 млн.

Принципы продукта

Логика продукта RICE AI строится на модели DePIN: глобальные роботы (включая Minibot M1) загружают сенсорные и интерактивные данные в сеть в обмен на вознаграждения $RICE; эти данные поступают в децентрализованную «фабрику отливок» ИИ для обучения фундаментальных моделей физических роботов. Разработчики могут подписаться на модели для создания ИИ-приложений, получая скидку при оплате $RICE. Платформа монетизирует данные через токенизацию, решая проблемы высоких затрат, задержек и изоляции при сборе данных в робототехнике, стимулируя переход от симуляционных к реальным данным и в конечном итоге обеспечивая автономное обучение и сотрудничество роботов.

Ключевые функции

• Вклад данных и вознаграждения: владельцы роботов загружают интерактивные данные (захват объектов, траектории движения) через VR-телеуправление или автоматический сбор, зарабатывая $RICE.

• Обучение моделей и доступ: децентрализованная фабрика обучает фундаментальные модели физического ИИ на собранных данных, доступна по подписке (скидка при оплате $RICE).

• Управление и дата-маркетплейс: $RICE используется для управления платформой и купли-продажи данных; часть комиссий направляется на buyback и сжигание токенов.

• Интеграция роботов: поддержка оборудования типа Minibot M1, интеграция обработки GPU для обучения и сотрудничества в реальном времени.

• Поддержка мультиисточниковых данных: включая сторонних роботов, дистанционное управление, ego-центричное видео и др.

Статус токена

TGE проекта состоялось в августе 2025 г. Текущая капитализация обращаемого предложения — $22 млн, полная — $120 млн. Доступен на Binance Alpha и MEXC.

III. Заключение и перспективы

На данный момент сфера Web3-роботов и воплощенного интеллекта находится на ранних стадиях, целая экосистема еще не сформирована, отраслевые стандарты и парадигмы применения постоянно развиваются. Наблюдаемые на сегодняшний день форматы проектов Web3-роботов условно делятся на три категории:

Во-первых, новые проекты, изначально сфокусированные на Web3-роботах и воплощенном интеллекте, лишенные наследия прошлого, способны органично интегрировать ончейн-стимулы и воплощенный интеллект, обладая огромным потенциалом для инноваций.

Во-вторых, проекты, ранее ориентированные на DePIN, ИИ или данные, недавно расширили нарративы, войдя в роботизированный сектор. Такие команды часто более зрелы и имеют налаженное комьюнити, что обеспечивает базу для быстрой проверки гипотез и внедрения.

В-третьих, легковесные проекты, базирующиеся на Meme, играх или социальных взаимодействиях. Имея较低的 порог входа в технологии, они компенсируют это сильными навыками управления сообществом и гибкостью нарративов, что также может привести к быстрому успеху некоторых лидеров рынка.

Таким образом, хотя отрасль сегодня сталкивается с комплексными вызовами в интеграции технологий, пользовательском опыте и образовании, синергия воплощенного интеллекта и Web3 несет колоссальный потенциал для смены парадигмы. Человекоподобные роботы, являясь наиболее конкретным носителем воплощенного интеллекта, при глубокой интеграции с ончейн-идентичностью, системами стимулирования и децентрализованными автономными организациями, способны создать по-настоящему автономных цифровых агентов. Они не только примут участие в цифровой экономике, но и изменят способы производства и сотрудничества в физическом мире. Мы убеждены, что Web3-роботы с человеческим обликом станут следующим важным нарративом долгосрочного внимания и, возможно, ключевым входом для связи физического и виртуального пространств.