機器經濟的崛起：Web3 如何使機器人作爲自主系統運行

介紹

近年來，機器人行業在技術和商業範式上達到了一個轉折點。傳統上，機器人被視爲“工具”——依賴於集中式企業調度系統，無法進行自主協作，缺乏任何形式的經濟代理。然而，隨着人工智能代理、鏈上支付(x402)和新興的機器經濟的融合，機器人生態系統正在迅速演變。競爭不再僅限於硬件能力，而是轉變爲一個由“物理體現、智能、支付和組織結構”組成的多層復雜系統。

這一轉變更值得注意的是，全球資本市場現在正在迅速定價這一趨勢。摩根士丹利預計，到2050年，人形機器人市場可能達到$5 萬億，同時推動供應鏈、運營和服務行業的巨大增長。在同一時期，全球部署的人形機器人數量可能超過10億臺，標志着從工業設備向“真正的大規模社會參與者”的轉變。(1)

爲了更好地理解機器人未來的發展軌跡，可以將生態系統視爲四個明確劃分的層次：

資料來源：Gate Ventures

1. 物理層： 物理層包括所有具體現載體，如類人機器人、機械臂、無人機和電動汽車充電機器人。該層涉及基本問題，例如“它能移動嗎？”和“它能進行物理工作嗎？”——涵蓋了運動、操作、機械可靠性和成本效率。在這一階段，機器人仍然缺乏經濟代理能力：它們不能接收付款、購買服務或自主管理資源。

2. 控制與感知層： 控制與感知層涵蓋了傳統的機器人控制系統、SLAM、感知系統、語音和視覺識別，以及今天的LLM + Agent架構，結合了先進的機器人操作系統，如ROS和OpenMind OS。該層使機器人能夠“看、聽、理解和執行任務”，但經濟活動，如支付、合同和身分管理——仍然需要人類在後臺的幹預。

3. 機器經濟層： 真正的轉型始於機器經濟層。在這裏，機器配備了錢包、數字身份和信譽系統(，例如，ERC-8004)。通過像x402這樣的機制、鏈上結算和鏈上回調，機器人可以直接支付計算、數據、能源和訪問權。他們還可以自主接收付款、托管資金並發起基於結果的付款。在這個階段，機器人從“企業資產”轉變爲能夠參與市場的“經濟實體”。

4. 機器協調與治理層： 一旦機器人擁有自主身分和支付能力，它們可以組織成車隊和網路，例如無人機羣、清潔機器人網路或電動車能源網路。這些系統可以動態定價服務、調度任務、競標工作、分享收入，甚至形成基於DAO的自主經濟集體.

通過這四個層次，我們可以看到：

機器人技術的未來不僅僅是硬件革命，它代表着對“物理系統、智能、金融和組織模型”的系統性重構。

這一演變不僅重新定義了機器能做什麼，也重新定義了價值是如何創造和捕獲的。機器人公司、人工智能開發者、基礎設施提供商以及加密原生支付和身分協議都將在這個新興的機器驅動經濟中找到自己的位置。

爲什麼機器人產業現在正在蓬勃發展？

幾十年來，機器人技術在實驗室、展覽和小衆工業應用之間搖擺不定——總是離大規模採用只有一步之遙。2025年後，這最後一步正在跨越。資本市場、技術準備和來自行業領袖的見解，例如NVIDIA首席執行官黃仁勳，都指向同一個結論：

“通用機器人領域的ChatGPT時刻即將到來。”

這不是市場炒作，而是基於三個匯聚信號的結論：

1. 啓用技術的同時成熟：計算、模型、仿真、感知和控制

2. 從閉環控制轉向LLM/代理驅動的開放決策

3. 從單機能力躍升到系統級智能：機器人正在從僅僅能夠“行動”演變爲能夠“協作、推理和經濟運營”

詹森·黃進一步預測，人形機器人將在五年內廣泛進入商業應用，這與2025年現實世界的行業部署和資本流動密切相關。

資本視角："機器人拐點"已被定價

在2024年至2025年期間，機器人行業經歷了前所未有的資金密度和交易規模。僅在2025年，多個融資輪次就超過了$500 百萬到$1 億，超越了前幾年的總融資額。

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資料來源：Gate Ventures

資本市場已經明確表態：機器人技術已進入可投資驗證階段。

這些融資輪次的共同特徵包括：

• 它們不是"概念驅動的投資"，而是專注於生產線、供應鏈、通用智能和現實世界的商業部署。

• 他們強調集成的硬件–軟體棧、全棧架構和端到端的機器人生命週期服務系統，而不是孤立的項目。

資本不會在數百億或數十億美元的規模上無緣無故地投入——這些投資反映了對行業日益成熟的強烈信心。

技術視角：多項突破匯聚

在2025年，機器人技術經歷了前所未有的"技術突破融合"。人工智能代理和大語言模型的進步使機器人從遵循指令的機器升級爲能夠在語言、視覺和觸覺之間進行推理的"理解代理"。多模態感知和下一代控制模型)，例如RT-X、Diffusion Policy(，爲接近通用智能奠定了基礎。

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來源：英偉達

與此同時，仿真和轉移技術正在迅速成熟。高保真仿真環境如Isaac和Rosie顯著縮小了仿真與現實之間的差距，使得機器人能夠在虛擬環境中以極低的成本進行大規模訓練，並可靠地將這些能力轉移到現實世界。這從根本上解決了機器人技術中長期存在的瓶頸，包括學習週期緩慢、高數據獲取成本以及在現實環境中訓練所帶來的高風險。

在硬件方面，電動機、關節和傳感器的規模經濟——加上中國在機器人供應鏈中日益增強的主導地位——顯著降低了成本。隨着大規模生產的加速，機器人變得可以大規模“復制和部署”。

關鍵是，可靠性和能效的提高使得機器人能夠滿足商業部署的最低要求。增強的電機控制、冗餘安全系統和實時操作系統現在使得機器人能夠在企業級環境中長時間穩定運行。

綜合考慮，這些因素使得機器人產業首次能夠超越“實驗室演示”階段，朝着大規模、現實世界的部署邁進。這就是機器人熱潮現在展開的根本原因。

商業化：從原型 → 大規模生產 → 現實世界部署

2025年標志着機器人商業化路徑首次變得清晰。領先公司如Apptronik、Figure和Tesla Optimus相繼宣布大規模生產計劃，標志着類人機器人正在從原型模型轉向可復制、工業化的產品。同時，企業已經開始在倉儲物流和工廠自動化等高需求場景中進行試點部署，驗證機器人在現實環境中的效率和可靠性。

隨着硬件制造規模的擴大，運營即服務)OaaS(模型獲得了市場驗證。企業可以按月訂閱機器人服務，而不是支付高昂的前期購買成本，從而顯著改善投資回報率結構。該模型已成爲推動大規模機器人採用的關鍵商業創新。

與此同時，行業正在迅速填補支持服務基礎設施的空白，包括維護網路、備件供應鏈、遠程監控和運營平台。隨着這些能力的成熟，機器人越來越具備持續運營和閉環商業化所需的條件。

總體而言，2025年是一個裏程碑式的年份——機器人行業從詢問“這能被制造嗎？”轉變爲“這能被銷售、部署並且以可承受的價格使用嗎？”可持續且積極的商業化週期首次出現。

Web3 × 機器人生態系統

隨着機器人行業在2025年全面擴張，區塊鏈技術也找到了明確的角色——補充機器人生態系統中的幾個關鍵能力。這些可以總結爲三個核心方向：i) 機器人數據收集；ii) 跨設備機器協同網路；iii) 使自主市場參與成爲可能的機器經濟網路。

) 去中心化 + 代幣激勵：機器人訓練的新數據來源

訓練物理人工智能模型的一個主要瓶頸在於缺乏大規模、多樣化和高質量的真實世界互動數據。DePIN / DePAI 的出現爲誰貢獻數據以及如何激勵持續貢獻提供了新的 Web3 解決方案。

然而，學術研究始終表明，去中心化數據並不一定是高質量的訓練數據。在這些數據可以用於大規模模型訓練之前，後端數據引擎仍然是過濾、清洗和控制偏見的關鍵。

本質上，Web3 解決了 “數據供應激勵” 問題——而不是 “數據質量” 問題本身。

傳統的機器人訓練數據僅限於實驗室、小型車隊或內部企業收集，導致嚴重的可擴展性限制。

DePIN/DePAI 模型利用代幣激勵來動員日常用戶、設備操作員和遠程控制器作爲數據貢獻者，極大地擴展了數據規模和多樣性。

代表性項目包括：

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• NATIX網路: 通過Drive&App和VX360將日常車輛轉變爲移動數據節點，收集視頻、地理空間和環境數據。

• PrismaX: 收集高質量的物理交互數據 ( 抓取、組織、物體移動 ) 通過遠程控制市場。

• BitRobot Network: 使機器人節點能夠執行可驗證的機器人任務 (VRT)，生成真實的導航、操作和協作數據。

這些舉措展示了Web3如何有效地擴大數據供給側，涵蓋傳統系統難以觸及的現實世界和長尾場景。

然而，學術研究表明，衆包或去中心化的數據通常表現出結構特徵，如準確性有限、高噪聲水平和顯著偏差。關於衆包和移動衆測的廣泛研究表明：

1. 數據質量、噪聲和格式不一致性的大變異 重大貢獻者之間的差異需要檢測和過濾。

2. 結構偏差普遍存在 參與者往往集中在特定地區或人口羣體中，導致採樣分布無法準確反映現實世界的情況。

3. 原始衆包數據不能直接用於模型訓練 在自動駕駛、具身人工智能和機器人領域的研究強調，高質量的數據集必須經過完整的流程：採集 → 質量審核 → 冗餘對齊 → 數據增強 → 長尾補全 → 標籤一致性修正，而不是 “收集並使用”。

因此，Web3 擴大了數據的可用性，但這些數據是否可以被訓練則取決於後端數據工程。

DePIN的真實價值在於爲物理AI提供“持續、可擴展和低成本”的數據基礎設施。

與其說Web3立即解決了數據準確性挑戰，不如說它解決了以下基本問題：

• 誰願意長期貢獻數據？

• 如何激勵更多的現實世界設備參與？

• 數據收集如何從集中模型演變爲可持續的開放網路？

換句話說，DePIN/DePAI 爲可擴展的數據量和更廣泛的覆蓋提供了基礎，將 Web3 定位爲物理 AI 時代數據源層的關鍵部分——但它本身並不能保證數據質量。

( 通用操作系統作爲機器人協作的通信層

機器人行業正從單機智能向多智能體協作發展，但一個核心瓶頸仍然存在：不同品牌、形態和技術棧的機器人無法共享信息或互操作。因此，協作被局限於封閉的、特定供應商的系統，嚴重限制了可擴展性。

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通用機器人操作系統層的出現，如OpenMind，提供了一種新解決方案。這些系統不是傳統的控制軟件，而是跨體現的智能操作系統，發揮着類似於智能手機中Android的作用，爲機器人之間的通信、認知和協作提供共享語言和基礎設施。(8)

在傳統架構中，機器人的內部傳感器、控制器和推理模塊是孤立的，使得跨設備共享語義信息變得不可能。相比之下，統一的機器人操作系統層標準化了感知接口、決策格式和任務規劃方法——使得機器人首次能夠實現：

• 抽象環境表現 ( 視覺 / 聲音 / 觸覺 → 結構化語義事件 )

• 統一指令解釋 (自然語言 → 行動計劃)

• 可共享的多模態狀態表示

這實際上相當於在基礎層安裝一個認知層——一個使機器人能夠理解、表達和學習的層。

因此，機器人不再是“孤立的執行者”。相反，它們獲得了統一的語義接口，使其能夠集成到更大規模的協調機器網路中。

此外，一般用途機器人操作系統的最重要突破在於跨表現的兼容性。首次，不同品牌、形態和架構的機器人可以有效地“說同一種語言”。多樣化的機器人系統可以通過單一的操作系統連接到共享數據總線和統一控制接口，爲真正的互操作性奠定基礎。

資料來源：Openmind

這種跨品牌互操作性首次使行業能夠有意義地探索：

• 多機器人協作

• 任務競標和調度

• 共享感知與共享地圖

• 跨空間協調任務執行

合作的前提是對信息格式的“共享理解”。通用機器人操作系統 (OS) 正在解決這一基礎語言層的挑戰。

在跨設備機器協作系統中，peaq代表了另一個關鍵基礎設施方向：一個協議層，爲機器提供可驗證的身分、經濟激勵和網路級協調能力。 (9)

peaq並不解決"機器人如何理解世界"，而是解決機器人如何作爲獨立實體參與網路的問題。

其核心設計包括：

1. 機器身分

peaq 爲機器人、設備和傳感器提供去中心化身份註冊，使它們能夠：

• 作爲獨立實體加入任何網路

• 參與可信的任務分配和信譽系統

這是機器成爲真正的“網路節點”的前提。

2. 自主經濟帳戶

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資料來源：Peaq

機器人被賦予經濟自主權。通過原生穩定幣支付和自動計費邏輯，機器人可以獨立對帳並進行支付，而無需人工幹預，包括：

• 基於使用的傳感器數據結算

• 每次調用的計算和模型推理支付

• 服務交付後機器人之間的即時結算 )例如，運輸、交付、檢查(

• 基礎設施使用的自動支付，例如充電和空間租賃

機器人也可以採用有條件支付：

• 任務完成 → 自動付款

• 結果未達到標準 → 資金自動凍結或退還

這使得機器人協作變得可信、可審計和自動可執行——這些能力對於大規模商業部署至關重要。

此外，通過機器人在現實世界中提供服務和資源所產生的收入可以被代幣化並映射到鏈上，從而以透明、可追蹤、可交易和可編程的方式表示價值和現金流，從而形成以機器本身爲中心的資產表示。

隨着人工智能和鏈上系統的發展，目標是讓機器自主賺取、支付、借款和投資——直接進行機器與機器之間的交易，形成通過基於DAO的協調和治理管理的自組織機器經濟。

3. 多設備任務協調

在更高層面上，peaq 提供協調框架，使機器能夠：

• 分享狀態和可用性信息

• 參與任務競標和匹配

• 協調資源分配 )計算、移動性、感知能力(

這使得機器人能夠像一個節點網路一樣運作，而不是孤立的單元。只有當語言和接口統一時，機器人才能真正進入協作網路，而不是被困在孤立的生態系統中。

通用的跨機器人操作系統平台，如OpenMind，旨在標準化機器人如何理解世界和解釋指令，而peaq風格的Web3協調網路則探索異構設備如何在網路層面實現可驗證的、有組織的協作。這些是許多代表性努力之一，反映了整個行業向統一通信層和開放互操作性的轉變。

) 機器經濟網路，促進自主市場參與

如果跨設備操作系統解決了“機器人如何溝通”，而協調網路解決了“機器人如何協作”，那麼機器經濟網路則解決了一個更根本的問題：如何將機器人生產力轉化爲可持續的資本流動，使機器人能夠爲自己的運營付費並形成閉環經濟。

在機器人行業中，一個長期缺失的部分是“自主經濟能力”。傳統機器人可以執行預定義的指令，但無法獨立分配外部資源、定價其服務或結算成本。一旦在復雜環境中部署，它們必須依賴人類後端進行會計、審批和調度，這嚴重限制了協作效率，使大規模部署變得困難。

x402: 授予機器人經濟主體地位

來源： X@CPPP2443_

x402，一種下一代代理支付標準，填補了這一基本空白。機器人可以直接在HTTP層發起支付請求，並使用可編程的穩定幣（如USDC）完成原子結算。這使得機器人不僅能夠完成任務，還能夠自主購買執行任務所需的一切：

• 計算資源 ###LLM推理 / 控制模型推理(

• 場景訪問和設備租賃

• 其他機器人提供的勞動服務

首次，機器人可以像經濟主體一樣自主地消費和創造價值。

近年來，機器人制造商與加密基礎設施提供商之間的合作產生了具有代表性的現實世界實施，證明機器經濟網路正在從概念轉向部署。

OpenMind × Circle: 爲機器人提供原生穩定幣支付

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資料來源：Openmind

OpenMind將其跨設備機器人操作系統與Circle的USDC集成，使機器人能夠在任務執行流程中原生完成支付和結算。

這代表了兩個重大突破：

1. 機器人任務管道可以直接集成金融結算，而無需依賴後端系統

2. 機器人可以在不同平台和品牌之間進行“無國界支付”

對於機器協作，這一能力是向自主經濟集體邁進的基礎。

Kite AI：機器經濟的代理原生區塊鏈基礎

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來源：Kite AI

Kite AI 進一步推動了機器經濟的基礎設施，通過爲 AI 代理設計鏈上身分、可組合錢包以及專門爲 AI 代理提供的自動支付和結算系統，使代理能夠自主在鏈上執行交易。 )10(

它提供了一個完整的自主代理經濟運行時，與使機器人獨立參與市場的目標高度一致。

1. 代理/機器身分層 )Kite Passport(：爲每個AI代理)發放密碼身分和多層密鑰系統，並可能映射到物理機器人(，從而實現對資金支出和代表誰支出進行細粒度控制，具備撤銷和問責能力——將代理視爲獨立經濟主體的前提。

2. 原生穩定幣 + x402 原語: Kite 在鏈級集成 x402 支付標準，使用 USDC 和其他穩定幣作爲默認結算資產。代理可以通過標準化意圖授權發送、接收和對帳支付，優化用於高頻、低價值的機器對機器交易)子秒確認，低費用，完全可審計(。

3. 可編程約束與治理： 鏈上政策定義了支出限額、商戶和合同允許列表、風險控制和審計軌跡，在“賦予機器錢包”時平衡安全性和自主性。

換句話說，如果OpenMind的操作系統使機器人能夠理解世界並進行協作，那麼Kite AI的區塊鏈基礎設施則使機器人能夠在經濟系統中生存和運作。

通過這些技術，機器經濟網路建立了協作激勵和價值閉環。除了僅僅使機器人能夠支付，它們還允許機器人：

• 根據表現賺取收入 )基於結果的結算(

• 按需購買資源 )自主成本結構(

• 在市場中使用鏈上聲譽競爭)可驗證執行(

機器人首次可以完全參與經濟激勵系統：工作 → 賺取 → 消費 → 自主優化。

結論

) 摘要與展望

在上述三個主要維度中，Web3在機器人產業中的作用變得越來越明確：

• 數據層： 提供可擴展的多源數據獲取激勵，並改善長尾場景覆蓋

• 協作層: 引入統一身分、互操作性和任務治理，以實現跨設備協調

• 經濟層: 通過鏈上支付和可驗證結算，爲機器人提供可編程的經濟行爲

這些能力共同爲未來的機器互聯網奠定了基礎，使機器人能夠在更加開放、可審計的技術環境中協作和操作。

( 不確定性

盡管在2025年出現了罕見的突破，但從技術可行性到可擴展和可持續部署的過渡仍面臨多重不確定性——這些不確定性並不是來自單一瓶頸，而是源於工程、經濟、市場和機構之間復雜的相互作用。

經濟可行性

盡管機器人在感知、控制和智能方面取得了突破，但大規模部署最終取決於是否能夠持續滿足真實的商業需求和經濟回報。大多數類人和通用機器人仍處於試點和驗證階段。企業是否願意長期爲機器人服務付費，以及OaaS/RaaS模型是否能夠在各行業持續提供投資回報，仍然缺乏長期數據的支持。

在許多復雜、非結構化的環境中，傳統的自動化或人力勞動仍然更便宜且更可靠。技術可行性並不自動轉化爲經濟必然性，商業化步伐的不確定性將直接影響行業擴張。

工程可靠性與運營復雜性

機器人技術中最緊迫的現實挑戰不是任務是否能夠完成，而是系統是否能夠在時間上可靠、持續和具有成本效益地運行。在大規模應用中，硬件故障率、維護成本、軟件更新、能源管理、安全性和責任迅速累積成系統性風險。

即使OaaS模型減少了前期資本支出，與運營、保險、責任和合規性相關的隱藏成本也可能侵蝕整體業務的可行性。如果無法滿足商業場景的最低可靠性閾值，機器人網路和機器經濟的願景將難以實現。

生態系統協調、標準和監管

機器人生態系統正在經歷快速演變，涵蓋操作系統層、代理框架、區塊鏈協議和支付標準，但仍然高度碎片化。設備、供應商和系統之間的高協調成本依然存在，而通用標準尚未達成一致，這使得生態系統面臨碎片化和低效率的風險。

與此同時，具有自主決策和經濟行爲的機器人對現有的監管和法律框架構成挑戰。問責制、支付合規性、數據邊界和安全責任仍然不明確。如果沒有制度適應跟上技術進步，機器經濟網路可能面臨監管和部署的不確定性。

總體而言，大規模機器人應用的條件正在逐漸形成，早期的機器經濟版本正通過行業實踐而出現。

盡管Web3 × 機器人仍處於早期階段，但它已經展現出值得密切關注的長期潛力。

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