机器经济的崛起：Web3 如何使机器人作为自主系统运行

介绍

近年来，机器人行业在技术和商业范式上达到了一个转折点。传统上，机器人被视为“工具”——依赖于集中式企业调度系统，无法进行自主协作，缺乏任何形式的经济代理。然而，随着人工智能代理、链上支付(x402)和新兴的机器经济的融合，机器人生态系统正在迅速演变。竞争不再仅限于硬件能力，而是转变为一个由“物理体现、智能、支付和组织结构”组成的多层复杂系统。

这一转变更值得注意的是，全球资本市场现在正在迅速定价这一趋势。摩根士丹利预计，到2050年，人形机器人市场可能达到$5 万亿，同时推动供应链、运营和服务行业的巨大增长。在同一时期，全球部署的人形机器人数量可能超过10亿台，标志着从工业设备向“真正的大规模社会参与者”的转变。(1)

为了更好地理解机器人未来的发展轨迹，可以将生态系统视为四个明确划分的层次：

资料来源：Gate Ventures

1. 物理层： 物理层包括所有具体现载体，如类人机器人、机械臂、无人机和电动汽车充电机器人。该层涉及基本问题，例如“它能移动吗？”和“它能进行物理工作吗？”——涵盖了运动、操作、机械可靠性和成本效率。在这一阶段，机器人仍然缺乏经济代理能力：它们不能接收付款、购买服务或自主管理资源。

2. 控制与感知层： 控制与感知层涵盖了传统的机器人控制系统、SLAM、感知系统、语音和视觉识别，以及今天的LLM + Agent架构，结合了先进的机器人操作系统，如ROS和OpenMind OS。该层使机器人能够“看、听、理解和执行任务”，但经济活动，如支付、合同和身份管理——仍然需要人类在后台的干预。

3. 机器经济层： 真正的转型始于机器经济层。在这里，机器配备了钱包、数字身份和信誉系统(，例如，ERC-8004)。通过像x402这样的机制、链上结算和链上回调，机器人可以直接支付计算、数据、能源和访问权。他们还可以自主接收付款、托管资金并发起基于结果的付款。在这个阶段，机器人从“企业资产”转变为能够参与市场的“经济实体”。

4. 机器协调与治理层： 一旦机器人拥有自主身份和支付能力，它们可以组织成车队和网络，例如无人机群、清洁机器人网络或电动车能源网络。这些系统可以动态定价服务、调度任务、竞标工作、分享收入，甚至形成基于DAO的自主经济集体.

通过这四个层次，我们可以看到：

机器人技术的未来不仅仅是硬件革命，它代表着对“物理系统、智能、金融和组织模型”的系统性重构。

这一演变不仅重新定义了机器能做什么，也重新定义了价值是如何创造和捕获的。机器人公司、人工智能开发者、基础设施提供商以及加密原生支付和身份协议都将在这个新兴的机器驱动经济中找到自己的位置。

为什么机器人产业现在正在蓬勃发展？

几十年来，机器人技术在实验室、展览和小众工业应用之间摇摆不定——总是离大规模采用只有一步之遥。2025年后，这最后一步正在跨越。资本市场、技术准备和来自行业领袖的见解，例如NVIDIA首席执行官黄仁勋，都指向同一个结论：

“通用机器人领域的ChatGPT时刻即将到来。”

这不是市场炒作，而是基于三个汇聚信号的结论：

1. 启用技术的同时成熟：计算、模型、仿真、感知和控制

2. 从闭环控制转向LLM/代理驱动的开放决策

3. 从单机能力跃升到系统级智能：机器人正在从仅仅能够“行动”演变为能够“协作、推理和经济运营”

詹森·黄进一步预测，人形机器人将在五年内广泛进入商业应用，这与2025年现实世界的行业部署和资本流动密切相关。

资本视角："机器人拐点"已被定价

在2024年至2025年期间，机器人行业经历了前所未有的资金密度和交易规模。仅在2025年，多个融资轮次就超过了$500 百万到$1 亿，超越了前几年的总融资额。

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资料来源：Gate Ventures

资本市场已经明确表态：机器人技术已进入可投资验证阶段。

这些融资轮次的共同特征包括：

• 它们不是"概念驱动的投资"，而是专注于生产线、供应链、通用智能和现实世界的商业部署。

• 他们强调集成的硬件–软件栈、全栈架构和端到端的机器人生命周期服务系统，而不是孤立的项目。

资本不会在数百亿或数十亿美元的规模上无缘无故地投入——这些投资反映了对行业日益成熟的强烈信心。

技术视角：多项突破汇聚

在2025年，机器人技术经历了前所未有的"技术突破融合"。人工智能代理和大语言模型的进步使机器人从遵循指令的机器升级为能够在语言、视觉和触觉之间进行推理的"理解代理"。多模态感知和下一代控制模型)，例如RT-X、Diffusion Policy(，为接近通用智能奠定了基础。

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来源：英伟达

与此同时，仿真和转移技术正在迅速成熟。高保真仿真环境如Isaac和Rosie显著缩小了仿真与现实之间的差距，使得机器人能够在虚拟环境中以极低的成本进行大规模训练，并可靠地将这些能力转移到现实世界。这从根本上解决了机器人技术中长期存在的瓶颈，包括学习周期缓慢、高数据获取成本以及在现实环境中训练所带来的高风险。

在硬件方面，电动机、关节和传感器的规模经济——加上中国在机器人供应链中日益增强的主导地位——显著降低了成本。随着大规模生产的加速，机器人变得可以大规模“复制和部署”。

关键是，可靠性和能效的提高使得机器人能够满足商业部署的最低要求。增强的电机控制、冗余安全系统和实时操作系统现在使得机器人能够在企业级环境中长时间稳定运行。

综合考虑，这些因素使得机器人产业首次能够超越“实验室演示”阶段，朝着大规模、现实世界的部署迈进。这就是机器人热潮现在展开的根本原因。

商业化：从原型 → 大规模生产 → 现实世界部署

2025年标志着机器人商业化路径首次变得清晰。领先公司如Apptronik、Figure和Tesla Optimus相继宣布大规模生产计划，标志着类人机器人正在从原型模型转向可复制、工业化的产品。同时，企业已经开始在仓储物流和工厂自动化等高需求场景中进行试点部署，验证机器人在现实环境中的效率和可靠性。

随着硬件制造规模的扩大，运营即服务)OaaS(模型获得了市场验证。企业可以按月订阅机器人服务，而不是支付高昂的前期购买成本，从而显著改善投资回报率结构。该模型已成为推动大规模机器人采用的关键商业创新。

与此同时，行业正在迅速填补支持服务基础设施的空白，包括维护网络、备件供应链、远程监控和运营平台。随着这些能力的成熟，机器人越来越具备持续运营和闭环商业化所需的条件。

总体而言，2025年是一个里程碑式的年份——机器人行业从询问“这能被制造吗？”转变为“这能被销售、部署并且以可承受的价格使用吗？”可持续且积极的商业化周期首次出现。

Web3 × 机器人生态系统

随着机器人行业在2025年全面扩张，区块链技术也找到了明确的角色——补充机器人生态系统中的几个关键能力。这些可以总结为三个核心方向：i) 机器人数据收集；ii) 跨设备机器协同网络；iii) 使自主市场参与成为可能的机器经济网络。

) 去中心化 + 代币激励：机器人训练的新数据来源

训练物理人工智能模型的一个主要瓶颈在于缺乏大规模、多样化和高质量的真实世界互动数据。DePIN / DePAI 的出现为谁贡献数据以及如何激励持续贡献提供了新的 Web3 解决方案。

然而，学术研究始终表明，去中心化数据并不一定是高质量的训练数据。在这些数据可以用于大规模模型训练之前，后端数据引擎仍然是过滤、清洗和控制偏见的关键。

本质上，Web3 解决了 “数据供应激励” 问题——而不是 “数据质量” 问题本身。

传统的机器人训练数据仅限于实验室、小型车队或内部企业收集，导致严重的可扩展性限制。

DePIN/DePAI 模型利用代币激励来动员日常用户、设备操作员和远程控制器作为数据贡献者，极大地扩展了数据规模和多样性。

代表性项目包括：

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• NATIX网络: 通过Drive&App和VX360将日常车辆转变为移动数据节点，收集视频、地理空间和环境数据。

• PrismaX: 收集高质量的物理交互数据 ( 抓取、组织、物体移动 ) 通过远程控制市场。

• BitRobot Network: 使机器人节点能够执行可验证的机器人任务 (VRT)，生成真实的导航、操作和协作数据。

这些举措展示了Web3如何有效地扩大数据供给侧，涵盖传统系统难以触及的现实世界和长尾场景。

然而，学术研究表明，众包或去中心化的数据通常表现出结构特征，如准确性有限、高噪声水平和显著偏差。关于众包和移动众测的广泛研究表明：

1. 数据质量、噪声和格式不一致性的大变异 重大贡献者之间的差异需要检测和过滤。

2. 结构偏差普遍存在 参与者往往集中在特定地区或人口群体中，导致采样分布无法准确反映现实世界的情况。

3. 原始众包数据不能直接用于模型训练 在自动驾驶、具身人工智能和机器人领域的研究强调，高质量的数据集必须经过完整的流程：采集 → 质量审核 → 冗余对齐 → 数据增强 → 长尾补全 → 标签一致性修正，而不是 “收集并使用”。

因此，Web3 扩大了数据的可用性，但这些数据是否可以被训练则取决于后端数据工程。

DePIN的真实价值在于为物理AI提供“持续、可扩展和低成本”的数据基础设施。

与其说Web3立即解决了数据准确性挑战，不如说它解决了以下基本问题：

• 谁愿意长期贡献数据？

• 如何激励更多的现实世界设备参与？

• 数据收集如何从集中模型演变为可持续的开放网络？

换句话说，DePIN/DePAI 为可扩展的数据量和更广泛的覆盖提供了基础，将 Web3 定位为物理 AI 时代数据源层的关键部分——但它本身并不能保证数据质量。

( 通用操作系统作为机器人协作的通信层

机器人行业正从单机智能向多智能体协作发展，但一个核心瓶颈仍然存在：不同品牌、形态和技术栈的机器人无法共享信息或互操作。因此，协作被局限于封闭的、特定供应商的系统，严重限制了可扩展性。

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通用机器人操作系统层的出现，如OpenMind，提供了一种新解决方案。这些系统不是传统的控制软件，而是跨体现的智能操作系统，发挥着类似于智能手机中Android的作用，为机器人之间的通信、认知和协作提供共享语言和基础设施。(8)

在传统架构中，机器人的内部传感器、控制器和推理模块是孤立的，使得跨设备共享语义信息变得不可能。相比之下，统一的机器人操作系统层标准化了感知接口、决策格式和任务规划方法——使得机器人首次能够实现：

• 抽象环境表现 ( 视觉 / 声音 / 触觉 → 结构化语义事件 )

• 统一指令解释 (自然语言 → 行动计划)

• 可共享的多模态状态表示

这实际上相当于在基础层安装一个认知层——一个使机器人能够理解、表达和学习的层。

因此，机器人不再是“孤立的执行者”。相反，它们获得了统一的语义接口，使其能够集成到更大规模的协调机器网络中。

此外，一般用途机器人操作系统的最重要突破在于跨表现的兼容性。首次，不同品牌、形态和架构的机器人可以有效地“说同一种语言”。多样化的机器人系统可以通过单一的操作系统连接到共享数据总线和统一控制接口，为真正的互操作性奠定基础。

资料来源：Openmind

这种跨品牌互操作性首次使行业能够有意义地探索：

• 多机器人协作

• 任务竞标和调度

• 共享感知与共享地图

• 跨空间协调任务执行

合作的前提是对信息格式的“共享理解”。通用机器人操作系统 (OS) 正在解决这一基础语言层的挑战。

在跨设备机器协作系统中，peaq代表了另一个关键基础设施方向：一个协议层，为机器提供可验证的身份、经济激励和网络级协调能力。 (9)

peaq并不解决"机器人如何理解世界"，而是解决机器人如何作为独立实体参与网络的问题。

其核心设计包括：

1. 机器身份

peaq 为机器人、设备和传感器提供去中心化身份注册，使它们能够：

• 作为独立实体加入任何网络

• 参与可信的任务分配和信誉系统

这是机器成为真正的“网络节点”的前提。

2. 自主经济账户

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资料来源：Peaq

机器人被赋予经济自主权。通过原生稳定币支付和自动计费逻辑，机器人可以独立对账并进行支付，而无需人工干预，包括：

• 基于使用的传感器数据结算

• 每次调用的计算和模型推理支付

• 服务交付后机器人之间的即时结算 )例如，运输、交付、检查(

• 基础设施使用的自动支付，例如充电和空间租赁

机器人也可以采用有条件支付：

• 任务完成 → 自动付款

• 结果未达到标准 → 资金自动冻结或退还

这使得机器人协作变得可信、可审计和自动可执行——这些能力对于大规模商业部署至关重要。

此外，通过机器人在现实世界中提供服务和资源所产生的收入可以被代币化并映射到链上，从而以透明、可追踪、可交易和可编程的方式表示价值和现金流，从而形成以机器本身为中心的资产表示。

随着人工智能和链上系统的发展，目标是让机器自主赚取、支付、借款和投资——直接进行机器与机器之间的交易，形成通过基于DAO的协调和治理管理的自组织机器经济。

3. 多设备任务协调

在更高层面上，peaq 提供协调框架，使机器能够：

• 分享状态和可用性信息

• 参与任务竞标和匹配

• 协调资源分配 )计算、移动性、感知能力(

这使得机器人能够像一个节点网络一样运作，而不是孤立的单元。只有当语言和接口统一时，机器人才能真正进入协作网络，而不是被困在孤立的生态系统中。

通用的跨机器人操作系统平台，如OpenMind，旨在标准化机器人如何理解世界和解释指令，而peaq风格的Web3协调网络则探索异构设备如何在网络层面实现可验证的、有组织的协作。这些是许多代表性努力之一，反映了整个行业向统一通信层和开放互操作性的转变。

) 机器经济网络，促进自主市场参与

如果跨设备操作系统解决了“机器人如何沟通”，而协调网络解决了“机器人如何协作”，那么机器经济网络则解决了一个更根本的问题：如何将机器人生产力转化为可持续的资本流动，使机器人能够为自己的运营付费并形成闭环经济。

在机器人行业中，一个长期缺失的部分是“自主经济能力”。传统机器人可以执行预定义的指令，但无法独立分配外部资源、定价其服务或结算成本。一旦在复杂环境中部署，它们必须依赖人类后端进行会计、审批和调度，这严重限制了协作效率，使大规模部署变得困难。

x402: 授予机器人经济主体地位

来源： X@CPPP2443_

x402，一种下一代代理支付标准，填补了这一基本空白。机器人可以直接在HTTP层发起支付请求，并使用可编程的稳定币（如USDC）完成原子结算。这使得机器人不仅能够完成任务，还能够自主购买执行任务所需的一切：

• 计算资源 ###LLM推理 / 控制模型推理(

• 场景访问和设备租赁

• 其他机器人提供的劳动服务

首次，机器人可以像经济主体一样自主地消费和创造价值。

近年来，机器人制造商与加密基础设施提供商之间的合作产生了具有代表性的现实世界实施，证明机器经济网络正在从概念转向部署。

OpenMind × Circle: 为机器人提供原生稳定币支付

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资料来源：Openmind

OpenMind将其跨设备机器人操作系统与Circle的USDC集成，使机器人能够在任务执行流程中原生完成支付和结算。

这代表了两个重大突破：

1. 机器人任务管道可以直接集成金融结算，而无需依赖后端系统

2. 机器人可以在不同平台和品牌之间进行“无国界支付”

对于机器协作，这一能力是向自主经济集体迈进的基础。

Kite AI：机器经济的代理原生区块链基础

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来源：Kite AI

Kite AI 进一步推动了机器经济的基础设施，通过为 AI 代理设计链上身份、可组合钱包以及专门为 AI 代理提供的自动支付和结算系统，使代理能够自主在链上执行交易。 )10(

它提供了一个完整的自主代理经济运行时，与使机器人独立参与市场的目标高度一致。

1. 代理/机器身份层 )Kite Passport(：为每个AI代理)发放密码身份和多层密钥系统，并可能映射到物理机器人(，从而实现对资金支出和代表谁支出进行细粒度控制，具备撤销和问责能力——将代理视为独立经济主体的前提。

2. 原生稳定币 + x402 原语: Kite 在链级集成 x402 支付标准，使用 USDC 和其他稳定币作为默认结算资产。代理可以通过标准化意图授权发送、接收和对账支付，优化用于高频、低价值的机器对机器交易)子秒确认，低费用，完全可审计(。

3. 可编程约束与治理： 链上政策定义了支出限额、商户和合同允许列表、风险控制和审计轨迹，在“赋予机器钱包”时平衡安全性和自主性。

换句话说，如果OpenMind的操作系统使机器人能够理解世界并进行协作，那么Kite AI的区块链基础设施则使机器人能够在经济系统中生存和运作。

通过这些技术，机器经济网络建立了协作激励和价值闭环。除了仅仅使机器人能够支付，它们还允许机器人：

• 根据表现赚取收入 )基于结果的结算(

• 按需购买资源 )自主成本结构(

• 在市场中使用链上声誉竞争)可验证执行(

机器人首次可以完全参与经济激励系统：工作 → 赚取 → 消费 → 自主优化。

结论

) 摘要与展望

在上述三个主要维度中，Web3在机器人产业中的作用变得越来越明确：

• 数据层： 提供可扩展的多源数据获取激励，并改善长尾场景覆盖

• 协作层: 引入统一身份、互操作性和任务治理，以实现跨设备协调

• 经济层: 通过链上支付和可验证结算，为机器人提供可编程的经济行为

这些能力共同为未来的机器互联网奠定了基础，使机器人能够在更加开放、可审计的技术环境中协作和操作。

( 不确定性

尽管在2025年出现了罕见的突破，但从技术可行性到可扩展和可持续部署的过渡仍面临多重不确定性——这些不确定性并不是来自单一瓶颈，而是源于工程、经济、市场和机构之间复杂的相互作用。

经济可行性

尽管机器人在感知、控制和智能方面取得了突破，但大规模部署最终取决于是否能够持续满足真实的商业需求和经济回报。大多数类人和通用机器人仍处于试点和验证阶段。企业是否愿意长期为机器人服务付费，以及OaaS/RaaS模型是否能够在各行业持续提供投资回报，仍然缺乏长期数据的支持。

在许多复杂、非结构化的环境中，传统的自动化或人力劳动仍然更便宜且更可靠。技术可行性并不自动转化为经济必然性，商业化步伐的不确定性将直接影响行业扩张。

工程可靠性与运营复杂性

机器人技术中最紧迫的现实挑战不是任务是否能够完成，而是系统是否能够在时间上可靠、持续和具有成本效益地运行。在大规模应用中，硬件故障率、维护成本、软件更新、能源管理、安全性和责任迅速累积成系统性风险。

即使OaaS模型减少了前期资本支出，与运营、保险、责任和合规性相关的隐藏成本也可能侵蚀整体业务的可行性。如果无法满足商业场景的最低可靠性阈值，机器人网络和机器经济的愿景将难以实现。

生态系统协调、标准和监管

机器人生态系统正在经历快速演变，涵盖操作系统层、代理框架、区块链协议和支付标准，但仍然高度碎片化。设备、供应商和系统之间的高协调成本依然存在，而通用标准尚未达成一致，这使得生态系统面临碎片化和低效率的风险。

与此同时，具有自主决策和经济行为的机器人对现有的监管和法律框架构成挑战。问责制、支付合规性、数据边界和安全责任仍然不明确。如果没有制度适应跟上技术进步，机器经济网络可能面临监管和部署的不确定性。

总体而言，大规模机器人应用的条件正在逐渐形成，早期的机器经济版本正通过行业实践而出现。

尽管Web3 × 机器人仍处于早期阶段，但它已经展现出值得密切关注的长期潜力。

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