Giác quan thông minh trở thành "Máy khai thác"? PrismaX làm thế nào để xây dựng tầng điều phối robot?

Ba phút tóm tắt về lớp điều phối robot thông minh thể chất mà a16z đã đầu tư - PrismaX.

Tác giả: KarenZ, Foresight News

Trong những năm gần đây, công nghệ phần cứng của robot hình người đã đạt được những bước tiến đáng kể, từ bàn tay cơ khí linh hoạt đến bộ truyền động chính xác cao, một số thành phần tiên tiến đã được thương mại hóa. Tuy nhiên, việc ứng dụng quy mô lớn vẫn gặp phải những nút thắt quan trọng: phần mềm chưa đạt tiêu chuẩn sản xuất, dữ liệu khan hiếm, chi phí quản lý cao, hiệu quả hợp tác giữa người và máy thấp. Hiện tại, hầu hết các công ty robot đều phụ thuộc vào hệ thống thu thập dữ liệu tự xây dựng, dẫn đến ngành này rơi vào tình trạng "đảo dữ liệu", hạn chế sự chuyển mình của trí tuệ robot sang các ứng dụng chính thống.

Trong bối cảnh đó, PrismaX ra đời, cam kết xây dựng một lớp điều phối robot thông minh phi tập trung, kết nối các bên thông qua giao thức mở, tạo ra một nền kinh tế điều phối robot mở hiệu quả, minh bạch và có khả năng mở rộng. PrismaX gần đây cũng đã hoàn thành vòng gọi vốn 11 triệu USD do a16z crypto CSX dẫn đầu, thu hút sự chú ý của nhiều người yêu thích robot. Vậy, PrismaX có sức hấp dẫn gì? Có thể nổi bật trong một thị trường cạnh tranh khốc liệt?

Nền tảng đội ngũ PrismaX và danh sách nhà đầu tư

PrismaX được đồng sáng lập bởi Bayley Wang và Chyna Qu, các thành viên trong nhóm có kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm thực tiễn sâu sắc trong lĩnh vực công nghệ Bots và kinh tế phi tập trung.

Bayley Wang, đồng sáng lập và CEO của PrismaX, có nền tảng học thuật từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) và kinh nghiệm khởi nghiệp phong phú. Ông chuyên sâu trong lĩnh vực công nghệ thực tế tăng cường, điện tử tiêu dùng và Bots. Sự nghiệp của ông thể hiện sự chuyển mình thành công từ nghiên cứu học thuật sang thương mại hóa, đặc biệt trong lĩnh vực phát triển công nghệ và phần cứng.

  • Từ năm 2011 đến 2012, Bayley Wang là nghiên cứu viên tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) của MIT, sử dụng C/C++ để phát triển các công cụ mô phỏng và tối ưu hóa ánh sáng quang học hiệu suất cao, sau đó còn nghiên cứu về Bots, lái xe ô tô, phát triển thuật toán, thiết kế hệ thống hình ảnh tại MIT. Bayley Wang cũng từng là giáo viên của Chương trình Nghiên cứu Giáo dục MIT (ESP).
  • Đã đạt thành tích trong top 25 toàn quốc tại cuộc thi Olympic Toán học Hoa Kỳ.
  • Đã thành lập công ty khởi nghiệp giáo dục điện tử tiêu dùng One Tesla vào năm 2012 trong thời gian học tại MIT (lúc học năm hai), năm đó doanh thu vượt quá một triệu đô la, sau đó đã bị mua lại;
  • Đã từng là đồng sáng lập tại công ty thiết bị đeo thông minh Kura Technologies từ năm 2019 đến 2024, tập trung vào việc phát triển kính AR và nền tảng.
  • Bayley Wang còn sở hữu một số bằng sáng chế về robot thông minh thể chất, là đồng tác giả của "Tai nghe AR với màn hình vi cấu trúc cải tiến" (AR Headsets with Improved Micro Structure Display) và "Phương pháp sản xuất kính AR" (Augmented Reality Eyepiece the Manufacturing Methods).

Về tài chính, vào giữa tháng 6 năm 2025, PrismaX đã hoàn thành quy trình huy động 11 triệu USD. Vòng gọi vốn này do a16z dẫn đầu với số tiền đầu tư cá nhân lên tới 7 triệu USD. Các bên tham gia khác bao gồm Stanford Blockchain Accelerator, Symbolic, Volt Capital và Virtuals Protocol. Cần lưu ý rằng PrismaX là một phần của chương trình tăng tốc khởi nghiệp tiền điện tử a16z crypto CSX 04, được chính thức ra mắt vào ngày 3 tháng 6 tại Ngày Thuyết trình CSX của a16z.

PrismaX là gì? Phân tích cốt lõi của tài liệu trắng

Theo sách trắng của PrismaX, PrismaX cam kết xây dựng một nền kinh tế phối hợp robot mở thông qua cơ chế khuyến khích dữ liệu phi tập trung và tiêu chuẩn điều khiển từ xa (teleop) thống nhất.

Nói một cách đơn giản, PrismaX là "tầng dữ liệu công cộng và lực lượng lao động của thế giới Bots", kết hợp giao thức điều khiển từ xa, động cơ dữ liệu, thị trường ba bên, mô hình đánh giá và nền kinh tế khuyến khích bằng token, cho phép bất kỳ ai điều khiển Bots cung cấp dữ liệu đồng thời nhận được phần thưởng bằng token, đồng thời tạo ra một nguồn dữ liệu đào tạo chất lượng cao liên tục cho các công ty AI.

Giải pháp của PrismaX được xây dựng xung quanh ba trụ cột lớn, tạo ra hiệu ứng "bánh đà" tự tăng cường:

Một, giao thức teleop nguồn mở: Kết nối các điều hành viên từ xa và Bots toàn cầu, sau đó điều hành viên có thể kiểm soát Bots hoàn thành nhiệm vụ thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa, đồng thời tạo ra dữ liệu có giá trị cao.

Hai, Công cụ dữ liệu phân tán: Dữ liệu tích lũy từ giao thức teleop có thể được sử dụng để đào tạo mô hình AI, Thị trường dữ liệu PrismaX được phân chia theo quyền sở hữu dữ liệu thành dữ liệu công cộng trên mạng và dữ liệu riêng tư của khách hàng. Trong đó:

  • Dữ liệu chung của mạng: được kiểm soát bởi cộng đồng. Dữ liệu chung của mạng sẽ được đúc thành token mới dựa trên điểm số của công cụ đánh giá Eval Engine, quá trình này cấu thành cốt lõi của cơ chế đổi mới «Proof-of-View» của PrismaX. Khi dữ liệu được truy cập, một phần phí giao dịch sẽ bị tiêu hủy, một phần sẽ được phân phối lại cho người tạo dữ liệu.
  • Dữ liệu riêng tư của khách hàng: thu thập định hướng, trả phí theo nhu cầu, token sau giao dịch sẽ được phân bổ lại cho người tạo dữ liệu dựa trên khối lượng dữ liệu.

Ngoài ra, quyền sở hữu dữ liệu nhiệm vụ thị giác quy mô lớn cũng thuộc về mạng lưới, việc thu thập dữ liệu thị giác sẽ theo điểm số của công cụ đánh giá để đúc ra token mới, việc truy cập vào tập dữ liệu sẽ tiêu hủy token mà bên yêu cầu dữ liệu đã thanh toán.

Điều đáng lưu ý là PrismaX thông qua công cụ đánh giá tự động Eval Engine để thu thập dữ liệu hình ảnh, nhằm đánh giá chất lượng dữ liệu vận hành của các robot trên mạng, không chỉ giải quyết vấn đề độ tin cậy của dữ liệu mà còn khuyến khích những đóng góp chất lượng cao, đồng thời hỗ trợ lọc dữ liệu, giúp các công ty AI nhanh chóng chọn lọc tập dữ liệu phù hợp với nhu cầu đào tạo. Cụ thể, Eval Engine sử dụng mô hình AI mã nguồn mở để trích xuất các đặc điểm chính, chẳng hạn như, cho mỗi khung hình của video sẽ tính toán nhúng CLIP-L và DINOv2 của hình ảnh, và còn xem xét phát hiện lỗi dự đoán, nhận diện hành động hợp lệ thông qua phân tích quang dòng, các phương diện đánh giá bao gồm chuyển động (Motion), ngữ nghĩa, thẩm mỹ và tính đa dạng.

Ba, Thị trường ba bên được xây dựng cho nhân viên điều khiển từ xa, người mua dữ liệu và chủ sở hữu Bots: Hỗ trợ thu thập dữ liệu, cho thuê Bots, cho thuê Bots và các trường hợp sử dụng khác, cuối cùng đạt được sự phối hợp giữa các máy và giao dịch giữa các Bots.

Hệ thống kinh tế PrismaX

Thiết kế cốt lõi của hệ thống kinh tế của nền tảng PrismaX nhằm giải quyết vấn đề khởi động lạnh trong ngành Robots (thiếu động lực kinh tế → triển khai Robots không đủ → thiếu dữ liệu → đào tạo mô hình AI bị hạn chế → tính hữu dụng của Robots thấp).

PrismaX xây dựng xung quanh việc tạo ra, phân phối và lưu thông giá trị trong hệ sinh thái mạng, sử dụng mã thông báo PIX làm phương tiện cốt lõi, kết hợp các cơ chế như staking, khuyến khích, đúc và tiêu hủy mã thông báo. Cả hai bên đúc và tiêu hủy mã thông báo đều gắn liền với sự đóng góp và nhu cầu thực tế, thực hiện sự khuyến khích phối hợp cho nhiều bên tham gia như nhà điều hành từ xa, chủ sở hữu Bots, và người đóng góp dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển tự tuần hoàn của hệ sinh thái.

Trong đó, sau khi hoàn thành nhiệm vụ, người điều khiển từ xa có thể nhận được phần thưởng bằng token, tốc độ hoàn thành càng nhanh thì hệ số phần thưởng càng cao, và việc staking token có thể nâng cao uy tín để ưu tiên nhận được các nhiệm vụ có lợi nhuận cao; đối với phần thưởng thị trường dữ liệu, khi dữ liệu tự có của mạng được truy cập hoặc tiêu thụ, phần phí token mà doanh nghiệp (bên có nhu cầu) thanh toán sẽ bị tiêu hủy một phần, phần còn lại sẽ được phân phối lại cho người tạo dữ liệu, trong khi giao dịch dữ liệu riêng tư của khách hàng sẽ được phân phối lại cho người tạo dữ liệu dựa trên khối lượng dữ liệu.

Và Bots trên PrismaX có thể được coi là "máy đào", cung cấp nhiều dòng thu nhập cho chủ sở hữu, thay đổi mô hình kinh tế của quyền sở hữu Bots. Chẳng hạn, chủ sở hữu Bots có thể hợp tác với khách hàng dữ liệu, có thể thu phí giao dịch trong khi cung cấp bộ dữ liệu tùy chỉnh.

Làm thế nào để tương tác?

PrismaX đã ra mắt hệ thống điểm và hệ thống đặt trước Bots, người dùng có thể kiếm điểm thông qua quy trình sau.

1、Đăng nhập bằng ví hoặc email, nhận 1000 điểm ban đầu và 10 điểm trong ngày.

2、Đọc tài liệu trắng, hoàn thành bài kiểm tra, có thể nhận được 3500 điểm Prisma.

3、Mỗi ngày đăng nhập sẽ được phân phối 10 điểm.

4, Đặt trước Bots, nhận được 3 lần tăng điểm (99 đô la, mua theo nhu cầu).

PrismaX trước đó đã chỉ ra rằng người dùng sẽ sớm có thể điều khiển Bots thông qua PrismaX Gateway và kiếm điểm bằng cách chơi các trò chơi teleop và thực hiện các nhiệm vụ khác.

Tóm tắt

PrismaX sẽ tập trung vào việc "nuôi" dữ liệu teleop và thị giác cho việc đào tạo mô hình trong giai đoạn đầu tiên. Trong giai đoạn thứ hai, các nhà điều hành có thể bắt đầu nhận đơn hàng thương mại, Bots bước vào dây chuyền sản xuất thực tế. Ở giai đoạn thứ ba, Bots sẽ đạt được sự tự chủ cao và mạng lưới PrismaX sẽ chuyển sang cung cấp dịch vụ cấp sản xuất cho hàng triệu Bots.

Như CEO của PrismaX, Bayley Wang đã nói, "Nền tảng PrismaX sẽ cho phép con người hợp tác với AI, chứ không phải bị nó thay thế." Tầm nhìn của PrismaX là xây dựng một "hiệu ứng bánh đà" thông qua ba trụ cột: dữ liệu, teleop và mô hình: Dữ liệu hình ảnh quy mô lớn xây dựng các mô hình cơ bản tốt hơn, nâng cao hiệu quả teleop, từ đó thúc đẩy việc thu thập dữ liệu thế giới thực nhiều hơn, hình thành một hệ sinh thái phát triển robot bền vững.

Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Chia sẻ
Bình luận
0/400
Không có bình luận
  • Ghim
Giao dịch tiền điện tử mọi lúc mọi nơi
qrCode
Quét để tải xuống ứng dụng Gate
Cộng đồng
Tiếng Việt
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)