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zagen扎根(✱,✱)
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robotics 日报 1.9 von grok
1. Krypto und DePIN
XMAQUINA @xmaquina
Kernfortschritt: Die DEUS-Community-Auktion war ausverkauft und hat in 30 Minuten über 3,25 Millionen Dollar gesammelt, das gesamte DAO-Kapital beträgt 10 Millionen Dollar.
Wertinterpretation: Stärkung der Finanzierungsfähigkeit des Robotik-DAOs im Web3, Unterstützung der Entwicklung und Erweiterung eines autonomen Robotik-Ökosystems.
Quelle:
Hivemapper @Hivemapper
Kernfortschritt: Die globale Kartierungsdistanz hat 700 Millionen Kilometer überschritten, was 17 Erdumrundungen entspricht.
Wertinterpretation: Dies markiert die skalierbare Erweiterung von DePIN im Bereich Kartendaten und fördert die praktische Anwendung von Roboternavigation und autonomen Systemen.
Quelle:
GEODNET @GEODNET
Kernfortschritt: Demonstration eines autonomen RTK-Rasenmähers auf der CES, der die automatische Pflege von Hinterhofrasen unterstützt.
Wertinterpretation: Stärkung der Infrastrukturrolle von DePIN in der präzisen Landwirtschaft und Robotikautomatisierung, Förderung von Standortdiensten in der Robotikwirtschaft.
Quelle:
Helium @helium
Kernfortschritt: Expansion nach Brasilien, Zusammenarbeit mit Mambo WiFi, Nutzung von 40.000 Zugangspunkten zur Bereitstellung eines dezentralen drahtlosen Netzwerks für Millionen von Nutzern.
Wertinterpretation: Beschleunigung der globalen Bereitstellung von DePIN, Bereitstellung einer zuverlässigen Verbindungsinfrastruktur für Roboter und IoT-Geräte.
Quelle:
2. Akademische Fronten (Academia)
IDESplat: Iterative Depth Probability Estimation for Generalizable 3D Gaussian Splatting
Technologischer Durchbruch: Durch iterative Tiefenwahrscheinlichkeitsabschätzung wird die Szenenrekonstruktion für allgemeines 3D-Gaussian-Splatting erreicht, was die Vorhersagegenauigkeit der Gaussian-Parameter in Feedforward-Netzen verbessert.
Quelle:
Robust Gaussian Splatting SLAM with One-Shot Dense Initialization
Technologischer Durchbruch: Einführung eines robusten Gaussian-Splatting-SLAM-Rahmens, der untrainierte dichte Initialisierung anstelle von residualgetriebenem Verdichten verwendet, um die SLAM-Leistung zu verbessern.
Quelle:
Closing the Reality Gap: Zero-Shot Sim-to-Real Deployment for Dexterous Force-Based Grasping and Manipulation
Technologischer Durchbruch: Umsetzung der Nullproben-Simulation in die reale Bereitstellung, Unterstützung von geschicktem, kraftbasiertem Greifen und Manipulation, Verringerung der Realitätsschere.
Quelle:
3. Industrie und große Technologie (Industry & Big Tech)
Boston Dynamics
Ereignisdynamik: Erstmals Live-Demonstration des Atlas-Humanoiden auf der CES 2026, die Autonomie und Fernsteuerung kombiniert, und Zusammenarbeit mit Google DeepMind zur Einführung grundlegender Intelligenz, geplant für die Bereitstellung in modernen Fabriken im Jahr 2028.
Quelle:
Unitree Robotics
Ereignisdynamik: Präsentation der humanoiden Roboter G1, H2 und R1 auf der CES 2026, Betonung der Anwendungen in Fabriken, Haushalten und Krankenhäusern, Demonstration von Agilität und praktischen Demovideos.
Quelle:
NVIDIA Isaac
Ereignisdynamik: Verwendung von Isaac GR00T N1.6 zur Schaffung allgemeiner humanoider Fähigkeiten durch Simulation in reale Arbeitsabläufe und Entwicklung eines Mondroboters in japanischen Technologieeinrichtungen, Automatisierung von Koch- und Pflegeaufgaben mit Isaac Sim und RTX GPU.
Quelle:
Signal-to-Noise-Zusammenfassung
In den letzten 48 Stunden war der wichtigste Trend die globale Expansion des DePIN-Netzwerks und die beschleunigte Integration der humanoiden Robotersimulation in die reale Bereitstellung, die die praktische Umsetzung im Bereich Krypto und Robotik vorantreibt.


zagen扎根(✱,✱)8. Jan., 16:16
robotics 日报 1.8 von grok (文末一起来看宇树飞踢)
1. Krypto & DePIN
- Robox
Kernfortschritt: Einführung der iOS-Anwendung, die es Nutzern ermöglicht, anonyme Sensordaten durch alltägliche mobile Erfassung zu sammeln, um Roboter zu trainieren; die Android-Version wird bald veröffentlicht.
Wertinterpretation: Aufbau einer offenen Datenebene, Förderung der Schnittstelle zwischen DePIN und Robotik-AI, Ermöglichung der Teilnahme an einem dezentralen Sensornetzwerk über Smartphones mit niedrigen Einstiegshürden.
Quelle:
- Presens Network
Kernfortschritt: Bereitstellung der DePIN-Ebene, Erfassung anonymisierter menschlicher Raum-Zeit-Daten, Unterstützung von AI- und Robotikanwendungen.
Wertinterpretation: Bereitstellung von Echtzeitdaten aus der physischen Welt für verkörperte AI, Förderung der praktischen Umsetzung von DePIN im Robotertraining.
Quelle:
- xmaquina @xmaquina
Kernfortschritt: Positionierung als Koordinationsschicht für autonome Arbeitskräfte, Unterstützung der On-Chain-Identität von Maschinen, DAO-Governance und Wertverteilung.
Wertinterpretation: Übergang der physischen AI von einer zentralisierten zu einer dezentralisierten Wirtschaft, $DEUS-Inhaber können an der Wertverteilung der Maschineninfrastruktur teilnehmen.
Quelle:
2. Akademische Fronten (Academia)
- SA-ResGS: Selbst-augmentierte Residual 3D-Gaussian Splatting
Technologischer Durchbruch: Einführung eines selbst-augmentierten Residual-3D-Gaussian-Splatting-Rahmens, Stabilisierung der Unsicherheitsquantifizierung und Verbesserung der Leistung des unüberwachten Lernens.
Quelle:
- Zero-Shot Sim-to-Real Deployment für geschickte kraftbasierte Manipulation
Technologischer Durchbruch: Umsetzung der Nullproben-Simulation in die reale Bereitstellung, Unterstützung des schnellen Transfers von flexiblen Manipulationsaufgaben.
Quelle:
3. Industrie & große Technologie (Industry & Big Tech)
- Boston Dynamics
Umsetzung: Einführung der produktionsbereiten Atlas-Humanoiden-Roboter, Integration grundlegender Intelligenz in Zusammenarbeit mit Google DeepMind und Präsentation eines Fabrik-Pilotprojekts auf der CES.
Quelle:
- Unitree
Umsetzung: G1-Roboter zeigt übermenschliche Bewegungen, unterstützt den Massenausstoß und integriert AI-Kontrolle.
Quelle:
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Der Atlas von Boston Dynamics auf der CES ist beeindruckend:
Mit einer Höhe von 1,9 m und einem Gewicht von 90 kg ähnelt er einem normalen erwachsenen Mann;
Die Struktur ist flexibel, der Körper kann sich ohne tote Winkel vorwärts, rückwärts und seitwärts drehen;
Er nutzt das Modell von Google DeepMind, um Aufgaben selbstständig zu verstehen und in realen Fabrikszenarien eine Reihe von Aufgaben wie das Transportieren zu erledigen;
Der modulare Kopf integriert Sensoren und ein Rechenzentrum; das vereinfachte, aber äußerst praktische Gelenkdesign passt sich den Anwendungsszenarien an;
Der erste Humanoid mit einem verifizierbaren Sicherheitssystem...
2026 wird das Jahr sein, in dem Roboter Realität werden.
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