作者：Shayon Sengupta，Multicoin Capital；编译：0xjs@
今天，我们兴奋地宣布，Multicoin牵头从Geodnet基金会手中，以800万美元战略性收购了Geodnet网络的原生代币GEOD。
Geodnet是一个精准定位网络，它利用去中心化物理基础设施网络（DePIN）经济模式，为无人机、自动驾驶汽车，以及未来几年可能在全球大量涌现的数千万台机器人，提供关键任务定位服务。
实体AI（Physical AI）即将到来
在《银翼杀手2049》中，我们看到了这样一个未来世界：仿生人作为经济和社会的共同贡献者，与人类一同生活。到了2025年，我们的机器人远没有那么像人类，但各种专用机器已悄然融入现代生活的方方面面。
语言模型正在使智能变得商品化，释放出新的创造力，并改变知识型工作。但人工智能不仅仅关乎文本、图像和视频。人工智能的演进正在实体世界中发生，而机器人就是下一个前沿领域。
随着人工智能模型变得愈发强大，它们理解物理环境并与之交互的能力将大幅提升。这一转变将催生出新型的自主系统，从自动驾驶汽车、类人机器人到无人机和工业自动化设备，这些系统将以前所未有的智能和自主性运行。
要让这些机器人正常工作，它们需要回答一个基本问题：“我在哪里？”
定位：一个价值50亿美元的难题
随着数千万台自主和半自主设备的部署，它们都面临着同一个挑战：空间感知。执行配送任务的无人机、在密集城市环境中行驶的自动驾驶汽车，以及进行精准种植的农业机械，都需要亚厘米级的定位精度，才能安全高效地运行。
为达到这种精度水平，这些系统依赖传感器融合技术，结合多种定位方法。
激光雷达（LiDAR）可提供高分辨率的深度地图，但在雾天或雨天效果不佳（而且它重量大、耗电多、成本高）。雷达（RADAR）能提供可靠的距离测量，但缺乏精细的精度。
基于视觉的即时定位与地图构建（Vision-based SLAM）可实现实时地图绘制，但在低能见度环境中性能会下降。
这些方法各有局限，没有哪种单一系统是万无一失的。在定位方法的领域中，使用实时动态（RTK）基站进行校正的全球导航卫星系统（GNSS）定位，被认为是最可靠的输入方式之一。
标准的GNSS定位由于大气干扰和多径误差，天生就不准确，偏差可达5 - 10米。RTK通过使用固定基站来解决这个问题，这些基站将卫星信号与已知位置进行比较，并传输实时校正数据。这种方法能达到厘米级精度，这是实体AI应用的关键突破。大多数大型机器人和自动化公司都将RTK集成到他们的系统中，比如大疆用于高精度无人机，约翰迪尔用于自动驾驶拖拉机，特斯拉用于自动驾驶汽车，波士顿动力用于工业检测机器人。
图片来源：GNSS Store
如今RTK存在的一个问题是成本。建设和维护RTK基站资本密集，需要在硬件、场地购置、维护等方面进行大量投资。像天宝（Trimble）、海克斯康（Hexagon）和拓普康（Topcon）这样的传统供应商自行建立这些基站，并向客户收取每台被追踪设备数千美元的费用，这限制了可及性和部署速度。覆盖范围往往集中在盈利区域，导致在一些地方仍然无法获得高精度定位服务。
通过DePIN颠覆成本结构
我们已经详细阐述过，由代币激励、贡献者所有的DePIN如何从结构上颠覆全球硬件密集型网络的成本结构。Geodnet作为全球最大的精准定位网络，正利用这些原则，激励独立运营商安装RTK基站并提供校正数据，以换取代币奖励。
通过将成本负担从单一运营商转移到分布式网络，Geodnet能够以传统供应商成本的一小部分，部署生产级的RTK基站，具体来说，就是去除了建设网络的两项最大成本：土地和劳动力。因此，与现有企业相比，Geodnet能够更快地扩大覆盖范围、确保冗余性，并提供更可靠的GNSS校正服务。
其结果是形成了一个全球分布式网络，该网络在保证同等服务质量的同时自然扩张，同时降低了终端用户的使用价格。
Geodnet从去年开始积极扩张。网络基站数量从2022年11月的1400个，增加到2024年6月的7800个，截至2025年1月，已在4377个城市和142个国家拥有超过13000个基站。
图片来源：Dune Analytics
该网络已达到“临界规模”，其覆盖范围能够服务超过60%的潜在GNSS校正市场。值得注意的是，该网络以极高的资本效率获得了这种供应，在过去三年中，仅11%的总代币发放给了贡献者。
图片来源：Geodnet控制台
Geodnet是DePIN模式在实践中成功应用的典型例子，并非只是理论上可行。Geodnet基站不仅购买和部署成本低一个数量级（即700美元的消费级设备与12000美元的企业级RTK基站相比；消费级网络上更密集的部署可实现与企业级RTK基站相当的覆盖范围），而且由于省去了硬件部署成本，其年费也低一个数量级。毫无疑问，Geodnet是当今全球最具可扩展性和成本竞争力的定位解决方案。
目前，Geodnet年化链上收入约300万美元，这些收入来自与Propeller、DroneDeploy、移远通信（Quectel）、美国农业部（USDA）等客户签订的企业级服务协议，在当今的DePIN项目中，Geodnet的需求端收入增长最为迅速。
在我们与Geodnet创始人迈克·霍顿早期的交流中，我们询问他是如何赢得全球一些最知名的自动驾驶汽车、无人机和农业机器人客户的。他的回答始终如一：DePIN带来的核心结构性成本优势。
转折点
在未来十年，各行业可能会部署数千万台机器人，从而改变物流、基础设施和自动化领域的格局。无人机将对电力线路和管道进行实时检测。自动驾驶汽车将改善货运和打车服务。仓库将通过专用机器减少对人力的依赖。家庭中将出现帮助完成日常家务的类人机器人。
没有可靠的定位数据，这些机器人都无法运行。自动驾驶汽车在GPS单独无法工作的密集城市区域行驶时，将需要RTK增强型GNSS。无人机需要精确的定位才能准确降落在充电站。我们认为，RTK定位不仅是对LiDAR和RADAR等其他传感器模式的补充，更是至关重要的。
许多机器人公司每年要花费数百万美元购买传统的GNSS校正服务，这些服务价格昂贵、覆盖范围有限且精度不稳定。我们相信，Geodnet如今正在为这些客户提供更具成本效益且质量更高的产品，未来还将惠及更多客户。
人工智能驱动的机器人热潮不是“是否会发生”的问题，而是“何时发生”的问题。机器人都在哪儿？它们正迅速到来。有了Geodnet，我们将准确知道它们的位置。
