通用型人形機器人正以驚人的速度從科幻構(gòu)想步入商業(yè)現(xiàn)實。硬件成本的持續(xù)下降、資本投入的激增以及運動控制與靈活性技術(shù)的突破，共同推動著人工智能計算領(lǐng)域迎來新一輪重大變革。盡管AI云計算和硬件設(shè)施日益普及，為機器人工程提供了低成本的制造環(huán)境，但該領(lǐng)域仍面臨一個核心瓶頸——訓(xùn)練數(shù)據(jù)的嚴重不足。Reborn項目正嘗試利用去中心化平臺DePAI獲取高保真運動和合成數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建機器人基礎(chǔ)模型。該項目團隊匯聚了加州大學(xué)伯克利分校、康奈爾大學(xué)、哈佛大學(xué)及蘋果公司等頂尖機構(gòu)的專家學(xué)者。

人形機器人：從科幻走進生活

機器人商業(yè)化并非全新概念，早在2002年便有iRobot Roomba掃地機器人的問世，近年來Kasa寵物攝像頭等智能設(shè)備也廣受歡迎。但這些產(chǎn)品大多功能單一，僅限于特定場景。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機器人正從單一功能設(shè)備向多用途智能體轉(zhuǎn)變，逐步具備在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中自主運行的能力。未來5至15年間，人形機器人將完成從基礎(chǔ)清潔、烹飪等簡單任務(wù)向禮賓服務(wù)、消防救災(zāi)乃至外科手術(shù)等復(fù)雜領(lǐng)域的跨越式發(fā)展。

當前人形機器人產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)三大發(fā)展趨勢，將愿景逐漸轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實：

1. 市場快速擴張：全球已有超過100家人形機器人研發(fā)企業(yè)，包括特斯拉、Unitree、Figure、Clone、Agile等知名品牌。

2. 硬件技術(shù)突破”恐怖谷”：新一代人形機器人動作自然流暢，已能實現(xiàn)與人類的豐富互動。例如Unitree H1的行走速度達到3.3米/秒，遠超人類平均1.4米/秒的步伐。

3. 勞動力成本新范式：預(yù)計到2032年，人形機器人的運營成本將低于美國普通勞動力的工資水平。

瓶頸：真實世界訓(xùn)練數(shù)據(jù)的稀缺

盡管人形機器人前景廣闊，但大規(guī)模部署仍受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量與規(guī)模。其他AI領(lǐng)域如自動駕駛已通過車載攝像頭和傳感器解決了數(shù)據(jù)問題。特斯拉和Waymo通過海量真實駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練自動駕駛系統(tǒng)，Waymo甚至能在訓(xùn)練時安排人類駕駛員在副駕駛座上提供實時指導(dǎo)。但消費者在機器人應(yīng)用中主動提供數(shù)據(jù)的意愿較弱，機器人保姆的存在仍引發(fā)倫理爭議。因此人形機器人必須在出廠時即具備高性能，這使部署前的數(shù)據(jù)采集成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集方法存在明顯局限：

1. 仿真訓(xùn)練：成本低廉但缺乏真實世界的小眾案例（即”Sim2Real鴻溝”）。

2. 網(wǎng)絡(luò)視頻：缺少機器人學(xué)習(xí)所需的受力反饋或本體感知數(shù)據(jù)。

3. 真實數(shù)據(jù)采集：需人工遠程操控，單臺機器成本超4萬美元且難以規(guī)?；?/p>

Reborn項目通過去中心化模式低成本高效獲取真實世界數(shù)據(jù)，有效解決Sim2Real鴻溝問題。

Reborn：DePAI的全棧解決方案

Reborn致力于構(gòu)建垂直整合的物理AI軟件與數(shù)據(jù)平臺，核心目標是解決人形機器人的數(shù)據(jù)瓶頸，其愿景遠不止于此。通過專有硬件、多模態(tài)仿真基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)模型開發(fā)，Reborn立志成為智能人形機器人領(lǐng)域的全棧推動者。

ReboCap：眾包高保真運動數(shù)據(jù)

ReboCap是Reborn開發(fā)的低成本動作捕捉設(shè)備，已售出超5000臺，月活躍用戶達16萬。Reborn以優(yōu)于其他替代方案的經(jīng)濟效益實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。用戶通過AR/VR游戲生成高保真運動數(shù)據(jù)，并獲得網(wǎng)絡(luò)激勵。這種模式不僅吸引了游戲玩家，還被數(shù)字主播用于實時驅(qū)動的數(shù)字虛擬形象，形成了自然的循環(huán)互動，實現(xiàn)了可擴展、低成本且高保真度的數(shù)據(jù)生成。

Roboverse：統(tǒng)一多模態(tài)仿真平臺

Roboverse是一個多模態(tài)仿真平臺，旨在統(tǒng)一分散的仿真環(huán)境。當前機器人仿真工具如MuJoCo、NVIDIA Isaac Lab等雖功能強大但互不兼容，嚴重拖累研發(fā)效率。Roboverse通過模擬器設(shè)定標準化制度，創(chuàng)建了一個用于開發(fā)和評估機器人模型的共享虛擬基礎(chǔ)架構(gòu)，顯著提升了模型兼容能力。

Reborn基礎(chǔ)模型（RFM）

Reborn技術(shù)棧中最關(guān)鍵的組件是Reborn基礎(chǔ)模型（RFM），這是首批專為機器人設(shè)計的基礎(chǔ)模型之一，旨在成為DePAI的核心基礎(chǔ)設(shè)施。這類似于面向LLM的傳統(tǒng)基礎(chǔ)模型如OpenAI的o4或Meta的Llama，但RFM面向的是機器人領(lǐng)域。ReboCap、Roboverse和RFM為Reborn構(gòu)建了強大的技術(shù)護城河。結(jié)合ReboCap的真實數(shù)據(jù)與Roboverse的仿真能力，RFM能夠訓(xùn)練出適應(yīng)復(fù)雜場景的高性能模型，可支持工業(yè)、消費級及研究型機器人的多樣化應(yīng)用。

Reborn正在推進技術(shù)商業(yè)化，目前正在與Galbot和Noematrix合作開展付費試點項目，并與宇樹科技、Booster Robotics、Swiss Mile和Agile Robots建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。中國人形機器人市場正在快速增長，約占全球市場份額的32.7%。值得注意的是，宇樹科技占據(jù)了全球仿真機器人市場60%以上的份額，是計劃在2025年產(chǎn)量超過1000臺的中國人形機器人制造商之一。

加密貨幣在DePAI中的作用

加密技術(shù)正在為DePAI實現(xiàn)完整的垂直堆棧。Reborn是DePAI領(lǐng)域的領(lǐng)先項目，通過代幣激勵確保開放、可組合且無需許可的擴展，從而實現(xiàn)高效的去中心化數(shù)據(jù)收集和激勵模型。Reborn尚未發(fā)行代幣，但代幣經(jīng)濟學(xué)可能加速Reborn的大規(guī)模采用。一旦代幣激勵機制上線，網(wǎng)絡(luò)參與度預(yù)計會迅速增長：

1. 代幣激勵：用戶購買ReboCap可獲得代幣獎勵，機器人公司則付費獲取數(shù)據(jù)，形成正向循環(huán)。

2. 邊緣案例挖掘：通過動態(tài)激勵機制，鼓勵用戶貢獻高價值邊緣案例數(shù)據(jù)，填補Sim2Real鴻溝。

Reborn的DePAI增長飛輪

數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵

人形機器人真正的競爭優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)和模型。具體來說就是用于訓(xùn)練這些機器的智能化數(shù)據(jù)的規(guī)模、質(zhì)量和多樣性。人形機器人的”ChatGPT時刻”不會由硬件公司主導(dǎo)，因為硬件部署面臨成本高、周期長等固有挑戰(zhàn)。機器人技術(shù)的病毒式傳播本質(zhì)上受到成本、硬件可用性和物流復(fù)雜性的制約，而像ChatGPT這樣的純數(shù)字軟件則不會受到這樣的制約。

核心結(jié)論：數(shù)據(jù)是決勝關(guān)鍵

真正的轉(zhuǎn)折點將來自成本下降后的數(shù)據(jù)與模型優(yōu)勢。人形機器人所需要的數(shù)據(jù)具有成本效益、可擴展性和可組合性，而加密貨幣的代幣激勵模型可以填補目前最急需的缺口。Reborn通過加密貨幣代幣激勵模型將普通人變?yōu)?#8221;運動數(shù)據(jù)的礦工”。