Multicoin Capital：为什么 Geodnet 是物理 AI 时代的关键一环？

AI 驱动的机器人革命已成为不可逆转的趋势，关键在于全面爆发的时间点。

撰文：Shayon Sengupta，Multicoin Capital 投资合伙人

编译：Yuliya，PANews

加密知名投资机构 Multicoin 于 2 月 25 日宣布从 Geodnet 基金会战略性收购价值 800 万美元的 GEOD 代币。据悉，Geodnet 是一个精确定位网络，通过 DePIN( 去中心化物理基础设施网络 ) 经济模型为无人机、自动驾驶汽车以及未来可能大量涌现的机器人提供关键定位服务。

物理 AI 时代来临

虽然我们尚未达到《银翼杀手 2049》中描绘的人形机器人与人类共同生活的未来场景，但在 2025 年，专业机器人已悄然融入现代生活的方方面面。当前，语言模型正在将智能商品化，释放新的创造力并改变知识工作的形态。然而，AI 的发展并不局限于文本、图像和视频领域，其演进正延伸至物理世界，机器人技术将成为下一个重要前沿。

随着 AI 模型能力的提升，它们理解和交互物理环境的能力将显著增强。这一转变将催生新型自主系统，从自动驾驶汽车、人形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。而这些机器人要实现功能，都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

当数千万台自主和半自主设备部署时，它们都面临着相同的挑战：空间感知。无人机送货、自动驾驶汽车在密集城市环境中导航、农业机器执行精确播种等，都需要亚厘米级的定位精度才能安全高效运行。

为实现如此高精度，这些系统依赖于传感器融合，结合多种定位方法。

激光雷达 (LiDAR) 能够提供高分辨率深度映射，但在雾天或雨天表现欠佳（且存在重量大、耗电多、成本高等问题）。

雷达 (RADAR) 提供稳健的距离测量但缺乏精细精度。

基于视觉的 SLAM 技术支持实时建图，但在低能见度环境下性能会显著下降。

在现有的各种定位方案中，基于 GNSS（全球导航卫星系统）并结合 RTK（实时动态）基站校正的定位系统被公认为最可靠的解决方案之一。

标准 GNSS 定位由于大气干扰和多路径误差，固有精度偏差达 5-10 米。RTK 通过使用固定基站比对卫星信号与已知位置并传输实时校正数据来解决这一问题，实现厘米级精度——这对物理 AI 应用至关重要。目前主流机器人和自动化公司都在其系统中集成了 RTK：

• DJI（大疆）用于高精度无人机；
• John Deere（约翰迪尔）用于自动驾驶拖拉机；
• Tesla（特斯拉）用于自动驾驶汽车；
• Boston Dynamics（波士顿动力）用于工业检测机器人。

图源：GNSS Store

然而，RTK 目前面临成本挑战。建设和维护 RTK 基站需要大量资本投入，包括硬件、场地获取和维护等多方面投资。传统供应商如 Trimble、Hexagon 和 Topcon 自建基站，并对每个追踪设备收取数千美元费用，这限制了其可及性和部署速度。覆盖范围往往集中在盈利地区，导致许多地区仍无法获得高精度定位服务。

通过 DePIN 重构成本结构

基于代币激励的贡献者所有权模式，DePIN 从根本上重构了全球硬件密集型网络的成本结构。作为全球最大的精确定位网络，Geodnet 利用这一原理激励独立运营商安装 RTK 基站并提供校正数据，以获取代币奖励。

通过将成本负担从单一运营商转移到分布式网络，Geodnet 能够以远低于传统供应商的成本部署生产级 RTK 基站，主要通过消除建网两大主要成本：土地和人工。这使 Geodnet 能够更快扩展覆盖范围，确保冗余，并提供比现有服务商更可靠的 GNSS 校正服务。

这种模式创造了一个有机扩展的全球分布式网络，在保证服务质量的同时显著降低了终端用户成本。Geodnet 自去年开始快速扩张，从 2022 年 11 月的 1,400 个基站增长到 2024 年 6 月的 7,800 个，截至 2025 年 1 月已拥有超过 13,000 个基站，覆盖 142 多个国家的 4,377 个城市。

目前 Geodnet 网络已实现「阈值规模」，服务能力覆盖超过 60% 的 GNSS 校正市场。值得注意的是，网络以极高的资本效率获得这一供给——过去三年仅发放了 11% 的代币给贡献者。

Geodnet 是 DePIN 模式在实践中的典范案例。Geodnet 基站不仅购置和部署成本降低一个数量级（消费级矿机 700 美元 vs 企业级 RTK 基站 12,000 美元），得益于更密集的消费级网络部署，年度定价也大幅降低。Geodnet 无疑是当今全球最具扩展性和成本竞争力的定位解决方案。

目前，Geodnet 通过为 Propeller、DroneDeploy、Quectel 等无人机龙头企业，以及 USDA（美国农业部）等政府机构提供服务，创造约 300 万美元年化链上收入，展现出 DePIN 领域最快的需求端增长。

在与 Geodnet 创始人 Mike Horton 的早期对话中，当被问及如何获得全球最具影响力的自动驾驶、无人机和农业机器人客户时，他的答案始终如一：DePIN 模式带来的核心结构性成本优势。

转折点已至

未来十年，机器人技术将迎来爆发性增长期。从工业制造到日常生活，数千万机器人预计将被部署到各个领域。无人机将在空中巡检电力线路和管道设施，自动驾驶汽车将重塑货运和出行服务的格局，智能仓储机器人将大规模取代人工操作，而家用人形机器人也将逐步走进千家万户，协助处理日常事务。

精确定位能力是这场机器人革命的基石。没有可靠的定位数据，任何自主机器人都将难以发挥其应有的功能。以自动驾驶汽车为例，在 GPS 信号较弱的城市峡谷中，必须依赖 RTK 增强的 GNSS 系统才能安全导航；配送无人机同样需要厘米级精度才能准确降落在指定的充电站位置。因此，RTK 定位已不仅仅是对激光雷达和雷达等传感器的补充，而是成为机器人运行的关键基础设施。

当前，大量机器人企业每年都在为传统 GNSS 校正服务支付高额费用，却仍面临着覆盖范围有限、精度不稳定等诸多问题。相比之下，Geodnet 通过创新的 DePIN 模式，不仅显著降低了服务成本，还提供了更优质的定位服务。这一突破性方案正吸引着越来越多的企业级客户，为当前及未来的自主机器人提供可靠的定位保障。

AI 驱动的机器人革命已成为不可逆转的趋势，关键在于全面爆发的时间点。机器人产业正在加速发展，而 Geodnet 的精确定位网络将确保这些机器人能够安全高效地运行。在即将到来的机器人时代，Geodnet 的定位服务将发挥不可替代的作用，为全球机器人提供精确可靠的位置信息支持。