红色市场揭示一切。
热潮消退,但建设者仍在。
@ROVR_Network 是一个持续出现并取得进展的项目。
以下是原因和方式 🧵 👇 https://t.co/El07WwJiVT
红色市场揭示一切。
热潮消退,但建设者仍在。
@ROVR_Network 是一个持续出现并取得进展的项目。
以下是原因和方式 🧵 👇 https://t.co/El07WwJiVT
1/ 加密时间线沉迷于价格,ROVR 专注于更难的事:
构建用于空间 AI、机器人和自主系统的现实世界基础设施。
这些东西不会走红,却会累积。 https://t.co/6EGnuUxMKL
3/ ROVR 颠覆了该模型。
他们不采用封闭的专有映射系统,而是构建一个任何人都可以贡献并赚取收益的去中心化数据网络。
把它视为 DePIN,但面向物理世界智能。 https://t.co/meyYMkLZVc
4/ 由光凌于 DePIN 热潮期间的 202 年 3 月创立。
即便如此,ROVR 并未急于为其代币发行编造叙事。
他们发布了硬件。
他们扩大了贡献者规模。
他们专注于数据质量。
这在市场上很少见。 https://t.co/Nem6GcPWui
5/ 到 2025 年中期:
• 2,451 位贡献者
• 1,631 台活跃设备
• 已绘制 1,674 万公里道路
概念已转化为执行。
6/ 硬件是 ROVR 变得有趣的地方。
他们的 TarantulaX (TX) 设备提供约 2 厘米的精度,能够在高速上工作,最初每公里支付约 1.6 $ROVR。
奖励每年减半,以奖励早期建设者。 https://t.co/QYpkXfm6HE
7/ 接着是重大升级。
LightCone (LC):
• 126 条束固态 LiDAR
• 每秒 150 万点
• 约 200 米范围
• 每公里最高 16 $ROVR
首批设备于 2026 年初发货给早期质押者。
8/ ROVR 也证明了质量的重要性。
他们的巴黎映射项目覆盖 126 平方公里,车道、标志和柱子的准确率为 87–92.5%。 https://t.co/fXM1SH58Ei
9/ 融资紧随进展。
• $200k 前种子轮(2024 年 5 月)
• $2.6M 种子轮(2025 年 4 月)
由 Borderless Capital + GEODNET 主导
代币于 2025 年 4 月发行,51% 供应分配给贡献者。 https://t.co/mUtoilJn1h
10/ 代币经济学不仅仅是发行。
• 分层的数据质量等级
• 过时数据的衰减
• 60% 的数据收入被销毁
这是为可持续性而设计的系统,而非短期拉升。 https://t.co/HBasoQE1NT
11/ 展望 2026 年,时机至关重要。
机器人、类人形、物理 AI。
预计截至 2033 年机器人行业年复合增长率为 18.6%。
所有这些都依赖空间数据,ROVR 正在提前布局。 https://t.co/b4MHqO0CmG
12/ ROVR 正在为下一波 AI 构建数据轨道,默默而耐心。
如果你在关注除叙事之外的 DePIN,这就是值得密切关注的项目 👀
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这对 $ROVR 来说是一个良好的进展。
LightCone 设备实际到达早期质押者,意味着质押模型正转变为现实世界数据采集,而不仅仅是锁定代币。
车辆上的硬件,捕获高精度的 3D 数据,为该网络提供真实价值。
现在关键在于规模。
更多设备部署、持续的数据质量以及 AI 和机器人买家的稳健需求,将决定其前景有多远。
🚀 ROVR 质押更新
第一批 ROVR LightCone 设备已到达,并已在我们最早的质押者手中🙌
衷心感谢所有早期加入的人——欢迎在此分享你的设置 & 体验。
仍有更多质押名额可用。
质押 $ROVR,解锁你的设备,开始为网络贡献现实世界数据。
让我们一起绘制世界地图🚀
#ROVR #DePIN #LiDAR #Staking
$ROVR/ @ROVR_Network
乍一看,这像是现代艺术。
或许是一根香蕉。极简主义。抽象。
实际上,这就是机器学习观察世界的方式。
🔹你看到的是由ROVR Network的LightCone捕获的数据生成的点云世界模型。仅仅30秒的行驶,就收集了数百万个数据点,并转化为环境的3D呈现。
🔹每个点都包含深度、结构和位置的信息。它们共同构成了一张活的地图。道路展示其表面和坡度。树木显示高度和密度。建筑物成形。连地形的细微变化也可见。
这不是一张静态图片。这是一张时间快照,展现真实世界在AI系统眼中实际的样子。
🔹自动驾驶车辆、机器人和空间AI并不依赖照片或平面地图。它们通过类似这样的点云学习,几何形状比颜色更重要,距离比标签更关键。道路不只是“一条路”。它是一块具有深度、边缘、障碍物以及周围运动的表面。
ROVR Network将日常驾驶转化为这种智能。短途行驶即可生成密集、高保真的世界模型,机器可以立即进行训练。
是的,颜色、角度和方向经过了创意性调整。但数据本身是真实的。
⚡对人类而言看似艺术的,正是机器可用的现实。
⚡这正是AI学习在我们的世界中导航的方式。