PANews 12 de agosto, segundo a Bloomberg, o formador de mercado de criptomoedas Wintermute planeia investir cerca de 1 mil milhões de dólares nos próximos cinco anos para construir infraestrutura de centros de dados de negociação de alta frequência e IA, com o objetivo de expandir para mercados financeiros tradicionais como ações, commodities e câmbio. As despesas relacionadas deverão ser financiadas por lucros retidos. Atualmente, o mercado não criptográfico contribui com cerca de 10% da receita da empresa, e a meta é aumentar essa proporção para mais de 50% até o final de 2027. O volume médio diário de negociação da Wintermute este ano caiu para 10 mil milhões de dólares, em comparação com cerca de 15 mil milhões de dólares no ano passado.

PANews 12 de agosto, segundo a Bloomberg, a startup sueca de programação AI Lovable concluiu uma ronda de financiamento Série C de 400 milhões de dólares, com uma avaliação de 13,3 mil milhões de dólares. Esta ronda foi liderada pela Menlo Ventures e pelo Scaleup Europe Fund da União Europeia, com a participação de várias instituições, incluindo a Tencent. Fundada em 2023, a Lovable oferece principalmente ferramentas AI que permitem construir websites e aplicações através de comandos em linguagem natural, com clientes empresariais como Adidas, Deutsche Telekom e Hearst Group.

Artigo: Mahe, Foresight News Os ataques de hackers estão a tornar-se o "principal assassino" dos protocolos de criptomoedas. A 12 de agosto, o utilizador X Juiceberg publicou no Twitter que, segundo dados on-chain, o protocolo Harmony sofreu uma exploração de vulnerabilidade, onde o atacante cunhou ilegalmente cerca de 4 mil milhões de tokens ONE (com um valor aproximado de mais de 3 milhões de dólares), representando 26% do fornecimento total. Cerca de 2,8 mil milhões destes tokens foram rapidamente transferidos para exchanges durante a queda acentuada do preço, enquanto o ponto final do fornecimento total do Harmony não refletiu esta emissão de tokens, causando uma discrepância entre o fornecimento real on-chain e os dados públicos. Cerca de 115 milhões de tokens restantes (aproximadamente 2,9% do montante cunhado) permanecem on-chain, enquanto a grande maioria já entrou em contas de exchanges, foi vendida ou está armazenada em carteiras de depósito. Após a divulgação da notícia, o preço do ONE caiu de 0,00118 USD para um mínimo de 0,00056 USD, recuperando agora para 0,00078 USD, com uma queda de quase 38% nas últimas 24 horas. A equipa oficial do Harmony respondeu no X, afirmando que está a colaborar com a equipa e várias exchanges para bloquear e congelar os fundos envolvidos; está também a desenvolver patches de software e a avaliar opções de rollback da rede. Posteriormente, a equipa oficial divulgou quatro conjuntos de endereços de carteiras relacionados, exigindo que as exchanges bloqueiem e congelem fundos rastreáveis a esses endereços: one1uap8dx2z0qsjxqthm5flgcxkeepsz3gsrghnfn one17u300a40ll5wphd8kj5hktryhdjq3ml9f4phy4 one1a5hur07z5vtvzhr35zkw8tfqedemkz8t88xgd7 one1h56hkxmua0uzfv07fu04cudvtrl35u96pq47vy Por volta das 14h, a equipa oficial anunciou a suspensão do serviço da ponte cross-chain bridge.harmony.one devido ao incidente de segurança, solicitando que todos os nós validadores atualizem imediatamente para a versão do patch mais recente v2026.1.1. O patch bloqueia a cunhagem ilegal adicional, com atualizações futuras previstas para tratar os tokens já cunhados. Os registos de lançamento estão disponíveis no GitHub. Este é o terceiro grande problema de segurança ou técnico relacionado diretamente com o fornecimento de tokens do Harmony nos últimos anos. Em junho de 2022, a ponte cross-chain Horizon foi atacada, resultando numa perda de cerca de 100 milhões de dólares, atribuída pelo FBI a um grupo de hackers norte-coreano. Em dezembro de 2023, um bug no sistema de staking causou a cunhagem incorreta de cerca de 146,3 milhões de tokens ONE, envolvendo 74 endereços, com um único endereço a receber mais de 51 milhões; parte destes tokens foi transferida para exchanges, levando a uma resposta urgente com patches e medidas subsequentes. Em termos de dimensão de mercado, embora este incidente tenha causado uma diluição significativa do fornecimento e uma forte volatilidade de preços, a perda absoluta foi limitada. Antes do incidente, a capitalização de mercado do Harmony estava perto dos 17 milhões de dólares, caindo para cerca de 12 milhões após o evento, com uma desvalorização de aproximadamente 5 milhões. Em 2022, o TVL total do Harmony atingiu um pico superior a 1,4 mil milhões de dólares; dados recentes da DefiLlama indicam que o TVL atual é inferior a 170 mil dólares. Segundo o alerta da CertiK, até cerca das 16h, a quantidade de tokens ONE cunhados anormalmente na rede Harmony ultrapassou 3 biliões (valor aproximado de 2,34 mil milhões de dólares), envolvendo seis blocos anómalos. Inicialmente, o atacante explorou a interface do fornecimento total para ocultar os dados de emissão, e como os blocos foram empacotados progressivamente, os 4 mil milhões de tokens cunhados inicialmente estavam longe de refletir os dados reais. A conta X BlockWatchdog analisou o incidente, afirmando que o atacante explorou graves erros lógicos na verificação de recibos e assinaturas cross-shard do Harmony, falsificando cerca de 3 biliões de tokens de uma só vez. O Harmony é uma blockchain sharded, onde transferências entre shards requerem "recibos" como prova. O hacker falsificou estes recibos, que continham: - Epochs muito antigos (o 100º epoch, enquanto atualmente já ultrapassam os 3000) - Assinaturas vazias (assinaturas zero) - Transferências de um endereço morto (0x00…dEaD) Normalmente, o sistema deveria rejeitar imediatamente. Contudo, havia dois bugs: primeiro, a verificação das assinaturas estava incorreta. O sistema verificava "quantas pessoas há no comité" em vez de "quantas realmente assinaram". Assim, se o comité tivesse ≥4 membros, assinaturas vazias eram aceites, como se a fechadura estivesse avariada e a porta pudesse ser aberta facilmente. Segundo, a proteção contra reutilização tinha falhas, pois a verificação de "se este recibo já foi usado" dependia de campos que o atacante podia manipular em epochs antigos. Portanto, o atacante podia reutilizar o mesmo recibo falso ou contornar a verificação. Combinando estes dois bugs, o atacante conseguiu cunhar vários biliões de tokens de uma só vez. Até à publicação, a equipa oficial ainda não confirmou se irá proceder ao rollback da rede. O rollback restauraria o estado da cadeia para um ponto antes do ataque, podendo teoricamente eliminar parte da cunhagem ilegal, mas se muitos tokens já tiverem entrado em exchanges centralizadas e sido transacionados, o efeito prático será limitado. A eficácia do congelamento dos fundos pelas exchanges, a adoção do patch pelos nós validadores e o tratamento dos tokens cunhados serão as principais variáveis a observar no curto prazo. O Harmony, como uma blockchain Layer 1 focada em alta performance e baixas taxas, teve alguma relevância no ecossistema DeFi e cross-chain. Contudo, os incidentes de segurança consecutivos e a diminuição prolongada da capitalização de mercado reduziram significativamente a sua visibilidade no mercado cripto atual. Este incidente expõe novamente a vulnerabilidade das blockchains de pequena capitalização em mecanismos de consenso e fornecimento, alertando os participantes do mercado para uma avaliação mais cautelosa do histórico de segurança e da atividade real on-chain destes projetos.

PANews, 12 de agosto — Segundo a CoinDesk, o ETF de Ethereum à vista dos EUA da Fidelity Investments, "Fidelity Ethereum Fund (FETH)", planeia adicionar cláusulas de staking de Ethereum e distribuição trimestral de dividendos em dinheiro. O fundo tem atualmente um ativo líquido de cerca de 898 milhões de dólares e, em condições normais, pode fazer staking de até 100% das posições em ETH, mantendo simultaneamente parte dos ativos para satisfazer as necessidades de resgate e liquidez. De acordo com a declaração de registo revista, o fundo reterá cerca de 85% dos rendimentos totais do staking, enquanto os restantes 15% serão pagos como taxas de serviço ao iniciador do fundo, ao custodiante e aos operadores de nós, incluindo Blockdaemon, Figment e Galaxy. Os rendimentos líquidos do staking serão prioritariamente usados para pagar as despesas do fundo, e o remanescente será distribuído em dinheiro aos detentores pelo menos trimestralmente, de acordo com as regras de porto seguro do IRS dos EUA; se necessário, o fundo poderá também vender parte do ETH para angariar o dinheiro necessário para os dividendos.

PANews 12 de agosto, segundo reportagem da IT之家, a empresa de pesquisa financeira bestbrokers recentemente compilou dados com base no ranking em tempo real de bilionários da Forbes. Entre 27 de julho de 2025 e 27 de julho de 2026, o patrimônio líquido do fundador da DeepSeek, Liang Wenfeng, disparou de 1 mil milhões de dólares em 2025 (nota: taxa de câmbio atual equivalente a cerca de 6,755 milhões de euros) para 39,5 mil milhões de dólares em 2026 (taxa de câmbio atual equivalente a cerca de 266,837 milhões de euros), um crescimento impressionante de 3.850% em um ano, alcançando o topo do ranking global de bilionários.

Autor: Nancy, PANews Desde que atingiu o pico histórico de cerca de 126.000 dólares em outubro do ano passado, o Bitcoin tem estado em ajuste contínuo, sem conseguir retomar a tendência de alta. Recentemente, ativos tradicionais como ações americanas e ouro foram os primeiros a iniciar uma recuperação, com o apetite pelo risco no mercado a aquecer gradualmente, mas o Bitcoin mantém-se numa trajetória de consolidação, sem conseguir iniciar uma recuperação sincronizada. Neste momento, os fundos de ETF estão a regressar, e alguns indicadores de longo prazo começam a atingir mínimos históricos. Por que razão o Bitcoin ainda não iniciou uma recuperação? Estará o atual ajuste próximo do fundo do ciclo? Ações americanas e ouro sobem em conjunto, por que razão o Bitcoin ficou para trás? Após a forte volatilidade e rápida correção do mercado acionista americano no final de julho, os fundos regressaram aos ativos de risco, e as ações americanas iniciaram rapidamente uma recuperação. O índice S&P 500 e o Dow Jones recuperaram significativamente as perdas anteriores, atingindo novos máximos históricos esta semana. As ações tecnológicas foram o principal motor desta recuperação, com os setores de semicondutores e relacionados com IA a registarem fortes subidas, impulsionando significativamente o sentimento do mercado. Ao mesmo tempo, o setor dos metais preciosos voltou a atrair fundos, com o ouro à vista a subir consecutivamente nos últimos dias, ultrapassando momentaneamente os 4400 dólares/onça, atingindo o nível mais alto em quase dois meses; o preço da prata também subiu, com o preço à vista a ultrapassar os 66 dólares/onça, atingindo o nível mais alto em quase sete semanas. No entanto, o Bitcoin não acompanhou esta recuperação. Durante a fase de pressão sobre os ativos de risco, o Bitcoin também apresentou fraqueza; e quando as ações americanas e o ouro se fortaleceram novamente, o Bitcoin manteve uma trajetória de consolidação independente. De acordo com dados da CoinGecko, nos últimos 30 dias, o preço do Bitcoin tem-se mantido numa consolidação lateral, oscilando repetidamente entre 62.000 e 66.000 dólares. A Glassnode indicou que, nos últimos 90 dias, o índice S&P 500 subiu cerca de 5%, enquanto o Bitcoin caiu 20%, apresentando também uma divergência nos últimos 7 dias. Antes do Bitcoin restabelecer um desempenho relativo forte face às ações americanas, o mercado atual continua dominado pelo desempenho das ações. Apesar do aumento significativo do volume de transações on-chain e da melhoria evidente nos fluxos de fundos dos ETFs à vista, a entrada de fundos ainda não se traduziu efetivamente num combustível para a subida dos preços. Em termos de atividade on-chain, os dados da Santiment Intelligence mostram que, na última semana, o número de novas carteiras BTC na rede atingiu 2,27 milhões, o nível mais alto em quase um ano; o número de carteiras ativas chegou a 751.000, um recorde em 10 meses. Contudo, o principal catalisador para este aumento da atividade on-chain foi o incidente com a carteira Coldcard, que gerou preocupações de segurança. O evento levou alguns utilizadores a transferir fundos, criar novas carteiras, ajustar esquemas de custódia e reavaliar os riscos de segurança dos ativos, impulsionando significativamente a criação de carteiras e a interação on-chain. Quanto aos fluxos de fundos dos ETFs, os dados da SoSoValue indicam que, na última semana de negociação, o ETF à vista de Bitcoin nos EUA registou entradas líquidas de fundos durante cinco dias consecutivos, totalizando 854 milhões de dólares, o melhor desempenho semanal desde 17 de abril. Desde agosto, o volume acumulado de entradas líquidas no ETF à vista de Bitcoin já ultrapassou quatro vezes o nível do mês inteiro de julho. Esta mudança reverteu a pressão de saídas contínuas anteriores. Entre maio e julho, o ETF à vista de Bitcoin nos EUA registou saídas líquidas acumuladas superiores a 6,59 mil milhões de dólares, com o mercado a experienciar uma retirada de fundos durante oito semanas consecutivas. No entanto, o volume de fundos a regressar ainda não é suficiente para impulsionar a recuperação do preço do Bitcoin. A análise de mercado sugere que as entradas recentes foram principalmente impulsionadas por mudanças na procura de custódia e pela melhoria dos dados de emprego fracos que aumentaram as expectativas de cortes nas taxas, sendo o volume atual de compras insuficiente para compensar totalmente a pressão de venda contínua. O mercado do Bitcoin enfrenta atualmente pressão contínua de venda por parte dos mineiros e das empresas de dados criptográficos (DAT). Com a redução das margens de lucro, aumento dos custos operacionais e a necessidade de transformação para centros de dados de IA, algumas mineradoras começaram a vender ativos de Bitcoin para cobrir necessidades de fluxo de caixa, pagar dívidas ou ajustar a direção dos negócios. Dados da CryptoQuant mostram que, desde novembro de 2021, o saldo de BTC detido por endereços OTC associados a mineiros caiu de cerca de 500.000 para 139.700, uma redução de quase 72%. Ao mesmo tempo, as empresas de DAT também começaram a ajustar suas estratégias de posse de Bitcoin, vendendo parte dos ativos para reforçar a liquidez, recomprar ações ou pagar retornos aos acionistas, chegando mesmo a liquidações totais para sobreviver. Por exemplo, a Strategy vendeu um total de 6.948 BTC desde o final de junho, arrecadando cerca de 432 milhões de dólares. Além disso, o poder de compra no mercado à vista dos EUA continua fraco. Dados da Coinglass indicam que o índice de prémio do Bitcoin na Coinbase tem estado em território negativo por 80 dias consecutivos (desde 19 de maio até agora), com o valor mais recente em -0,0868%, estabelecendo o período mais longo de prémio negativo da história, o dobro do recorde anterior de 40 dias. Dados históricos mostram que um prémio negativo contínuo na Coinbase geralmente indica uma procura de compra fraca por parte dos investidores americanos ou uma pressão de venda ainda forte no mercado. Sinais locais de compra no fundo aparecem, mas o fundo do ciclo ainda precisa de confirmação Historicamente, após o pico do ciclo do Bitcoin, normalmente são necessários cerca de 12 a 13 meses para atingir o fundo final. Se este ciclo seguir esse ritmo histórico, o ponto mais baixo do ciclo de mercado poderá ocorrer no quarto trimestre de 2026. Atualmente, o Bitcoin já apresenta sinais de compra no fundo? A lista de indicadores de compra no fundo da plataforma de dados e indicadores de ciclo do mercado cripto PAData, afiliada à PANews, mostra que o Bitcoin apresenta apenas alguns sinais de consolidação no fundo. Este indicador cobre várias fontes de dados, incluindo CryptoQuant, CoinGlass, Alternative.me, DefiLlama, Dune, growthepie, entre outras. O "distância à linha de ativação" mede a proximidade do valor atual do indicador ao limiar histórico de compra no fundo; quanto mais próximo de 0, mais próximo está de ativar o sinal histórico de compra no fundo. Entre os 12 indicadores principais de compra no fundo, atualmente 4 entraram na zona de ativação: Reserve Risk (detentores de longo prazo), preço do BTC/média móvel de 2 anos, AHR999 (investimento regular de longo prazo) e amplitude de difusão ativa da cadeia de amostra EVM. O Reserve Risk caiu para 0,00108, o indicador preço do BTC/média móvel de 2 anos caiu para 0,73 vezes, o AHR999 atingiu 0,345, e a amplitude de difusão ativa da cadeia de amostra EVM caiu para 0. Estes indicadores refletem principalmente a confiança dos detentores de longo prazo, a posição do ciclo de preços e o nível de atividade do ecossistema on-chain, todos já entrando em zonas históricas de pressão, o que significa que o preço atual do Bitcoin está significativamente descontado em relação à tendência de longo prazo, aumentando o valor para alocação a longo prazo. No entanto, a entrada dos indicadores na zona de pressão não significa que o mercado já tenha atingido o fundo. Os ciclos históricos mostram que o fundo do Bitcoin normalmente não é desencadeado por um único indicador, mas ocorre quando múltiplas dimensões atingem níveis extremos simultaneamente. Atualmente, em termos de avaliação, sentimento de mercado, liquidez de fundos e estado de lucro on-chain, o mercado ainda está a alguma distância dos fundos históricos extremos. Em termos de avaliação, o MVRV Ratio (avaliação on-chain) está atualmente em 1,212, ainda não caiu abaixo da linha histórica de subavaliação de 1. O MVRV compara o valor de mercado do Bitcoin com o valor realizado para avaliar o estado geral de lucro do mercado. Dados históricos indicam que quando este indicador cai abaixo de 1, geralmente significa que o mercado entrou numa fase de ajuste profundo, correspondendo frequentemente à acumulação no final do mercado bear. Quanto ao estado de lucro on-chain, o NUPL está atualmente em 0,175, ainda não negativo. Este indicador mede o valor líquido dos lucros e perdas não realizados no mercado; quando o NUPL está abaixo de 0, significa que os detentores de moedas na rede estão globalmente em perda. Ao mesmo tempo, o indicador de rendimento dos mineiros, Puell Multiple, está em 0,755, ainda distante da zona histórica de pressão abaixo de 0,5. Dados históricos mostram que fundos macro significativos ocorreram quando o Puell Multiple estava abaixo de 0,5. No que diz respeito ao sentimento do mercado, o índice de medo e ganância está atualmente em 29, indicando que o mercado está em estado de medo, mas ainda distante do nível de pânico extremo. Isto mostra que o apetite pelo risco dos investidores está a diminuir, mas ainda não houve vendas em pânico em larga escala típicas da fase de fundo do ciclo. Na estrutura de oferta, a proporção de oferta lucrativa ainda é de 53,12%, o que significa que mais de metade da oferta de Bitcoin está em estado lucrativo. Em fases de fundo histórico, este indicador geralmente cai para menos de 5%, indicando que o mercado precisa passar por uma libertação mais completa de perdas e transferência de posições. Em termos de liquidez, o pulso de liquidez das stablecoins está atualmente em -0,74%, indicando uma contração no ambiente de fundos das stablecoins. Observações históricas mostram que quando este indicador cai abaixo de -2%, geralmente corresponde a uma redução significativa na oferta de stablecoins lastreadas em moeda fiduciária em 30 dias, aumentando a pressão sobre a liquidez do mercado. Atualmente, este indicador ainda está a alguma distância da zona de contração extrema. Além disso, alguns indicadores do ecossistema on-chain também não mostram sinais completos de fundo. Atualmente, a amplitude de difusão dos fundamentos DeFi está em 38,55%, ainda distante da zona de contração profunda (0-25%). Este indicador mede o grau de difusão das atividades operacionais DeFi; níveis baixos geralmente indicam uma contração ampla da atividade do setor. O índice de apetite pelo risco cross-chain MEME está em 32,66, acima do limite da zona de arrefecimento (0-20), indicando que, embora o apetite pelo risco do mercado tenha diminuído significativamente, os fundos ainda não entraram num estado de arrefecimento extremo. Em resumo, o Bitcoin já apresenta alguns sinais locais de fundo de mercado, mas o mercado ainda carece de confirmação suficiente para uma inversão de ciclo. A capacidade do Bitcoin para iniciar uma recuperação dependerá da continuidade das entradas de fundos, da libertação da pressão de venda e das mudanças adicionais nos indicadores on-chain chave.

作者：Zen，PANews 过去一年，机器人/Physical AI数据从一个相对隐蔽的基础设施环节，迅速变成战情焦灼新赛道，资本正以惊人的速度涌入这个被称为具身智能“卖铲人”的赛道。 这种升温在国内尤其明显。仅2026年上半年，25家中国具身智能数据创业公司就合计获得超过170亿元融资。其中，光轮智能年内连续完成多轮大额融资；由智元机器人孵化的数据公司觅蜂科技也在成立后迅速筹集到数亿元资金。 在海外市场，一批专门围绕机器人训练数据成立的初创公司也开始露头。XDOF在今年6月宣布完成7000万美元融资；7月底，Axis Robotics完成由Hack VC领投的1200万美元种子轮融资。 Axis将自身定位为“Physical AI数据引擎”，目前以分布式贡献者网络和网页端仿真数据采集为重要切入点，并继续向第一人称视角、模型后训练等数据形态扩展，已经通过浏览器遥操作收集超220万条机器人轨迹数据，累计数据时长达28000小时。 不过，尽管资本已经充分进入，机器人数据仍是一个快速变化且远未定型的市场。从数据需求最终会达到怎样的规模，到真机、仿真和第一人称视角等不同路线如何取舍，再到数据公司能否形成可持续的商业模式，许多关键问题仍处于探索阶段。 围绕这些问题，以及Axis自身的数据生产模式、技术路线和未来发展规划，PANews与Axis Robotics创始人Chris Feng展开了一次对话。 Physical AI时代的数据缺口 Chris并非从机器人本体或算法起家，而是从咨询、投资和数据基础设施一路进入机器人数据赛道。 真正让他决定进入机器人领域的，是进入Physical AI时代后显现的巨量数据缺口。 “以GPT-3为参照，其训练需要约为1500万小时的人类互联网数据。”Chris表示，而机器人需要处理的物理世界远比数字世界复杂，不仅需要识别和逻辑的能力，还要理解空间、动作、物体状态以及动作之后会发生什么变化。 因此，如果机器人领域要迎来自己的“GPT时刻”，所需要的数据可能达到1亿小时甚至更高量级。而除了数据规模的明显差异外，两者的数据基础更是完全不能相提并论。 在大语言模型出现以前，互联网已经发展了数十年。各种网页、书籍、论坛、代码库以及大量数字内容，在长期积累中形成了天然的数据资源。 而现实世界中的人类行为却没有经历类似的系统记录过程，人们每天都在做饭、整理物品、操作工具，但这些行为很少被连续记录，更没有被大规模转化为能够直接用于机器人训练的标准化数据。 随着VLA模型、世界模型等技术发展，机器人模型公司开始成为这类数据最直接的需求方，一些机器人本体公司也在同步建设模型和数据能力。与此同时，机器人形态本身也在快速分化，从人形机器人、机械臂到针对工业和服务场景设计的专用设备，不同模型和本体又进一步产生了差异化的数据需求。 当需求规模不断扩大后，传统的数据生产方式很快暴露出局限性。 早期机器人公司通常依靠真机遥操作，由人工直接控制机器人完成任务，再记录动作轨迹。这类数据与真实机器人最为接近，但生产速度慢、成本高，同时受到机器人数量、场地和操作人员规模的限制。 更重要的是，真实世界具有高度复杂性和多样性，仅依靠企业内部有限的机器人和采集场景，很难覆盖模型未来可能遇到的环境。如果机器人基础模型最终需要千万小时级别甚至更多的数据，仅靠持续增加机器人、场地和遥操作人员，难以实现经济有效的线性扩张。 因此，如何以可控成本、可扩展的方式持续生产足够多样且真正能够改善模型表现的数据，成为了Physical AI数据行业面临的核心问题之一，也构成了独立机器人数据公司正在争夺的商业机会。 机器人数据的“金字塔”：精度、规模与泛化之间的权衡 机器人数据还有一个更复杂的问题，不同来源的数据在真实性、成本、可扩展性以及跨本体复用能力上存在明显差异。 Chris把目前几条主要路线大致分成真机遥操作、仿真和人类第一人称视角数据。如果以数据与机器人本体之间的直接匹配程度来看，可以大致形成一个“金字塔”。 位于金字塔顶部的是真机遥操作。 操作者直接控制真实机器人完成抓取、放置、移动等任务，传感器同步记录机器人关节、末端执行器、视觉和动作信号。这类数据最大的优势在于，其训练数据本身就来自真实机器人，因此物理信息最完整，与目标本体之间的差异也最小。 但真机数据的成本和规模问题同样突出。根据行业数据，一小时高质量真机遥操作数据的综合成本可达200美元。更重要的是，这类数据通常与具体机器人本体高度绑定，跨本体复用能力有限。例如，在Unitree G1上采集的动作轨迹，就不能直接适配不同形态的机器人。 处在金字塔中间位置的，是仿真数据。 机器人仿真是将真实机器人的尺寸、关节、动作范围以及任务环境尽可能还原到虚拟空间中，再让操作者或程序控制虚拟机器人完成任务。目前机器人研究和开发中常用的仿真平台包括Isaac Sim、MuJoCo等。 相比真实世界，仿真的突出优势是规模化和可控性。现实中不可能为了采集数据重复搭建成千上万个厨房、仓库或工厂，但在虚拟环境中，同类场景可以被快速复制和并行运行。已有轨迹还可以通过改变光照、材质、摄像机位置、物体类型和空间布局等参数，扩展到更多不同环境。 与此同时，仿真环境中的任务状态也更容易被精确读取。例如任务是否完成、机械臂是否发生碰撞、物体最终处于什么位置，都可以直接从环境中获得，这使得数据验证和自动筛选更加容易。 不过，仿真数据的局限同样明确：虚拟环境始终难以完整还原真实世界。摩擦、物体形变、接触状态、传感器噪声以及大量不可控因素，都可能导致模型在仿真中表现良好，却在迁移到真实机器人后出现性能下降。如何缩小这种“仿真到现实”的差距，也一直是机器人研究中的核心问题之一。 另一条近两年明显升温的路线，是人类第一人称视角数据，其处在金字塔的底端。 这类方法试图减少对昂贵机器人本体的依赖，让数据贡献者佩戴头部相机、GoPro，或者直接使用手机，记录做饭、叠衣服、整理房间和操作工具等真实行为。 其基本逻辑是，如果未来机器人的视觉和动作逻辑与人具有较高相似性，那么大规模记录“人类如何与世界交互”，理论上可以为机器人基础模型提供极其丰富的数据。 第一人称视角数据最吸引人的地方在于潜在的规模和环境多样性。相比部署大量机器人进行遥操作，让普通人在家庭、工厂、商场等真实场景中记录行为，采集成本和参与门槛都更低，也更容易覆盖大量不同环境。 不过，Chris也指出，人类第一人称数据存在一个很大的不确定性：它的训练价值很大程度上取决于未来机器人的本体形态。 如果机器人采用轮式底盘、机械臂、专用夹爪等非人形设计，人类操作数据在动作层面的直接迁移价值就会明显降低。即使未来人形机器人成为主流，人类动作也不能直接被机器人复制，手部和身体运动仍需要经过动作重定向，转换成机器人关节和机械手能够执行的轨迹。 还有一个经常被忽略的问题是视觉视角。第一人称数据理想情况下应尽量接近人的视觉位置，但不同采集设备可能被安装在头部、胸前或其他位置。而视角变化，会明显改变手、物体和摄像头之间的空间关系，这些差异对于需要学习三维空间和操作关系的机器人模型而言是很大的挑战。 因此，在Chris看来，真机、仿真和第一人称数据并不存在简单的替代关系。它们各自解决不同问题，真机保证了精度，仿真负责放大规模，人类视频提供真实世界的场景多样性。未来的机器人数据体系，更可能是不同数据来源之间的组合与互补。 此外，近期一些研究也开始弱化对“最优数据”的单一追求。Dyna Robotics最新发布的Dyna-2仅依靠超过100万小时人类第一人称视频进行预训练，就观察到了从人类行为数据向机器人能力迁移的规模效应。Axis的研究也表明，经过筛选和处理的仿真轨迹同样能随着数据规模扩大持续改善模型表现。 做数据生产者，打造Physical AI数据引擎 相比单纯追求单条数据与目标本体的高度匹配，规模、多样性以及能否真正转化为模型能力，正在成为重要指标。因此，机器人数据公司很难只靠单一采集方式满足模型持续变化的需求。这也指向了一个更核心的问题：数据公司究竟只是按照客户要求完成采集和处理，还是应该更深入地参与模型训练所需数据的设计与生产？ Axis选择的是后者，并将自身定位为“Physical AI数据引擎”。在Chris看来，“数据标注”和“数据生产”并不是同一层次的业务。 数据标注面对的是已经存在的数据，客户决定标什么、怎么标，服务商负责按照规则执行；数据生产则需要更进一步，数据公司不仅要完成采集和处理，还要参与判断模型究竟缺什么数据，并围绕训练目标设计任务、组织采集，再根据模型表现调整下一轮数据。 例如，一个机器人模型要学习厨房操作，数据公司需要进一步判断应该设计哪些任务，抓、推、拉、开、关等基础动作如何组合，是否需要深度信息，摄像头如何布置，以及哪些失败案例值得被重点采集。 Chris表示，Axis与Booster Robotics、擎羽科技等客户的商业合作已由单纯的数据交付升级为“围绕模型训练目标定制的数据生产方案”。例如在与Booster Robotics的合作中，Axis为Booster T1量身定制了深度适配其视觉输入与动作空间的专属基础模型（Foundation Models）。这种模式支持特定任务在极少样本下的快速迁移与迭代，从而极大降低了具身智能开发的门槛与工程适配成本。 这也是Axis强调“数据引擎”而非“数据工厂”的原因。按照Chris的描述，商业客户可以先提出目标场景和能力需求，Axis再据此设计任务，并通过分布式贡献者网络完成数据采集。 “除了向客户交付数据，AXIS也在自己做数据集和模型验证的学术研究。”Chris称，Axis 团队于上半年发布的 AXIS Franka 数据集是目前针对 Franka Research 3 机械臂规模最大的开源机器人操作数据集之一，包含 207 个多样的操纵任务，超 5 万条人类演示轨迹以及逾 6 万个任务场景变体。 在训练成果评估阶段，研究团队利用该数据集对最先进的VLA模型 π 0.5 进行了持续预训练。实验结果显示，通过 AXIS-100% 数据快照训练后的模型在 LIBERO-Plus 鲁棒性基准测试中表现出色，整体成功率达到了 88.8%。 Chris还表示，AXIS Franka 数据集在提升模型应对现实干扰方面的显著效果：在传感器噪声和相机视角偏移等挑战下，模型的鲁棒性分别提升了 13.7% 和 11.3%。其研究证实，随着数据集快照从 25% 增长到 100%，模型的操纵泛化能力呈现出稳定的扩展趋势，展现了数据规模与下游任务泛化能力之间的正向扩展关系。 不押注单一数据形态，想做“机器人领域的Surge AI” 机器人数据仍然是一个快速变化、尚未形成稳定范式的市场。 过去一段时间，行业关注点从真机遥操作逐步扩展到仿真、第一人称视角等数据来源。随着基础模型进入更深入的后训练阶段，如何收集失败状态、纠错过程和恢复轨迹，也开始成为新的数据需求。 “如果今天市场最需要第一人称视角数据，我就只做第一人称视角；半年以后大家不需要了怎么办？”因此，Chris不愿意把Axis定义成一家只做某种数据的公司。 他的思路，是把相对稳定的底层能力与不断变化的数据采集方式拆开。底层由分布式贡献者网络、任务管理、数据验证、清洗、增强和处理管线等基础设施组成；上层则根据模型和客户需求，接入不同的数据产品和采集方式。 目前，Axis已经从网页端仿真数据采集切入，并逐步拓展到第一人称视角数据和模型后训练。Chris介绍，最新产品已经加入针对模型偏差和失败状态的纠错数据采集，团队已在推进 DAgger 等后训练数据采集与处理，计划年底前发布首个大规模 Human-Gated DAgger 后训练数据集。 在他看来，随着机器人模型持续迭代，数据合作伙伴的价值也会发生变化。衡量一家数据公司的能力，不能只看一次能够交付多少数据，更要看其能否稳定生产高质量数据，是否拥有持续运转的贡献者网络和数据处理工具，以及能否根据模型表现及时调整下一轮数据的内容和结构。 这种思路在一定程度上借鉴了Scale AI和Surge AI的发展路径，其中Chris尤其关注Surge AI。他希望Axis未来能够成为“机器人领域的Surge AI”。 在Chris看来，Surge AI的优势并不只是拥有大量数据标注资源，而在于其业务始终紧跟模型需求变化，从大模型后训练进一步延伸到智能体训练环境等新环节。 这种不把自己绑定在某一种数据形态上，而是随着Physical AI模型的训练方式变化，持续调整所提供的数据和工具，正是Axis真正希望复制的能力。 将区块链用于贡献激励与数据追踪 与其它竞品不同的是，Axis身上还有一个相对特殊的标签——区块链。 机器人数据的生产过程本身并不需要区块链，仿真仍然运行在传统机器人环境中，模型训练也和其他AI公司没有区别。区块链真正发挥作用，主要出现在数据产生之后：Axis会为经过验证的数据轨迹建立数据ID，并将任务、数据和贡献者之间的关系记录到Base上。 Chris表示，区块链技术主要解决两个问题。 首先是贡献激励。当数据由全球分布式用户生产时，不同用户完成的数据数量和质量都不同。平台需要知道是谁贡献了什么，以及这些数据有没有真正达到要求。对贡献者来说，核心不在于做得多，而是谁提供了真正有效的数据。 其次来源追踪。当前AI模型的训练过程很像黑箱。外界通常只看到最终模型，却很难知道某项能力究竟来自哪些数据，这些数据又是谁生产的。如果任务、轨迹和贡献者的关系可以被持续记录，那么一条数据未来被客户采购时，至少可以保留相对完整的来源记录。 Axis目前已经上线积分体系，用于记录和衡量用户贡献。Chris还提到，如果未来发行代币，贡献积分可能成为激励依据；如果某位贡献者的数据最终实现商业化，公司也考虑未来让其参与收入分成。 不过，这些机制目前仍处于设计和完善阶段。相比先构建一套代币经济，再为其寻找应用场景，Chris更强调先确定区块链究竟能够解决哪些实际问题。 “我从来没有觉得自己是一家加密机器人公司。” 在他的定义里，Axis首先是一家机器人数据公司，区块链如果能够帮助解决贡献激励和数据来源追踪，就在这些环节使用；如果不能产生实际价值，也没有必要为了“Crypto+AI”的叙事额外引入。 下一阶段：扩大数据覆盖，进入头部模型公司供应商名单 对于未来6至12个月的发展，Axis的路线图主要集中在产品、社区增长和商业化三个方向。 产品层面，Axis计划继续扩充第一人称视角数据的采集规模，并新增 UMI 数据和面向移动操作任务的遥操作数据，进一步扩大平台覆盖的数据类型和任务范围。 除了面向普通用户的数据采集入口外，Axis还计划向企业客户和开发者提供任务生成API及数据处理工具，将部分底层的数据生产能力进一步产品化。 社区增长则是另一项重点。Chris表示，Axis希望在未来半年将社区规模扩大至目前的3倍，并进一步拓展不同区域市场。参与者也不再局限于普通数据贡献者，而是希望吸引更多开发者、研究人员和产业从业者加入，将平台逐步扩展为一个围绕Physical AI数据生产的开放生态。 商业化方面，Axis目前已在部分细分领域获得标杆客户，仿真数据和第一人称视角数据也已经产生付费订单。未来半年，公司为自己设定的目标是将年经常性收入（ARR）提升至50万至100万美元，并进入头部机器人模型公司的供应商名单。 相比收入数字本身，进入头部模型公司的供应体系或许更能检验Axis当前这套模式。