Autor: Shayon Sengupta, Multicoin Capital; traducción: 0xjs@金色财经
Hoy, nos complace anunciar que Multicoin, líder en la adquisición estratégica de 8 millones de dólares en tokens nativos GEOD de la red Geodnet, adquirió los tokens GEOD de la red Geodnet a la Fundación Geodnet.
Geodnet es una red de posicionamiento preciso que utiliza el modelo económico de la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) para proporcionar servicios de posicionamiento críticos para drones, vehículos autónomos y posiblemente decenas de millones de robots que surgirán en todo el mundo en los próximos años.
La IA física está llegando
En “Blade Runner 2049”, vemos un mundo futuro en el que los replicantes contribuyen económicamente y socialmente, conviviendo con los humanos. Para el año 2025, nuestros robots están lejos de parecerse a los humanos, pero diversos tipos de máquinas especializadas ya se han integrado silenciosamente en todos los aspectos de la vida moderna.
Los modelos de lenguaje están haciendo que la inteligencia sea comercializable, liberando nueva creatividad y transformando el trabajo basado en el conocimiento. Pero la inteligencia artificial no solo se trata de texto, imágenes y videos. La evolución de la inteligencia artificial está ocurriendo en el mundo físico, y los robots son el próximo campo fronterizo.
A medida que los modelos de inteligencia artificial se vuelven cada vez más poderosos, su capacidad para comprender y interactuar con el entorno físico aumentará significativamente. Esta transformación dará lugar a nuevos sistemas autónomos, desde automóviles autónomos, robots humanoides hasta drones y equipos de automatización industrial, que funcionarán con una inteligencia y autonomía sin precedentes.
Para que estos robots funcionen correctamente, necesitan responder una pregunta básica: “¿Dónde estoy?”
Un desafío de 50 mil millones de dólares
Con la implementación de decenas de millones de dispositivos autónomos y semiautónomos, todos se enfrentan al mismo desafío: percepción del espacio. Los drones que realizan tareas de entrega, los vehículos autónomos que circulan en entornos urbanos densos y las maquinarias agrícolas para siembra precisa, todos requieren una precisión de posicionamiento a nivel de subcentímetros para operar de manera segura y eficiente.
Para lograr este nivel de precisión, estos sistemas dependen de la tecnología de fusión de sensores, combinando varios métodos de localización.
El LIDAR puede proporcionar mapas de profundidad de alta resolución, pero su rendimiento es pobre en días de niebla o lluvia (y es pesado, consume mucha energía y es costoso). El RADAR puede proporcionar mediciones de distancia confiables, pero carece de precisión fina.
La localización y el mapeo simultáneos basados en la visión (SLAM basado en visión) pueden lograr la creación de mapas en tiempo real, pero su rendimiento disminuirá en entornos con visibilidad reducida.
Estos métodos tienen limitaciones y no hay un sistema único que sea infalible. En el campo de los métodos de posicionamiento, el uso de estaciones base de corrección en tiempo real (RTK) para la corrección de los sistemas de navegación por satélite global (GNSS) se considera una de las formas de entrada más fiables.
La ubicación GNSS estándar es inherentemente inexacta debido a las interferencias atmosféricas y los errores de multipercusión, con desviaciones de hasta 5 a 10 metros. RTK aborda este problema utilizando estaciones base fijas que comparan las señales satelitales con ubicaciones conocidas y transmiten datos de corrección en tiempo real. Este método puede lograr una precisión de centímetros, lo que es un avance clave en la aplicación de IA física. La mayoría de las grandes empresas de robótica y automatización integran RTK en sus sistemas, como DJI para drones de alta precisión, John Deere para tractores autónomos, Tesla para vehículos autónomos, y Boston Dynamics para robots de inspección industrial.
Fuente de la imagen: Tienda GNSS
Uno de los problemas actuales con RTK es el costo. La construcción y mantenimiento de estaciones base RTK es intensiva en capital, requiriendo una gran inversión en hardware, adquisición de terrenos, mantenimiento, etc. Proveedores tradicionales como Trimble, Hexagon y Topcon establecen estas estaciones base y cobran a los clientes miles de dólares por cada dispositivo rastreado, lo que limita la accesibilidad y la velocidad de implementación. La cobertura suele concentrarse en áreas rentables, lo que resulta en la falta de servicios de posicionamiento de alta precisión en algunas regiones.
Subvertir la estructura de costos a través de DePIN
Hemos detallado cómo la estructura de costos de la red de hardware intensivo a nivel mundial es subvertida por los incentivos de tokens y el DePIN propiedad de los contribuyentes. Geodnet, como la red de posicionamiento de alta precisión más grande del mundo, está utilizando estos principios para incentivar a los operadores independientes a instalar estaciones base RTK y proporcionar datos de corrección a cambio de recompensas en tokens.
Al transferir la carga de costos de un solo operador a una red distribuida, Geodnet puede desplegar estaciones base RTK de nivel de producción a una fracción del costo de los proveedores tradicionales, específicamente eliminando dos de los mayores costos de construcción de la red: tierra y mano de obra. Por lo tanto, en comparación con las empresas existentes, Geodnet puede expandir rápidamente la cobertura, garantizar la redundancia y ofrecer un servicio de corrección GNSS más confiable.
El resultado es la formación de una red distribuida a nivel mundial, que se expande naturalmente mientras garantiza la misma calidad de servicio y al mismo tiempo reduce el costo de uso para los usuarios finales.
Geodnet ha estado expandiéndose activamente desde el año pasado. El número de estaciones base ha aumentado de 1400 en noviembre de 2022 a 7800 en junio de 2024, y a enero de 2025, ya cuenta con más de 13000 estaciones base en 4377 ciudades y 142 países.
Fuente de la imagen: Dune Analytics
La red ha alcanzado una “escala crítica” que puede atender a más del 60% del potencial mercado de corrección GNSS. Es notable que la red ha logrado esta provisión con una eficiencia de capital muy alta, ya que solo el 11% del total de tokens se ha distribuido a los contribuyentes en los últimos tres años.
Fuente de la imagen: Consola Geodnet
Geodnet es un ejemplo típico de la exitosa aplicación práctica del modo DePIN, no solo teóricamente viable. Las estaciones base de Geodnet no solo tienen un costo de adquisición e implementación de un orden de magnitud más bajo (es decir, en comparación con una estación base RTK empresarial de 12,000 dólares, un dispositivo de consumo de 700 dólares; una implementación más densa en la red de consumo puede lograr un rango de cobertura comparable al de una estación base RTK empresarial), sino que también, al eliminar los costos de implementación de hardware, su tarifa anual también es un orden de magnitud más baja. Sin lugar a dudas, Geodnet es la solución de posicionamiento más escalable y competitiva en costos en el mundo actual.
Actualmente, los ingresos anuales en cadena de Geodnet son de aproximadamente 3 millones de dólares, estos ingresos provienen de acuerdos de servicios empresariales firmados con clientes como Propeller, DroneDeploy, Quectel y el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA), entre otros. En el actual proyecto DePIN, los ingresos del lado de la demanda de Geodnet están creciendo de forma más rápida.
En nuestras primeras conversaciones con el fundador de Geodnet, Mike Horton, le preguntamos cómo había logrado ganar a algunos de los clientes más prestigiosos a nivel mundial en el ámbito de los vehículos autónomos, drones y robots agrícolas. Su respuesta siempre ha sido la misma: la ventaja estructural de costes que aporta DePIN.
Punto de inflexión
En los próximos diez años, se podrían desplegar decenas de millones de robots en diversas industrias, lo que cambiará el panorama de la logística, la infraestructura y la automatización. Los drones realizarán inspecciones en tiempo real de las líneas eléctricas y los conductos. Los vehículos autónomos mejorarán los servicios de carga y taxi. Los almacenes reducirán su dependencia de la mano de obra mediante el uso de robots especializados. También se verá la aparición de robots humanoides que ayudarán con las tareas domésticas diarias.
Sin datos de posicionamiento fiables, estos robots no pueden funcionar. Los coches autónomos necesitarán GNSS mejorado con RTK cuando circulen por áreas urbanas densas donde el GPS por sí solo no funcione. Los drones necesitan una precisa localización para aterrizar con precisión en las estaciones de carga. Creemos que el posicionamiento RTK no solo complementa otros modos de sensores como LiDAR y RADAR, sino que también es crucial.
Muchas empresas de robótica gastan millones de dólares al año en servicios tradicionales de corrección GNSS, que son caros, tienen una cobertura limitada y una precisión inestable. Creemos que Geodnet está ofreciendo a estos clientes productos más rentables y de mayor calidad, lo que beneficiará a más clientes en el futuro.
La moda de los robots impulsados por inteligencia artificial no es una cuestión de si ocurrirá, sino de cuándo ocurrirá. ¿Dónde están los robots? Están llegando rápidamente. Con Geodnet, sabremos exactamente dónde están.
