机器人在经济体系中的“生存”：当Web3改变局势

一个从“静态机器”到“经济主体”的转变

2025年，机器人行业正面临一个奇异的现象：曾经被视为硬件突破的人形机器人项目，现在的估值方式完全不同。不是因为机械臂更长或引擎更强，而是因为一个基本问题得到了回答：机器人是否可以在没有人类后台操作的情况下，自主管理财务、支付和合作？

答案是肯定的，这正在重新塑造整个行业的经济逻辑。

过去，机器人被定义为“企业资产”——拥有身体、通过(算法控制)的智能，但没有“经济资格”。它不能开钱包、不能签合同、不能自主决定购买资源或出售服务。所有交易、支付、利润分配都必须经过所有者企业的行政层。

但随着AI Agent、链上支付和区块链协议的融合，这一局面发生了变化。机器人不再只是“工具”；它成为具有市场参与能力的“经济主体”，实现了以前无法想象的可能。

为什么是现在，而不是以前？

机器人行业等待“ChatGPT时刻”已长达二十年。英伟达CEO黄仁勋曾表示：“通用机器人领域的ChatGPT时刻即将到来”——这不是营销噱头，而是三个罕见事件的汇聚反映。

第一：技术已同步成熟

多模态感知(multimodal perception)，新一代控制技术如RT-X和Diffusion Policy，高仿真模拟环境如Isaac、Rosie(，以及结合AI Agent的大型语言模型——这些都已达到可以商业化应用的临界点。尤其是模拟环境已足够大规模，成本极低，能让机器人进行大规模学习，然后可靠迁移到现实世界。

几十年来困扰机器人的“难学、数据昂贵、高风险”问题——如今有了解决方案。

第二：硬件开始实现规模复制

引擎、关节、传感器——曾经只生产几百个的核心部件，现在开始实现批量生产。中国在全球机器人供应链中的崛起，显著降低了成本。当企业计划生产数百万台时，机器人首次拥有了“可复制”的工业基础。

第三：可靠性已突破最低门槛

实时操作系统、冗余安全系统、更优的驱动电机——机器人现在可以在商业环境中长时间稳定运行，而不再仅仅是实验室演示。

结果：2025年，机器人行业获得了前所未有的融资密度——超过5亿美元，集中在生产线、商业化部署和软硬件全栈架构，而非“点子融资”。

这不是虚言。市场已定价：机器人行业从“能不能做”转向“能不能卖、能不能用”。

现代机器人生态的四层经济模型

要理解Web3的作用，必须看到它介入的结构：

第一层——物理层)Physical Layer(：人形机器人、机械臂、无人机、电动汽车充电站。这是“身体”，解决移动、操作、机械可靠性的问题。但它仍“没有经济行为能力”——不能自主支付。

第二层——感知与控制层)Control & Perception Layer(：从SLAM、传统传感器，到如今的LLM+Agent，以及ROS、OpenMind等机器人操作系统。这一层让机器人“听懂、看见、规划”，但所有经济交易仍需人类处理。

第三层——机器经济层)Machine Economy Layer(：这是真正变革的开始。机器人开始拥有数字身份、电子钱包、链上信誉系统。通过x402协议、链上支付，它可以：

• 直接支付算力、数据、能源
• 自行收取服务费
• 管理资金、根据结果控制支付

机器人从“企业资产”变为“经济主体”，具备市场参与能力。

第四层——协作与治理层)Machine Coordination Layer(：当机器人能自主支付和识别后，它们可以组织成团队、网络——无人机群、清洁机器人网络、充电网络。它们自主调价、竞价任务、分配利润，甚至形成DAO。

这四层是“物理+智能+金融+组织”的结合，Web3不仅是其中一环，而是连接它们的粘合剂。

Web3改变游戏的三种方式

) 1. 数据：从“谁提供AI”到“谁准备持续提供”

物理AI最难突破的瓶颈一直是训练数据——需要大规模、多场景、多交互的真实物理数据。

过去，机器人只从实验室、少量车队或公司内部数据学习，规模有限。

Web3的DePIN/DePAI开启了另一条路径：普通用户、设备运营者、远程操控者——都可以成为“数据提供者”，获得Token奖励。这一决策意义重大。

NATIX Network：让普通车辆成为移动数据节点，采集视频、地理、环境信息。

PrismaX：专注高质量物理交互数据——机器人抓取、排序、搬运物体的场景，通过远程控制市场实现。

BitRobot Network：让机器人完成可验证任务，生成操作、导航、协作行为数据。

但这里的关键是：Web3解决的是“AI是否愿意贡献”，而不是直接保证“数据质量”。众包数据常常噪声多、不一致、偏差大。还需要后端数据引擎进行筛选、清洗、审计。

DePIN的真正价值在于提供“持续、扩展、低成本”的数据基础——它是系统的底层，而非全部解决方案。

2. 协作：当机器人“说同一种语言”

目前，机器人仍被困在封闭生态中。A品牌的机械臂无法与B品牌的人形机器人共享信息。没有统一的语言，无法协作。

OpenMind和其他智能机器人操作系统正解决“语言”问题。它不是传统的控制软件，而是设备间的操作系统——类似Android，为感知、认知、理解和协作提供统一接口。

不再是传感器、控制器、推理模块孤立存在，而是统一描述：

• 描述外部世界(vision/sound/tactile → 结构化语义事件)
• 理解指令###自然语言 → 行动计划(
• 共享状态

首次实现不同品牌、不同形态的机器人“说同一种语言”。

但OpenMind只解决“理解”问题。另一半是“交互”——让机器人像经济主体一样合作。

这时，Peaq登场。

Peaq提供协议层，让机器人具备身份识别、激励机制和网络协作能力。它不是解决“机器人如何理解世界”，而是“机器人如何作为网络中的个体参与合作”：

1. 识别Peaq：机器人、设备、传感器注册去中心化身份，能连接任何网络，成为独立节点，加入信誉体系。

2. 自主经济账户：机器人能自动用USDC或类似稳定币支付感知数据、算力、服务费。通过条件支付：完成任务→自动支付；未达标→资金冻结或退还，合作变得可信、可审计、自动裁决。

3. 多设备任务协作：机器人共享状态、竞价、任务拼接、资源调度，像网络节点一样协作，而非孤立运行。

结果：机器人拥有统一的语义接口)OpenMind(、跨设备交互能力)Peaq(，以及可信的协作机制。它们进入真正的合作网络，而非封闭生态。

) 3. 经济：当机器人“自我消费与生产”

最后也是最关键的一环：机器人必须具备完整的经济参与能力——能工作、赚钱、花钱、优化行为。

x402是新一代Agentic Payment标准。它允许机器人通过HTTP直接发起支付请求，使用USDC或可编程稳定币完成原子交易。

这意味着什么？机器人不仅完成任务——还能自主购买所需资源：

• 调用算力(LLM推理、模型推理)
• 访问环境、租用设备
• 从其他机器人购买服务

首次实现机器人“自我消费”和“自主生产”，成为经济主体。

OpenMind × Circle：OpenMind结合Circle的USDC，支持机器人用稳定币支付和链上对账，任务执行不再依赖人工后台。

Kite AI：更进一步，设计了完整的“Agent-Native”区块链平台：

• Kite Passport：为每个AI Agent颁发加密身份(未来映射到机器人)，控制“谁花钱”，支持追溯和追责。
• 原生稳定币+x402：集成x402协议，优化点对点高频、低值的M2M支付。
• 可编程限制：设定支出上限、白名单、风险控制规则，通过链上策略实现。

Kite AI帮助机器人“在经济系统中生存”——

• 按效果获得收入###result-based settlement(
• 按需求购买资源)自主成本结构(
• 通过链上信誉参与市场竞争)可验证履约(

从实验室到商业化的实践

2025年，机器人商业化路径逐渐清晰。Apptronik、Figure、特斯拉Optimus陆续公布量产计划。机器人从原型迈向工业化。

**Operation-as-a-Service )OaaS(**模式得到市场验证：企业无需大额一次性采购，只需按月订阅机器人服务，ROI显著提升。

同时，维护、零件供应、远程监控等缺失的服务体系也在快速补充。

当这些能力逐步建立，机器人开始实现持续、闭环的商业运营。那时，良性循环才真正开启。

Web3在机器人生态的三层结构

整体来看：

数据层：DePIN提供大规模、多源、多场景的数据采集动力，改善长尾场景的覆盖。但原始数据仍需后端数据引擎筛选、清洗、审计。

协作层：OpenMind)OS( + Peaq)协议(实现统一识别、交互和任务治理，推动跨设备合作。不同品牌、形态的机器人首次“说同一种语言”。

经济层：x402+链上稳定币+Kite AI提供可编程的经济行为框架。机器人能自主支付、收款、管理资金、签订条件合同。

这三层共同奠定了“互联网机器”的基础：机器人在开放、可审计的技术环境中合作与运营。

阴影中的光明

尽管技术突破已成现实，从“技术可行”到“规模持续”仍面临诸多不确定性，不是单一技术漏洞，而是技术、经济、市场和制度的复杂交织。

经济可行性是否稳固？ 虽然机器人在感知、控制和智能方面已取得进展，但大规模部署最终依赖实际商业需求和盈利能力。目前，绝大多数人形机器人仍处于试验阶段。企业是否愿意长期付费？OaaS/RaaS模式在不同产业中能否稳定运行？缺乏长期数据。机器人在复杂、非结构化环境中的成本效益优势尚未完全显现。在许多场景中，传统自动化仍更便宜、更可靠。

可靠性与长效运营的挑战：最大难题不是“能否完成任务”，而是“能否稳定、长久、低成本地运行”。硬件故障率、维护、软件升级、能源管理、保险、责任归属——这些都可能放大成系统性风险。如果可靠性未达最低门槛，机器人网络难以成型。

生态合作与制度适应：机器人生态仍高度碎片化。跨设备合作成本高、标准尚未统一。同时，机器人自主决策和经济行为挑战现有法律框架：责任、支付合规、安全等问题尚未明晰。若制度不能跟上，机器经济网络将面临合规和落地的不确定。

结语

2025年的机器人生态，不仅是硬件革命，更是“物理+智能+金融+组织”体系的重塑。

Web3不是“解决机器人问题的万能钥匙”，而是行业构建的四层架构中的一环。它提供数据动力)DePIN(、协作语言)协议(、以及可编程的经济框架)链上支付(。

这些条件逐步成熟，标志着大规模机器人应用的开始。机器经济的雏形已在行业中出现。

但从“技术可行”到“经济可持续”，仍是一段漫长且充满风险的不确定之路。机器人绘制的未来宏伟蓝图，未必所有都能变为现实。