2026 adalah tahun terobosan robotika dan tidak ada yang memperhatikan. Teknologi modular, kasus penggunaan praktis, tingkat abstraksi yang gila, nol VC dan saat ini sedang dijual; $CODEC mungkin perdagangan paling bebas dalam rn robotika Baca lebih lanjut jika Anda peduli dengan front-run likuiditas 👇🏾 👇🏾 yang masuk 1) Investasi VC di startup robotika telah meledak, naik dari di bawah $7 miliar pada tahun 2023 menjadi lebih dari $35 miliar pada tahun 2025. Pembangkit tenaga listrik seperti ScaleAI dan Figure mengumpulkan gabungan $15,3 miliar tahun lalu. 2) Pada saat yang sama, Amazon secara agresif memperluas otomatisasi, menargetkan hingga 75% integrasi robotika di seluruh operasinya pada tahun 2033 untuk memenuhi proyeksi pertumbuhan penjualan. 3) Era prototipe telah berlalu. Startup beralih dari demo ke penerapan komersial tahun ini. 4) Bahkan $VIRTUALS secara aktif berkembang ke robotika dengan investasi dan visi besar-besaran Pergeseran itu jelas dan 2026 tampaknya menjadi titik balik. Terlepas dari terobosan dan kemajuan sejauh ini, banyak demo masih berjuang dengan kecanggungan, konsumsi daya yang tinggi, dan keamanan. Lebih penting lagi, intelijen tertutup. Sebagian besar perusahaan robotika humanoid memelihara tumpukan berpemilik: model mereka sendiri, saluran pelatihan, kumpulan data, dan lapisan penerapan. Bahkan dengan tumpukan teknologi modular, kecerdasan masih terisolasi. Jadi, pendatang baru dipaksa untuk berulang kali membangun kembali fondasi yang sama dari awal alih-alih memajukan intelijen secara menyeluruh Codec menulis ulang aturan pengembangan robotika @codecopenflow memungkinkan tim membangun kecerdasan robot sekali dan menjalankannya di seluruh mesin sehingga persepsi, pengambilan keputusan, dan kontrol dapat berpindah antar robot alih-alih platform berpemilik yang terisolasi. Ini bekerja melalui empat primitif inti: ➛Data terpadu: Skema data umum menstandarkan input sensor, memberi robot dan agen AI pemahaman bersama tentang lingkungan mereka. ➛Operator composable: Pasar untuk keterampilan modular yang dapat digunakan kembali (juga dikenal sebagai operator). Robot lintas industri dapat mentransfer kemampuan tanpa pelatihan ulang dari awal. ➛Fabric dan marketplace: Router komputasi terdistribusi memastikan bahwa operator ini berjalan di perangkat keras atau cloud apa pun, sementara marketplace menangani penemuan dan royalti. ➛Kecerdasan Compounding: Ketika operator meningkat, perolehan kinerja menyebar di setiap robot yang terhubung... Adopsi mendorong lebih banyak kontribusi, menciptakan lingkaran umpan balik majemuk (kecerdasan bersama) Anggap saja seperti internet untuk robot. Robot Anda mencolokkan, mencari operator am (keterampilan), membayarnya dengan rel x402, memasangnya dan langsung mendapatkan kemampuan baru. Beberapa perusahaan seperti angka sudah mengumpulkan pembelajaran di seluruh armada, tetapi itu terjadi dalam arsitektur monolitik tertutup. Robot figur (robot tujuan umum btw), setelah dilatih dan dikerahkan, mampu mengumpulkan pengalaman dari setiap unit di berbagai industri ke dalam model pusat (otak bersama). Kemampuan baru yang dipelajari dalam satu konteks dapat dengan cepat ditransfer ke robot di industri lain, mempercepat penyebaran fitur di berbagai industri seperti hivemind sekaligus memecahkan masalah kelangkaan data. Codec memperkuat pendekatan ini dalam skala besar. Dengan model opensource yang memungkinkan siapa pun berkontribusi, pengembang, peneliti, dan startup dapat bercabang (tweak), dan mendorong peningkatan kembali ke jaringan Sistem tertutup tidak dapat bersaing dengan kecepatan itu. Codec memperkuat kecerdasan melalui pembelajaran kolektif, inovasi berbasis komunitas, dan agregasi data. Bayangkan ini: Anda menyelenggarakan pesta goth dengan foid, tetapi Anda membutuhkan dekorasi yang dilakukan oleh robot tujuan umum yang tidak mengerti. Yang harus Anda lakukan adalah mencari operator "dekorasi bertema goth" di pasar Codec, membayar keterampilan, dan menginstalnya. Aplikasi meluas ke alur kerja corpo, perakitan manufaktur, rantai ritel, perhotelan, dan sebagainya. Pertimbangkan aplikasi UKM (Usaha Kecil & Menengah) misalnya. Robot gudang yang berjuang dengan paket berbentuk tidak beraturan di bawah pencahayaan gudang yang bervariasi dapat ditingkatkan dari jarak jauh dengan operator. Manajer hanya perlu memposting hadiah untuk operator: "genggaman paket adaptif dalam kondisi cahaya redup" Seorang insinyur robotika lepas kemudian mengajukan solusi: Penyempurnaan Vision-Language-Action (VLA) yang dilatih pada data simulasi rumah mereka (misalnya, menggunakan barang-barang rumah tangga sebagai proxy). Aplikasinya tidak ada habisnya berkat kontributor dalam ekosistem yang membuat fungsionalitas robot dapat diskalakan tanpa batas. "Tetapi pelatihan pengoperasian robot di dunia nyata membutuhkan penggunaan simulasi yang berat, pelatihan AI skala besar, dan lingkaran pembelajaran berkelanjutan" Dulu saja. Pada tanggal 16 Februari, @codecopenflow memperkenalkan SimArena Mesin simulasi berbasis browser yang memungkinkan kontributor melatih robot dengan kemampuan komputasi, biaya, dan teknis mendekati nol Dengan SimArena, kontributor dapat: ➛Jalankan simulasi robotika penuh langsung di browser (tidak ada pengaturan lokal atau konfigurasi berat) ➛Hasilkan dunia simulasi 3D lengkap dengan fisika dari petunjuk teks sederhana (didukung oleh World Labs) ➛ Masukkan robot, perangkat keras, dan sensor Anda sendiri untuk mencerminkan kondisi dunia nyata ➛Kontribusi data simulasi yang dapat digunakan kembali untuk melatih dan meningkatkan model robotika Sekarang Anda memiliki: ➛ Agen VLA yang dapat merasakan, berpikir, dan bertindak ➛Lapisan kecerdasan terbuka yang bertambah alih-alih mengisolasi kecerdasan ➛ Pasar keterampilan untuk otomatisasi instan ➛Mesin simulasi asli browser Kami belum membahas atas: ➞ jajaran kemitraan ➞ Produk langsung codec ➞ Kasus penggunaan langsung yang sudah kita lihat ➞Token—roda gila ekosistem Bear market memberikan entri terbaik, Anda hanya perlu memperhatikan siapa yang membangun terlepas dari kondisi pasar

Kengerian tetap ada tetapi saya juga

$DUPE <$10 juta sama sekali tidak masuk akal Mereka mencoba mendorong benda mengkilap berikutnya ke tenggorokan Anda itu semua psyop. Bangun