2026 er gjennombruddsåret for robotikk, og ingen følger med. Modulær teknologi, praktiske bruksområder, sinnssyke abstraksjonsnivåer, null VC og for tiden til salgs; $CODEC er kanskje det frieste byttet innen robotikk akkurat nå Les videre hvis du bryr deg om å frontkjøre den innkommende likviditeten 👇🏾 👇🏾 1) VC-investeringer i robotikk-startups har eksplodert, fra under 7 milliarder dollar i 2023 til over 35 milliarder dollar i 2025. Storaktører som ScaleAI og Figure samlet inn 15,3 milliarder dollar i fjor. 2) Samtidig utvider Amazon automatiseringen aggressivt, med mål om opptil 75 % robotikkintegrasjon innen 2033 for å møte forventet salgsvekst. 3) Prototype-æraen er forbi. Oppstartsbedrifter går fra demoer til kommersiell distribusjon i år. 4) Selv $VIRTUALS ekspanderer aktivt inn i robotikk med enorme investeringer og visjoner Skiftet er tydelig, og 2026 ser ut til å være vendepunktet. Til tross for gjennombrudd og fremgang så langt, sliter mange demoer fortsatt med klønete, høyt strømforbruk og sikkerhet. Enda viktigere, etterretningen er siloerte. De fleste humanoide robotikkselskaper opprettholder proprietære stakker: sine egne modeller, treningspipelines, datasett og distribusjonslag. Selv med en modulær teknologistack er intelligensen fortsatt isolert. Så nye aktører tvinges til gjentatte ganger å bygge opp de samme grunnlagene fra bunnen av i stedet for å utvikle intelligens på tvers av Codec omskriver reglene for robotutvikling @codecopenflow lar team bygge robotintelligens én gang og kjøre den på tvers av maskiner, slik at oppfatning, beslutningstaking og kontroll kan bevege seg mellom roboter i stedet for isolerte proprietære plattformer. Den fungerer gjennom fire kjerneprimitiver: ➛Unified data: Et felles dataskjema standardiserer sensorinput, og gir roboter og AI-agenter en felles forståelse av sitt miljø. ➛Sammensatte operatører: Et marked for modulære gjenbrukbare ferdigheter (også kjent som operatorer). Roboter på tvers av bransjer kan overføre kapasiteter uten å måtte omskoleres fra bunnen av. ➛Fabric og markedsplass: En distribuert beregningsruter sikrer at disse operatørene kjører på hvilken som helst maskinvare eller sky, mens markedet håndterer oppdagelse og royalties. ➛Sammensatt intelligens: Når en operatør forbedrer seg, sprer ytelsesgevinstene seg til alle tilkoblede roboter... Adopsjon gir flere bidrag, og skaper en sammensatt tilbakemeldingssløyfe (delt intelligens) Tenk på det som et internett for roboter. Roboten din kobler seg til, søk etter en operatør (ferdighet), betaler for den med x402-skinner, installerer den og får umiddelbart en ny funksjon. Noen selskaper mener allerede aggregert læring på tvers av flåter, men det skjer innenfor lukkede, monolittiske arkitekturer. Figurroboter (for øvrig generelle roboter), når de først er trent og tatt i bruk, kan de samle erfaring fra alle enheter på tvers av ulike bransjer til en sentral modell (en delt hjerne). Nye evner lært i én kontekst kan raskt overføres til roboter i en annen bransje, og akselerere distribusjonen av funksjoner på tvers av ulike bransjer som en kollektiv bevissthet, samtidig som det løser datamangelproblemene. Codec forsterker denne tilnærmingen i stor skala. Med en åpen kildekode-modell som lar alle bidra, kan utviklere, forskere og oppstartsbedrifter forke, justere og pushe oppgraderinger tilbake i nettverket Lukkede systemer kan ikke konkurrere med den hastigheten. Codec forsterker intelligens gjennom kollektiv læring, samfunnsdrevet innovasjon og dataaggregering. Se for deg dette: Du arrangerer en goth-fest med foidene, men du trenger pynt gjort av din uvitende generelle robot. Alt du trenger å gjøre er å slå opp operatøren "goth-tema dekorasjon" på Codec-markedet, betale for ferdigheten og installere den. Applikasjoner omfatter arbeidsflyt i bedrifter, produksjonsmontering, detaljhandel, hotell- og restaurantbransjen og så videre. Vurder for eksempel en SMB-applikasjon (små og mellomstore bedrifter). En lagerrobot som sliter med uregelmessig formede pakker under varierende lagerbelysning, kan oppgraderes eksternt med en operatør. Lederen trenger bare å legge ut en dusør for en operatør: "adaptiv pakkegriping under dårlige lysforhold" En frilans robotingeniør sender deretter inn en løsning: En Vision-Language-Action (VLA)-finjustering trent på deres hjemmesimulerte data (f.eks. ved å bruke husholdningsartikler som proxyer). Bruksområdene er uendelige takket være bidragsytere i økosystemet som gjør robotfunksjonalitet uendelig skalerbar. "Men trening av robotdrift i den virkelige verden krever tung bruk av simulering, storskala AI-trening og kontinuerlige læringssløyfer" Vel, det pleide å gjøre det. Den 16. februar introduserte @codecopenflow SimArena En nettleserbasert simuleringsmotor som lar bidragsytere trene roboter med nesten null datakraft, kostnader og tekniske ferdigheter Med SimArena kan bidragsytere: ➛Kjør fullstendige robotsimuleringer direkte i nettleseren (ingen lokal oppsett eller tunge konfigurasjoner) ➛Generer komplette 3D-simuleringsverdener med fysikk fra enkle tekstprompter (drevet av World Labs) ➛Sett inn dine egne roboter, maskinvare og sensorer for å speile virkelige forhold ➛Bidra med simuleringsdata som kan gjenbrukes for å trene og forbedre robotmodeller Nå har du: ➛VLA agenter som kan oppfatte, tenke og handle ➛Et åpent intelligenslag som bygger seg sammen i stedet for å isolere intelligens ➛Et ferdighetsmarked for umiddelbar automatisering ➛En nettleser-native simuleringsmotor Vi har ikke gått gjennom: ➞The Partnerships Lineup ➞ Codec live-produkter ➞Levende brukstilfeller vi allerede ser ➞Token—økosystemets svinghjul Bjørnemarkedet gir de beste innkjøpene, du må bare følge med på hvem som bygger uansett markedsforhold

Grusomhetene vedvarer, men det gjør jeg også

$DUPE <10 millioner dollar gir absolutt ingen mening De prøver å dytte det neste blanke ned i halsen på deg Alt er psyop. Våkne