實體 AI（機器人 AI）顯然是下一個重要的敘事。 這個領域正在引起關注和共識。 我認為 @codecopenflow 將是這個行業中的關鍵參與者之一。 🧵 為什麼機器人貿易值得你關注的分析：

AI 正在變得具體化：機器人、類人、具身體的。 數十億資金流入機器人 AI： > Figure（10 億美元融資，390 億美元估值） > Apptronik（3.5 億美元） > Agility（4 億美元目標）以及更多 我們正進入一個機器人取代數百萬人類角色的時代，這股動力將很快影響 Web3。

這就是 CodecFlow 的用武之地。 基礎設施項目通常在每個主要敘事的早期階段表現最佳，包括機器人技術。 為什麼我認為 @codecopenflow 完美地處於有利位置。 精簡、自籌資金，尚未追逐風投資金。

CodecFlow 旨在成為任何實體 AI 或機器人項目可以收集數據、整合模型並訓練直到準備好進入市場的地方。 這是一個針對機器人和 AI 操作員的執行層。 使用這個堆疊，項目可以將開發時間從 6 個月縮短到 1 個月。 獨一無二。不僅在 Web3，甚至在 Web2 中也是如此。

CodecFlow 實際上是一個完整的物理 AI 代理基礎設施： > 機器 — 設置專用計算環境 > 系統 — 可以在任何操作系統或軟體堆疊上運行 > 操作員 — 使用 AI 和計算機視覺進行視覺互動 三個組件。無限的機會。

範例：一輛自駕車。 在現實生活中測試每個環境需要幾個月。 但使用 CodecFlow，您可以在幾個小時內模擬數百萬英里。 這就是實際價值出現的地方：速度、迭代和規模。

模擬是人形機器人或AI代理的數位遊樂場。 它們可以毫無傷害地失敗數百萬次，更快且更安全地學習。 每次測試都建立更強大的環境，每個循環訓練更聰明、更有能力的代理。

這些使用案例正在基於 CodecFlow 的 Operator SDK (Optr SDK) 開發，目前處於 alpha 階段。 接下來：Operators Marketplace，開發者可以在這裡創建專門的 AI Operators 用於機器人控制、無人機導航等。 可能性無窮無盡。