具身智能機器人變「礦機」？PrismaX 如何構建機器人協調層?

三分鍾速讀 a16z 押注的具身智能機器人協調層——PrismaX。

撰文：KarenZ，Foresight News

近年來，人形機器人硬件技術取得了顯著進步，從靈巧機械手到高精度執行器，部分先進組件已實現商業化。但大規模應用仍面臨關鍵瓶頸：軟件未達到生產水平、數據稀缺、管理成本高昂、人機協作效率低下。當前機器人公司大都依賴自建數據採集系統，導致行業陷入「數據孤島」困境，限制了機器人智能向主流應用的躍遷。

在此背景下，PrismaX 應運而生，致力於構建去中心化的具身智能機器人協調層，通過開放協議連接各方，打造高效、透明且可擴展的開放機器人協調經濟。PrismaX 近期還完成由 a16z crypto CSX 領投的 1100 萬美元融資，吸引了衆多機器人愛好者的目光。那麼，PrismaX 究竟有何魅力？能在競爭激烈的市場中脫穎而出？

PrismaX 團隊背景和投資方陣容

PrismaX 由 Bayley Wang 和 Chyna Qu 聯合創立，團隊成員在機器人技術與去中心化經濟領域擁有比較深厚的專業知識和實踐經驗。

PrismaX 聯合創始人兼 CEO Bayley Wang 擁有麻省理工學院（MIT）的學術背景和比較豐富的創業經驗，深耕增強現實技術、消費電子和機器人領域。他的職業生涯展示了從學術研究到商業化的成功轉型，尤其在技術和硬件開發領域。

• 2011 年到 2012 年，Bayley Wang 在 MIT 計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）擔任研究員，使用 C/C++ 開發高性能光學光線追蹤模擬和優化工具，之後還在 MIT 研究過機器人、汽車駕駛、算法開發、成像系統設計等領域。Bayley Wang 還曾是麻省理工學院教育研究計劃（ESP）的教師。
• 曾在美國數學奧林匹克競賽中取得全國前 25 名的成績。
• 曾於 2012 年在 MIT 讀書期間（大二時）創建第一個消費電子教育初創公司 One Tesla，當年營收超百萬美元，後被收購；
• 曾於 2019 年到 2024 年在人工智能可穿戴設備公司 Kura Technologies 擔任聯合創始人，專注於開發 AR 眼鏡和平台。
• Bayley Wang 還擁有具身智能機器人方面的一些專利，是《具有改進的微結構顯示屏的 AR 耳機》（AR Headsets with Improved Micro Structure Display）和《AR 眼鏡的制造方法》（Augmented Reality Eyepiece the Manufacturing Methods）的聯合發明人。

融資方面，2025 年 6 月中旬，PrismaX 完成 1100 萬美元融資。此次融資由 a16z 領投，其單獨投資金額達 700 萬美元。其他參投方包括 Stanford Blockchain Accelerator、Symbolic、Volt Capital 及 Virtuals Protocol 等。值得關注的是，PrismaX 是 a16z crypto 加密初創公司加速器 CSX 04 中的一員，於 6 月 3 日 a16z CSX Demo Day 正式發布。

PrismaX 是什麼？白皮書核心解讀

根據 PrismaX 白皮書，PrismaX 致力於通過去中心化的數據激勵機制和統一的遙操作（teleop）標準，構建一個開放的機器人協調經濟體。

簡單來說，PrismaX 是「機器人世界的公共數據與勞動力層」，結合遙操作協議、數據引擎、三方市場、評估模型以及代幣激勵經濟，讓任何人都能遙操作機器人提供數據的同時獲得代幣獎勵，同時爲 AI 公司源源不斷地產出高質量訓練數據。

PrismaX 的解決方案圍繞三大支柱構建，形成自增強的「飛輪效應」：

一、開源 teleop 協議：連接全球遙操作員和機器人，然後操作員可通過標準化接口控制機器人完成任務，同時生成高價值數據。

二、 分布式數據引擎：teleop 協議積累的數據可用於訓練 AI 模型，PrismaX 數據市場根據數據所有權可分爲網路共有數據和客戶私有數據。其中：

• 網路共有數據：由社區控制。網路共有數據會根據評估引擎 Eval Engine 分數鑄造新代幣，這一過程構成了 PrismaX「Proof-of-View」創新機制的核心。在數據被訪問時，部分交易費用會銷毀，部分會重新分配給數據創建者。
• 客戶私有數據：定向採集，按需付費，交易後的代幣會根據數據量重新分配給數據創建者。

除此之外，超大規模視覺任務數據的所有權也歸網路所有，收集視覺數據會根據其評估引擎分數鑄造新代幣，訪問數據集則會銷毀數據需求方支付的代幣。

值得重點強調的是，PrismaX 通過自動化評估引擎 Eval Engine 實現視覺數據收集，用於對網路中的機器人操作數據和視覺數據進行質量評分，不僅能解決數據可信度問題，還能激勵高質量貢獻，並且支持數據過濾，幫助 AI 公司快速篩選符合訓練需求的數據集。具體而言，Eval Engine 使用開源 AI 模型提取關鍵特徵，比如，對於視頻的每一幀會計算圖像的 CLIP-L 和 DINOv2 嵌入，還會考慮預測誤差檢測、通過光流分析識別有效動作等，評分維度包括運動（Motion）、語義、美學和多樣性等因素。

三、爲遙操作員、數據購買者和機器人所有者構建的三方市場：支持數據收集、機器人租賃、機器人出租等用例，最終實現機器間協調和機器人間交易。

PrismaX 經濟體系

PrismaX 平台經濟體系的核心設計旨在解決機器人行業的冷啓動問題（缺乏經濟激勵→機器人部署不足→數據不足→AI 模型訓練受限→機器人實用性低）。

PrismaX 圍繞網路生態中的價值創造、分配和流轉構建，通過 PIX 代幣作爲核心載體，結合質押、激勵、代幣鑄造與銷毀等機制，代幣鑄造與銷毀側均與真實貢獻和需求掛鉤，實現對遙操作員、機器人所有者、數據貢獻者等多方參與者的協同激勵，推動生態自循環發展。

其中，遙操作員完成任務後可獲得代幣獎勵，完成速度越快，獎勵乘數越高，並且質押代幣可以提升信譽優先獲取高收益任務；而對於數據市場激勵，網路自有數據在被訪問或者消費時，企業（需求方）支付的部分代幣費用會銷毀，部分會重新分配給數據創建者，而針對客戶私有數據的交易，會根據數據量重新分配給數據創建者。

而 PrismaX 上的機器人可視作「礦機」，爲所有者提供多種收入流，改變了機器人所有權的經濟模式。比如，機器人所有者可以與數據客戶合作，可以在提供定制數據集的同時收取交易費。

如何交互？

PrismaX 已推出積分系統和機器人預定系統，用戶可以通過以下流程賺取積分。

1、用錢包或者郵箱登入，初始獲得 1000 個積分以及當日 10 個積分。

2、閱讀白皮書，完成測驗，可獲得 3500 個 Prisma 積分。

3、每日登入分配 10 個積分。

4、預定機器人，獲得 3 倍積分提升（99 美元，按需購買）。

PrismaX 此前指出，用戶將很快可以通過 PrismaX Gateway 控制機械臂，並通過玩 teleop 遊戲和其他任務等方式賺取積分。

小結

PrismaX 將在第一階段專注於將 teleop 和視覺數據「喂」給模型訓練。第二階段中，操作員可以開始接商業訂單，機器人走進真實產線。而在第三階段，機器人將實現高度自主，PrismaX 網路將轉向爲數百萬機器人提供生產級服務。

正如 PrismaX CEO Bayley Wang 所說，「PrismaX 平台將允許人類與 AI 協同工作，而不是被它取代。」PrismaX 的願景是通過數據、teleop 和模型三大支柱，打造一個「飛輪效應」：大規模視覺數據構建更好的基礎模型，提升 teleop 效率，進而驅動更多現實世界數據收集，形成可持續機器人發展生態。