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在机器人领域，多个机器人在共享空间中有效协作一直是一个重大挑战。Auki Labs通过开发posemesh来解决这一问题，该技术提供了共享空间地图，增强了机器人对环境的感知与互动。目前，大多数空间地图缺乏上下文信息，仅提供几何数据，迫使机器人依赖计算密集的物体识别过程，降低决策效率并限制自主系统的可扩展性。Posemesh的引入旨在简化这一过程，提高机器人操作效率，减少计算需求。Unitree G1和Go2-W机器人是这一创新的前沿平台，能够有效导航预构建的空间地图。Posemesh促进了机器人之间的共享理解，使其能够协调动作和分配任务，提升效率并减少冗余。Auki Labs展望未来，希望机器人能够实时适应环境，克服计算瓶颈，实现无缝协作，为混合环境中机器人的广泛应用铺平道路。

Auki正在开发一种名为Posemesh的去中心化机器感知网络，旨在连接人类、设备和人工智能，以服务未来的100亿用户。该网络将为机器和AI提供外部空间感知，帮助它们更好地理解物理世界。考虑到全球经济70%仍依赖于实体位置和劳动力，Auki的目标是提升文明的认知能力，改善与AI的协作和体验。Posemesh为零售商提供产品摆放和货架空间分配的解决方案，提升运营效率；在物业管理中，它促进清晰的沟通和资产追踪；在活动中，Posemesh提供精准定位和可分享的导航链接，提升访客体验。Auki强调隐私保护，确保没有单一组织能够监控私人空间，用户可在保留数据所有权的同时，帮助AI理解世界。这一举措不仅支持AI革命，还应对空间计算中的数据隐私挑战。