Posemesh
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关于 Posemesh
“空间 AI 的眼睛和耳朵”
没有空间意识，人工智能被限制在互联网中，对我们所居住的世界视而不见。空间计算和机器感知将人工智能的力量带入物理世界。
Posemesh 是一个为接下来的 100 亿人、设备和人工智能设计的去中心化空间计算和机器感知网络。
真实世界应用案例
- 空间人工智能：将人工智能从数字世界带入物理世界
- 机器人互操作性：使机器人能够自主导航
- 智慧城市：使自动驾驶汽车能够在姿势、室内导航、数字信息放置在其正确的物理环境等方面进行协作，等等
- 虚拟房地产：将物理空间转化为数字画布，促进额外的货币化层（例如付费 AR 体验或个性化广告）
- AR 元宇宙：允许开发人员构建世界上第一个保护隐私且共享的 AR 游戏和体验，设备之间可以进行即时校准
- 全球定位：用厘米级精度的去中心化定位协议取代 GPS，在室内和 3D 环境（例如高楼大厦）中工作，并避免与 Google、Meta、Apple、Snap、Niantic（Pokemon Go 的创作者）等公司的集中式视觉定位系统相关的隐私问题。
链
Ethereum
代币价格
$0.04700
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3,355
AUKI
$0.04724
$0.01026(27.75%)
过去24小时
市值
$61,146,616
24小时交易量
$578,802
流通供应量
1,301,050,242
完全稀释估值
$472,283,382
DEX 流动性
-
历史最高
$0.059
Posemesh 实时数据
AUKI 的市值是 $61,146,616。今天的价格是 0.04700 美元。
AUKI 市场
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关于 Posemesh
“空间 AI 的眼睛和耳朵”
没有空间意识，人工智能被限制在互联网中，对我们所居住的世界视而不见。空间计算和机器感知将人工智能的力量带入物理世界。
Posemesh 是一个为接下来的 100 亿人、设备和人工智能设计的去中心化空间计算和机器感知网络。
真实世界应用案例
- 空间人工智能：将人工智能从数字世界带入物理世界
- 机器人互操作性：使机器人能够自主导航
- 智慧城市：使自动驾驶汽车能够在姿势、室内导航、数字信息放置在其正确的物理环境等方面进行协作，等等
- 虚拟房地产：将物理空间转化为数字画布，促进额外的货币化层（例如付费 AR 体验或个性化广告）
- AR 元宇宙：允许开发人员构建世界上第一个保护隐私且共享的 AR 游戏和体验，设备之间可以进行即时校准
- 全球定位：用厘米级精度的去中心化定位协议取代 GPS，在室内和 3D 环境（例如高楼大厦）中工作，并避免与 Google、Meta、Apple、Snap、Niantic（Pokemon Go 的创作者）等公司的集中式视觉定位系统相关的隐私问题。
Posemesh 目前有 1,301,050,242 代币在流通中。
AUKI 的市值是 $61,146,616。
AUKI 的最高价格是 $0.05933，记录于2025年1月3日。
AUKI 的交易量在过去24小时内为 $578,802。
今天AUKI的价格是$0.04700。
Posemesh 新闻
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1 个月前
Auki Labs推出Posemesh：协作机器人新时代在机器人领域，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。
3 个月前
Auki推出去中心化机器感知网络PosemeshAuki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。
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