2026年，机器人赛道与加密基础设施的结合正在明显提速。从融资动态到产品发布，再到链上身份、自动支付、训练数据与远程协作网络的完善，市场已不再只关注“机器人是否会普及”，而是开始讨论机器人如何接入链上经济、如何被验证、如何获得训练数据，以及如何在现实场景中形成可持续的商业闭环。
这一趋势背后，是AI与机器人两条技术主线的同步推进。随着大模型能力持续增强，机器人正从实验室走向真实生产与服务场景。对于加密行业而言，除了AI Agent之外，“具身智能”正在成为新的叙事中心，相关项目则试图用区块链解决机器人身份、任务结算、设备协作、数据确权与资本参与等关键问题。
融资与基础设施建设同步加速
在融资层面，多家项目已获得资本支持。OpenMind于2025年8月宣布完成2000万美元融资，由Pantera Capital领投，Ribbit、Coinbase Ventures、DCG、Lightspeed Faction等机构参投。该公司主打开源AI机器人操作系统OM1，目标是为机器人提供类似“AI大脑”的基础软件层，使其能够在数字世界和物理世界中部署AI代理。
除操作系统外，OpenMind还推出了基于区块链的机器人身份网络FABRIC。该网络试图为机器人建立可验证身份，使设备的命令记录、操作日志、所有权变更等信息可以链上追踪。2025年12月，OpenMind还与稳定币发行商Circle合作，基于x402协议推出自主机器人支付系统，释放出一个明确信号：未来机器人或不仅是执行工具，还可能成为具备支付与采购能力的“自治经济体”。
同样受到关注的还有Peaq。作为DePIN Layer1协议，Peaq于2025年3月完成1500万美元融资，由Generative Ventures和Borderless Capital领投。项目在原有DePIN叙事之外，推出了Robotics SDK，使兼容ROS2系统的机器人能够拥有自主数字身份、完成收付款、验证数据，并接入链上网络经济。对于机器人产业而言，这意味着设备不再只是离线终端，而可能成为可直接参与价值交换的网络节点。
训练数据成为机器人竞争核心
如果说身份和支付解决的是机器人“如何接入经济网络”，那么训练数据则决定了机器人“能做什么”。Axis Robotics正是这一方向的代表。该项目主打Simulation-First模式，希望通过仿真优先的方法，缓解机器人行业长期存在的数据稀缺与泛化不足问题。
与传统依赖真人拍摄视频上传的数据采集方式不同，Axis Robotics更强调仿真环境中的大规模数据生成与增强。项目称，通过GPU加速的数据增强与动态场景生成，1小时真实数据可转化为1000小时训练数据，从而显著降低机器人模型泛化成本。
其“Little Prince’s Rose”项目已经展示出这一方法的可行性：用户可通过网页远程操作机器人在模拟环境中完成浇水任务，系统则根据交互过程收集高质量策略轨迹，并进一步训练模型。项目上线仅5天便吸引全球普通用户贡献数千条训练轨迹，并完成从任务生成、社区采集、数据增强到模型训练和现实部署的端到端闭环。春节Beta测试期间，还有1.8万名非机器人背景参与者在5天内完成27项新任务，贡献超过10万条数据轨迹。
这一模式对市场的意义在于，机器人训练正从高成本、封闭式研发，逐步转向更具互联网协作特征的开放数据生产体系。谁能更高效地组织数据、验证数据质量，并将其转化为真实世界中的泛化能力，谁就更可能占据下一阶段优势。
协作网络与远程操作打开商业落地空间
除数据训练外，机器人协作与远程操作也在成为重要落地方向。BitRobot Network由FrodoBots Lab与Protocol Labs联合开发，目标是构建分布式机器人工作与协作网络。其核心设计包括可验证机器人工作指标、NFT形式的设备身份标识，以及承载任务执行的子网结构。FrodoBots Lab于2025年2月宣布完成种子轮融资，总融资额达到800万美元。
BitRobot的一个突出特点是将游戏化体验与数据采集结合。其Earth Rovers产品售价249美元，用户可通过浏览器远程控制机器人参与现实世界中的寻宝游戏，为研究者提供AI导航模型测试数据。未来项目还计划推出可远程操控机械臂的Octo Arms，以进一步拓展3D任务与交互场景。
PrismaX则从“人机协作”角度切入。该项目于2025年6月宣布完成1100万美元融资，投资方包括a16z CSX、Volt Capital等。PrismaX希望构建一个开放协调层，连接远程操作员、机器人用户与机器人企业。操作员可以远程完成现实任务，同时沉淀数据用于训练机器人自主能力。随着自主化程度提升，远程操作员的效率也有望继续提高，最终推动机器人从“远程代操作”走向“高自主乃至全自主”。
定位、空间感知与投资渠道同步扩展
在机器人进入真实世界后，高精度定位与空间感知同样不可或缺。GEODNET提供面向无人机和机器人的厘米级实时动态定位数据，目前已在超过150个国家部署2.1万个以上活跃基站，过去一年收入超过700万美元，并保持季度增长。随着机器人在物流、巡检、配送与仓储等场景渗透率提高，这类底层数据网络的需求可能继续扩大。
另一值得关注的方向是空间感知网络。Auki的Posemesh通过去中心化架构连接人、设备与AI，使机器人、AR眼镜等终端可实时共享位置和传感器数据，从而形成共享的空间认知层。其应用场景覆盖零售、物业管理、导航与装修等，并已与Toyota Material Handling和瑞典连锁超市Stora Coop展开试点。
与此同时，资本参与方式也在创新。XMAQUINA通过DAO模式让散户投资者得以参与机器人公司股权投资。该DAO通过分批出售代币筹集1000万美元，并已投资Apptronik、Figure AI、Agility Robotics、1X Tech、NEURA Robotics和Robotico等六家机器人公司，部分投资回报已超过100%。这表明，加密市场不仅试图服务机器人基础设施，也在探索机器人产业的投融资新渠道。
市场影响：从概念叙事转向可验证价值
整体来看，Crypto+Robotics赛道正在从单纯叙事驱动，转向更强调产品能力与现实需求的阶段。OpenMind和Peaq聚焦身份、支付与链上接入，Axis Robotics和NRN Agents围绕训练数据与模型泛化，BitRobot和PrismaX则试图打通远程协作、任务执行和网络激励，而GEODNET、Posemesh等项目补足了定位与空间感知等关键底层能力。
对市场而言，这种演进可能带来三方面影响。其一，机器人相关加密项目的估值逻辑将更依赖真实网络使用量、设备接入数量、数据生产效率和收入能力，而非单纯概念热度。其二，DePIN、AI Agent、RWA与DAO等原本相对分散的赛道，正在机器人这一载体上出现交汇。其三，若机器人逐步获得链上身份、稳定币支付能力和任务结算能力，那么“机器参与经济活动”的想象空间将被进一步打开。
当然，风险同样存在。机器人商业化仍面临硬件成本高、部署周期长、场景碎片化和监管不确定性等挑战。加密机制能否真正提升协作效率，而非只是增加系统复杂度，也仍需时间验证。但从当前融资与产品进展来看，机器人赛道已经成为加密行业观察下一轮基础设施创新的重要窗口。