去中心化数字孪生平台ROVR是什么？

ROVR 是一个去中心化、超高精度的多维数字孪生平台，为地球提供下一代交通和 3D 人工智能引擎。 ROVR产生的海量极高清数据将为下一代3D ai训练奠定坚实的基础。

毫无疑问，高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶将是未来20年最重要的交通技术革命；同时，在消费电子领域，VR/AR技术也将像过去十年的智能手机一样，对人类历史产生深远影响。这一切的背后是人工智能技术的飞速进步。然而，在这背后隐藏着一个巨大的、令人担忧的限制：我们是否有能力获取海量的、真实的、精确的三维空间数据和四维时空数据？这不像在今天的互联网上获取文本、图片和视频数据那么容易。

对于当下最为迫切的应用——高级驾驶辅助系统（ADAS），其对高清3D地图的依赖程度之高，是显而易见的结论。然而，高清地图的短缺和高昂成本，严重制约了相关领域的发展。人们不得不采取临时措施，有时故意淡化高清地图的重要性（即使是出于好意，也为了避免争议），例如使用非高精度、非实时的传统电子导航地图，结合多传感器融合，试图弥补精度和操作有效性的不足。然而，这往往会导致可靠性和安全性问题，甚至酿成令人心碎的悲剧。

另一方面，目前的高清地图数据采集完全由中心化的公司或组织控制，成本高昂，运行复杂，数据刷新率很低，很多十年前采集的地图现在还在用。一些优秀且令人钦佩的DePIN项目，尝试用去中心化的方式，通过手机或行车记录仪制作地图，但遗憾的是，这种方式无法满足汽车行业对高精度和数据质量的要求，导致项目无法真正获得客户并实现大规模商用。这有一个无法回避的实际原因：厘米级精度的高清地图是作为地面实况系统而存在的，是ADAS和自动驾驶最重要的基础设施，而单纯通过手机和行车记录仪录制2D视频流制作的3D地图并不够精确和稳定。

VR/AR 应用代表着另一个令人兴奋的方向。显然，它们涉及 3D 场景的高精度和完整重建。一般来说，社交和杀手级应用的发展对 VR/AR 至关重要。然而一个尴尬的现实是，由于缺乏可用于 AI 训练的真实 3D 数据，VR/AR 应用通常无法在多个用户协作下准确重建 3D 场景并与其他传感器无缝集成。因此，在可预见的未来，高精度 3D 数据的短缺将极大地限制 VR/AR 生态系统的发展。