الميتافيرس بصراحة، أصبحت أكثر تفاؤلا بشأن ما بدا أنه أحد أكثر الإنفاق عديم الفائدة في رأس المال خلال القرن الماضي لفترة طويلة - الميتافيرس. من الواضح أن الروبوتات تعاني من نقص كبير في بيانات التدريب حاليا، المشكلة أن الحصول على هذه البيانات صعبة جدا، بيانات GoPro والصور/الفيديوهات العادية لا تعمل. تحتاج إلى بيانات متعددة الوسائط، مبنية على الفيزياء، عالية الدقة، ومحاذية زمنيا تلتقط قوى التلامس، وحالات المفاصل، والاحتكاك، وتوزيع الكتلة، وحالات الفشل، وظروف الحواف. من الواضح أن جمع هذه البيانات على نطاق واسع في العالم الحقيقي صعب للغاية لأنها بطيئة وخطيرة ومكلفة وغالبا من المستحيل حتى الحصول عليها بدقة كافية. هناك الآن مصانع يتم تطويرها لجمع بيانات تدريب منخفضة المستوى من GoPro، ثم تباع هذه البيانات للمختبرات (مثال @eddybuild) لكن عالم افتراضي غني حيث لكل شيء متجه حالة، ولكل شيء نموذج فيزيائي، ويمكن تسجيل كل شيء حتى أصغر تفاعلات على مستوى نيوتن قابلة للتوسع. الميتافيرس المبني على الفيزياء الحقيقية بدلا من الرسوم المتحركة على طريقة زوكربيرغ هو في الأساس مصنع بيانات تدريبي. وفجأة بدأت تلك المليارات من الدولارات التي ضخت في محركات العرض في الوقت الحقيقي، وخطوط التصوير الواقعي، ورسم الخرائط المكانية، واللمسات، وضغط الشبكة، والتقاط الحركة، والشبكات عالية النطاق الترددي تبدو أقل كطريق مسدود وأكثر كهيكل مبكر ل"العالم غير الواقعي" حيث ستتعلم الروبوتات الذاتية الحركة فعليا. لم يكن الميتافيرس منتجا أبدا. إنها مقدمة عرضية لركيزة المحاكاة التي ستتطلب ثورة الروبوتات. أعتقد أن هذه واحدة من فئات الشركات الناشئة التي لا تزال مثيرة للاهتمام ولا تزال في فراغ نسبي مقارنة بالطلب المحتمل. @StreetFDN الدفعة 03؟