PrismaX là gì? PrismaX là nền tảng Robotics kết hợp AI và Web3, sử dụng Teleoperation để thu thập dữ liệu thực tế, giải quyết bài toán dữ liệu cho Robot Learning và thúc đẩy Robot tự hành. Vậy chi tiết dự án này là gì và có điều gì đặc biệt, hãy cùng Hak Research tìm hiểu chi tiết trong bài viết này nhé

Trước khi bắt đầu, các bạn có thể tham khảo thêm một số bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về thị trường nhé:

Tổng Quan Về PrismaX

PrismaX là gì?

PrismaX là một dự án Robotics kết hợp AI và Web3, tập trung giải quyết bài toán thiếu hụt dữ liệu chất lượng cao trong Robot Learning. Dự án xây dựng một nền tảng Teleoperation cho phép con người điều khiển Robot từ xa thông qua trình duyệt Web từ đó tạo ra dữ liệu thực tế để huấn luyện các mô hình AI như Vision Language Action Models. Cách tiếp cận này đưa Human in the Loop trở thành một thành phần trung tâm trong quá trình phát triển Robot tự hành.

Khác với các dự án Robotics truyền thống phụ thuộc vào mô phỏng hoặc dữ liệu đóng, PrismaX định vị mình như một lớp hạ tầng phi tập trung cho việc thu thập, chuẩn hóa và phân phối dữ liệu robot. Blockchain được sử dụng để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và triển khai cơ chế khuyến khích minh bạch, qua đó thu hút cộng đồng tham gia Teleop ở quy mô lớn. Mục tiêu dài hạn của PrismaX là xây dựng cầu nối giữa Robot Learning và việc ứng dụng robot trong đời sống thực.

PrismaX là gì

Điểm khác biệt của Prisma:

  • Sử dụng Teleoperation làm nguồn dữ liệu chính thay vì dữ liệu mô phỏng
  • Tập trung vào dữ liệu Edge Case, yếu tố quan trọng nhưng khó thu thập trong Robot Learning
  • Tích hợp Web3 để khuyến khích người dùng thông qua cơ chế điểm và Token
  • Xây dựng Data Marketplace phi tập trung dành riêng cho dữ liệu Robot
  • Áp dụng mô hình Data Flywheel giúp cải thiện đồng thời Teleop và mức độ tự chủ của Robot
  • Đóng vai trò là lớp phối hợp trung gian cho nhiều loại phần cứng robot khác nhau
  • Nhấn mạnh tính minh bạch dữ liệu và AI khi robot hoạt động trong môi trường thực

Mô hình & Cơ chế hoạt động

Các thành phần cấu tạo chính:

  • Teleoperation Platform: Nền tảng Web cho phép người dùng điều khiển Robot từ xa theo thời gian thực. Người dùng thực hiện các nhiệm vụ vật lý như gắp, di chuyển, sắp xếp vật thể thông qua giao diện trực quan
  • Robot Hardware Layer: Bao gồm các Robot vật lý như Robotic ARM hoặc Mobile Robot, được chuẩn hóa giao diện để kết nối với nền tảng PrismaX. Lớp này đảm bảo dữ liệu thu thập có tính nhất quán giữa các loại Robot khác nhau
  • Data Collection và Data Labeling: Trong mỗi Teleop Session, hệ thống thu thập dữ liệu đa phương thức gồm hình ảnh, Video, hành động Robot, trạng thái cảm biến và ngôn ngữ tự nhiên. Dữ liệu được gắn nhãn bán tự động dựa trên hành vi điều khiển của con người
  • AI Model Layer: Các mô hình Vision Language Action được huấn luyện từ dữ liệu Teleop. Mục tiêu là học được mối quan hệ giữa nhận thức, ngôn ngữ và hành động trong môi trường thực
  • Blockchain và Incentive Layer: Blockchain đảm bảo dữ liệu không bị chỉnh sửa và ghi nhận đóng góp của người dùng. Prisma Points và các phần thưởng Crypto được phân phối dựa trên chất lượng và số lượng dữ liệu tạo ra
  • Data Marketplace: Không gian phi tập trung nơi dữ liệu robot được chia sẻ hoặc cấp quyền sử dụng cho các nhóm nghiên cứu, doanh nghiệp Robotics và nhà phát triển AI

Cơ chế hoạt động của PrismaX diễn ra như sau:

  • Bước 1 - Người dùng truy cập nền tảng PrismaX và tham gia Teleop Session: Người dùng đăng nhập vào nền tảng Web và chọn một nhiệm vụ Teleoperation. Mỗi Session kéo dài trong thời gian cố định, ví dụ 5 phút
  • Bước 2 - Điều khiển robot và tạo dữ liệu thực tế: Trong quá trình Teleop, mọi hành động điều khiển, tín hiệu cảm biến và dữ liệu hình ảnh đều được ghi lại. Đây là dữ liệu trực tiếp từ môi trường vật lý, có giá trị cao cho Robot Learning
  • Bước 3 - Xử lý và chuẩn hóa dữ liệu: Dữ liệu thô được làm sạch, chuẩn hóa và liên kết với metadata như loại nhiệm vụ, độ khó và hiệu suất hoàn thành
  • Bước 4 - Huấn luyện mô hình AI: Dữ liệu Teleop được đưa vào pipeline huấn luyện các Vision Language Action Models. Mô hình học cách ánh xạ từ quan sát sang hành động dựa trên hành vi của con người
  • Bước 5 - Mô hình AI hỗ trợ Teleop và tự hành: Các mô hình đã huấn luyện được tích hợp ngược lại vào hệ thống, hỗ trợ gợi ý hành động, giảm tải cho người điều khiển và từng bước nâng cao khả năng tự chủ của Robot
  • Bước 6 - khuyến khích và ghi nhận đóng góp qua Blockchain: Mọi đóng góp dữ liệu được ghi nhận On-chain. Người dùng nhận Prisma Points hoặc Token, tạo động lực để tiếp tục tham gia Teleoperation
  • Bước 7 - Mở rộng Data Flywheel: Càng nhiều người tham gia Teleop, dữ liệu càng phong phú. Mô hình AI càng tốt, Teleop càng hiệu quả, từ đó thúc đẩy vòng lặp Data Flywheel liên tục mở rộng.

PrismaX định vị mình như một hạ tầng dữ liệu cho Robot Learning trong bối cảnh AI chuyển dần từ mô phỏng sang thế giới thực. Việc kết hợp Teleoperation, AI và Web3 cho phép dự án mở rộng quy mô thu thập dữ liệu mà không phụ thuộc vào một tổ chức tập trung. Nếu giải quyết tốt các thách thức về an toàn dữ liệu và tiêu chuẩn phần cứng, PrismaX có tiềm năng trở thành lớp dữ liệu nền tảng cho các hệ thống robot tự hành trong tương lai.

Lộ Trình Phát Triển

Update…

Core Team

Update…

Investor

  • 16/06/2025: PrismaX đã thông báo kêu gọi thành công 11 triệu USD được Lead bởi a16z CSX. Ngoài ra còn có sự tham gia của các quỹ đầu tư khác như Volt Capital, Stanford Blockchain, Virtuals Protocol,...

Tokenomics

Update …

Sàn Giao Dịch

Update …

Kênh Thông Tin Của Dự Án

Tổng Kết

PrismaX là một dự án Robotics tập trung vào bài toán cốt lõi của AI hiện đại là dữ liệu. Thông qua Teleoperation và cơ chế khuyến khích dựa trên Blockchain, dự án tạo ra một mô hình Data Flywheel có khả năng mở rộng tự nhiên. Cách tiếp cận này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất robot mà còn mở ra hướng đi mới cho việc phổ cập Robot Learning trong đời sống thực. PrismaX phù hợp với nhà nghiên cứu Robotics, nhà phát triển AI và người dùng muốn trực tiếp tham gia vào quá trình huấn luyện robot thông qua Teleoperation.