Orama Labs 希望解決傳統科學研究中資金分配和資源分配效率低下問題，而解決的方式就是透過資助科學實驗、實現智慧財產權驗證、解決資料孤島以及實施社群治理，建立了一個從研究到商業化的路徑。

OramaPad 的第一個項目採用了 Crown 模式，即項目需要擁有完善的商業邏輯體系和 / 或強大的 Web2 領域技術開發能力，並且其產品必須具有很強的實用性，Orama 將其稱為 OCM）。與單純的 meme 發行不同，Orama 本質上是為具備成熟商業模式與技術能力的 Web2 企業或團隊提供了可複製的鏈上轉型路徑，而第一個吃螃蟹的 Zeno，同樣來頭不小。

看不懂文檔的硬核科技

Zeno 是一個設想極為宏大的項目，大到如果你只看 Zeno 的文檔，可能沒辦法完全理解團隊究竟想要做一件怎樣的事情。筆者也是在與團隊交流之後，才了解到這個頗具賽博風采故事的全貌：

一言以蔽之，Zeno 想要在人類生活的物理空間中疊加面向 AI 和機器人等智能體的多層虛擬空間，使得包括人類在內的所有“智能體”能生活在同一空間裡。

設想一下這樣的一個情景：在未來的某一天下午，你正在陽台的躺椅上享受悠閒的時光，家裡有著聯通所有家具電器的 AI 管家和一個人形機器人在忙活家裡的事情。突然你覺得有點無聊，想和家裡另外兩個兄弟玩玩虛擬的傳球遊戲，於是你戴上了 VR/AR 眼鏡，在眼鏡的世界裡，機器人是人類的樣子，只存在網絡中的 AI 也幻化為了人形。機器人坐在了沙發上，AI 則是席地而坐，你們仨一邊傳著虛擬的籃球，一邊在討論晚上應該吃點啥。

這就是 Zeno 的終極願景，讓碳基智慧生物和矽基智能體能夠在同一物理空間下一起生活。

我們許多人所想像的賽博空間可能是一個純虛擬的空間，例如電影《頭號玩家》所展示的透過 VR 進入一個新的世界；包括當下我們與 AI 的互動，也是透過電腦或手機螢幕這樣的平面載體進行的，而 Zeno就是希望將這些虛擬的空間直接搬到現實生活中，形成物理世界與數位世界「在同一時空下的疊加態」，讓數位內容如同物理存在般「真實可觸」，也更讓人類、機器人和 AI 能在真實場景中實現自然交互，構建一個虛實同頻、人機共生的混合現實生態。

當然，我們看到的世界與機器人和 AI 所看到的可能並不完全一樣。例如你不希望機器人沒事就往你的書房跑，你就可以在機器人所看到的世界裡，將書房的門上鎖，只有你去「打開」這個「鎖」之後，機器人才有進入書房的權限。

以空間錨點為核心

和人工智慧生活在同一屋簷下聽起來是一個非常有科技感的事，但這事有一個大前提，就是你需要在虛擬世界裡建立一個現實世界的模型，才能在此基礎之上實現可編程性。

這就需要你先擁有現實世界的實景數據，這也是目前包括智駕科技公司在內的眾多企業研究的問題。就拿智能駕駛來說，如果擁有整個城市的實景地圖數據，智駕 AI 就不需要跟著車在街上亂跑來學習對不同情況的應對，可以直接在實驗室裡模擬上路的場景來不斷自我進化。

雖然以上並非我們所說的「空間重疊」，但也是建立現實世界模型的重要應用之一。 Zeno 想要最終實現的願景不可能一步達到，其最先要做的，就是收集現實世界的實景數據。

Zeno 已經推出了讓用戶可以使用自己的日常設備來幫助輸入空間數據的程序，支援了機器人和眼鏡兩項設備。至於手機，團隊表示Google的 ARCore 已經足夠成熟無需二次開發，用戶可以參考適配機型直接使用。資料收集後用來建構空間的演算法則是 Zeno 團隊自主研發的。

建構現實世界與虛擬世界共存的核心則圍繞著空間錨點展開。從技術實現的角度，現實世界無法直接被編程，與虛擬世界的連結是透過關聯現實世界中的錨點並映射出基於實體空間的虛擬空間。比喻的話，對機器人和 AI 來說，顯示世界就是黑夜裡的海洋，而這些錨點就是一個個的燈塔，為矽基智能在顯示世界裡照亮每一片區域。

Zeno 實現「終極目標」的第一步就是建立一個全端平台。除了手機等日常的電子設備外，還使用支援專業設備例如光達、360 度全景相機以及行動裝置或 XR 頭戴裝置上的 RGB 相機等進行資料擷取。團隊表示，Zeno 平台將具備強大的基於雲端的視覺世界模型與運算系統，能夠每天處理用於大面積區域（城市級 / 全球區域）的 GB 級別原始感測器數據，並為快速空間查詢建立索引；同時也能並行處理小範圍區域（房間級 / 錨定區域）的數據，實現高吞吐量的即時處理。

此外，該系統也具備自我學習能力，可透過高品質資料及第三方資料不斷優化。未來可支援每秒數百次空間查詢，提供精確的六自由度（6-DOF）定位結果、共享空間錨點創建、快速三維視覺重建、即時語義分割及其他場景理解功能。它具有高度可擴展性，可廣泛應用於 AR 遊戲、導航、廣告或生產力工具等多種場景。

經過驗證的空間資料及其建構的空間智慧基礎設施層可以被各種去中心化應用調用，用於自動駕駛路徑規劃、機器人的端到端模型資料訓練，產生可驗證的自動執行智慧合約，空間形態的廣告分發，最終實現空間資料驅動決策以及上層應用。

Zeno 的背後是誰？

比起一些 Web3 專案虛無縹緲的願景，Zeno 的目標雖然聽起來很複雜但很實在。之所以能在專案文件中將技術實現講得如此細緻，是因為團隊成員都在這個領域深耕多年。

Zeno 的團隊成員皆來自 DeepMirror，也就是宸境科技。如果你對宸境科技不熟的話，那麼你多少應該聽過在納斯達克上市，市值 70 億美元的小馬智行 Pony.ai，宸境科技的 CEO Harry Hu，就是原小馬智行 COO/CFO。

Zeno 的 CEO Yizi Wu 是 Google X 早期成員之一，參與開發了 Google Glass、Google ARCore、Google Lens 和谷歌開發者平台等產品。其在宸境科技領導了整體的 AI 架構和 World Model 的開發。

Zeno 核心團隊成員還包括了曾任宸境科技研究科學家，擁有麻省理工和康乃爾大學雙數學博士學位的 Taoran Chen 和曾任宸境科技 CFO 以及復星集團、摩根大通和摩根士丹利高管的 Kevin Chen。

對 Zeno 團隊而言，踏足 Web3 更像是技術出身的 Web2 團隊的一次大膽嘗試。團隊介紹稱，代幣 ZENO 會被用於激勵提供空間數據的用戶以及採用 Zeno 搭建的基礎設施開發工具、應用、遊戲的團隊或個人。除了在 launchpad 中分發的 5 億枚代幣，團隊保留 3 億枚，剩餘 2 億枚則與 launchpad 活動獲得的 100 枚 SOL 在 Meteora 上添加交易對流動性。

宸境科技開發的 AR 與遊戲結合的空間應用 RealityGuard

在被問及為什麼 Web3 作為一個非常自然地選擇 Web3 作為一個自然地表示的環境。 Zeno 本身所收集的空間數據未來也將資產化並透過以 ZENO 代幣為貨幣的交易來擴展 ZENO 在生態中流動，買家自然是那些對空間數據有需求的科技公司。至於更多關於 ZENO 的應用場景則「會隨著專案推進進一步探索」。

透過 Zeno，相信 DeSci 平台的角色實現了具象化，科學不一定是晦澀難懂的純理學學科，像小米一樣的科技平民化，降低科技價值投資的門檻也是 DeSci 存在的重要價值之一。

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