Robot Semakin Nyata Semakin Menakutkan? Mengungkap Efek "Lembah Mengganggu" di Era Robot Humanoid

marsbitXuất bản vào 2026-06-09Cập nhật gần nhất vào 2026-06-09

Tóm tắt

Penulis: Dean Fankhauser Diterjemahkan oleh: Felix, PANews Hubungan manusia dengan robot menjadi semakin kompleks. Saat robot humanoid semakin mendekati penampilan manusia, kini muncul hambatan psikologis tak terduga yang dapat membentuk cara interaksi manusia-mesin di masa depan: Efek Lembah Aneh (Uncanny Valley). **Apa itu "Efek Lembah Aneh"?** Ini adalah fenomena psikologis yang menggambarkan perubahan reaksi emosional manusia seiring dengan semakin miripnya buatan tangan dengan manusia. Konsepnya sederhana namun mendalam: robot yang terlihat jelas sebagai mesin (seperti R2-D2) mudah diterima. Namun, saat kemiripannya hampir sempurna tetapi belum sepenuhnya, tingkat kenyamanan justru turun drastis. Ketidaksempurnaan kecil pada gerakan atau ekspresi wajah menjadi sangat mencolok dan terasa menyeramkan. Konsep ini diperkenalkan oleh ahli robotika Jepang Masahiro Mori pada 1970. **Mengapa Muncul Rasa Tidak Nyaman?** Efek ini memicu konflik dalam persepsi manusia. Otak secara alami membaca ekspresi wajah dan sinyal sosial. Ketika robot 90% mirip manusia, otak awalnya mengklasifikasikannya sebagai "manusia", tetapi kemudian cepat mendeteksi ketidakkonsistenan (seperti gerakan mata yang salah, tekstur kulit terlalu sempurna, atau kedipan yang tidak wajar). Ketidakcocokan ini menyebabkan disonansi kognitif dan memicu alarm bawah sadar bahwa ada sesuatu yang menyamar. Contohnya adalah reaksi terhadap karakter film *The Polar Express* atau robot Sophia dari Hanson Robotics, yang...

Penulis: Dean Fankhauser

Disusun oleh: Felix, PANews

Hubungan antara manusia dan robot akan menjadi semakin kompleks. Seiring robot humanoid semakin mendekati penampilan manusia, saat ini sedang menghadapi kendala psikologis yang tak terduga, dan ini berpotensi membentuk cara interaksi manusia-mesin di masa depan.

Apa itu "Efek Lembah Mengganggu" (Uncanny Valley)?

"Efek Lembah Mengganggu" adalah fenomena psikologis yang menggambarkan bagaimana respons emosional manusia berubah seiring artifak buatan manusia menjadi semakin mirip manusia. Konsep ini sederhana namun mendalam: ketika robot terlihat jelas sebagai mesin, mudah untuk menerima mereka. Bayangkan R2-D2 dari "Star Wars" atau lengan robot industri, mereka jelas adalah mesin, dan penonton merasa nyaman.

R2-D2 Robot Perbaikan Luar Angkasa

Seiring robot menjadi semakin mirip manusia, penerimaan terhadap mereka awalnya akan meningkat. Manusia akan memberikan ciri-ciri antropomorfik, merasa mereka lucu atau disukai. Namun kemudian, sesuatu yang aneh terjadi.

Ketika kemiripan robot dengan manusia mencapai tingkat tertentu (terlihat hampir seperti manusia tetapi kurang sedikit saja), tingkat kenyamanan akan turun drastis. Alih-alih lebih menerimanya, justru timbul rasa tidak nyaman yang naluriah. Cacat kecil pada penampilan atau gerakan yang mungkin diabaikan pada robot yang lebih mekanis, tiba-tiba menjadi sangat mencolok dan aneh di sini.

Istilah "Lembah Mengganggu" (Uncanny Valley) dicetuskan oleh ahli robotika Jepang Masahiro Mori pada tahun 1970. Dalam sebuah makalah yang membahas hubungan antara respons emosional manusia terhadap robot dan tingkat realisme robot, ia mengemukakan konsep ini. Dia menunjukkan penurunan khas dalam penerimaan ketika robot mendekati namun belum sepenuhnya mencapai penampilan manusia.

Di antaranya, gerakan dan ekspresi wajah adalah pemicu utama. Kesalahan kecil dalam pergerakan mata, waktu berkedip, sinkronisasi bibir, serta ekspresi mikro wajah, semuanya dapat memicu "Efek Lembah Mengganggu" yang paling kuat. Gambar diam yang sempurna dan realistis mungkin terlihat tidak bermasalah, tetapi begitu bergerak, sering kali menampilkan "Efek Lembah Mengganggu".

Perlu dicatat, sensitivitas individu terhadap "Efek Lembah Mengganggu" sangat bervariasi. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa orang dengan kemampuan empati yang lebih tinggi atau yang pekerjaannya erat kaitannya dengan manusia (seperti tenaga medis, terapis psikologis) mungkin lebih sensitif. Usia juga merupakan faktor pengaruh, beberapa penelitian menunjukkan anak-anak lebih kecil pengaruhnya dibandingkan orang dewasa.

Mengapa Merasa Tidak Nyaman?

"Efek Lembah Mengganggu" memicu konflik mendasar dalam persepsi manusia. Otak manusia secara alami dapat menafsirkan ekspresi wajah dan menangkap sinyal sosial yang halus. Ini adalah cara bertahan hidup selama jutaan tahun sebagai makhluk sosial. Ketika sebuah robot memiliki 90% kemiripan dengan manusia, otak awalnya akan mengklasifikasikannya sebagai "manusia", tetapi kemudian dengan cepat menemukan ketidakkonsistenan.

Ketidakkonsistenan ini menyebabkan disonansi kognitif. Misalnya, pergerakan mata mungkin sedikit menyimpang; tekstur kulit mungkin terlalu sempurna sehingga tidak realistis; ritme berkedip mungkin lebih lambat beberapa milidetik. Setiap penyimpangan halus akan memicu alarm bawah sadar: ada sesuatu yang menyamar sebagai manusia.

Ingat film "The Polar Express"? Karakter dalam film ini awalnya bertujuan untuk realisme, tetapi penonton justru merasa mereka aneh. Wajah mereka yang hampir sama dengan manusia memicu respons psikologis yang persis sama seperti menghadapi robot super-realistis. Mata karakter dalam film terlihat kosong, dan gerakannya agak kaku. Keanehan kecil ini mengingatkan penonton: ada sesuatu yang salah.

Film "The Polar Express"

Dalam bidang robotika, robot-robot awal memiliki realisme yang menakjubkan, tetapi tidak sempurna. Robot "Sophia" yang dikembangkan oleh Hanson Robotics sengaja mengejar kesan realistis manusia, sehingga terjebak dalam kontroversi. Beberapa orang merasa dia memesona, sementara yang lain merasa dia menyeramkan.

Robot Sophia

Bagaimana Perusahaan Robot Menghadapi "Efek Lembah Mengganggu"?

Ini bukan sekadar masalah estetika. "Efek Lembah Mengganggu" memiliki dampak mendalam pada pengembangan robot. Perusahaan yang menginvestasikan jutaan dolar untuk mengembangkan robot humanoid menghadapi dilema desain yang kritis: sejauh mana memanusiakan robot sebelum dianggap "terlalu jauh"?

Beberapa perusahaan memilih untuk sepenuhnya menghindari "Efek Lembah Mengganggu". Robot Boston Dynamics dapat melakukan gerakan akrobatik yang menakjubkan, sambil tetap mempertahankan penampilan yang jelas terlihat mekanis. Sementara perusahaan lain, seperti Hanson Robotics, mengambil risiko dengan tetap berkomitmen pada teknologi robot yang lebih mendekati manusia. Setiap pendekatan mencerminkan filosofi yang berbeda tentang interaksi manusia-mesin.

Seiring robot semakin terintegrasi dalam kehidupan sehari-hari, memahami dan mengatasi "Efek Lembah Mengganggu" menjadi sangat penting. Ini bukan hanya tentang membuat robot bekerja efisien, tetapi juga tentang dapat hidup berdampingan dengan nyaman bersama robot.

Untuk robot rumah tangga, pilihan desain sangat penting. Robot yang membantu pekerjaan rumah tangga perlu diterima oleh semua anggota keluarga, termasuk mereka yang lebih sensitif terhadap "Efek Lembah Mengganggu". Oleh karena itu, sebagian besar perusahaan robot konsumen dengan bijak memilih desain penampilan yang bergaya atau jelas-jelas mekanis.

Akankah "Efek Lembah Mengganggu" Akhirnya Menghilang?

Dua faktor dapat memudarkan "Efek Lembah Mengganggu" seiring waktu. Pertama, dengan kemajuan teknologi robotika, robot mungkin dapat melewati "lembah" dengan mencapai realisme yang hampir sempurna, menghilangkan ketidakselarasan halus yang memicu rasa tidak nyaman.

Kedua, seiring orang semakin terbiasa dengan keberadaan robot humanoid dalam kehidupan sehari-hari, kebaruan dan keasingan yang memperbesar "Efek Lembah Mengganggu" mungkin akan semakin memudar. Generasi muda yang tumbuh bersama robot humanoid mungkin memiliki toleransi yang lebih tinggi.

Saat ini, "Efek Lembah Mengganggu" masih mengingatkan kita: persepsi manusia itu kompleks dan sering kali berlawanan dengan intuisi. Dalam proses membuat mesin yang semakin mirip dengan diri kita sendiri, memahami psikologi manusia sendiri sama pentingnya dengan memahami teknologi robotika.

Bacaan terkait: Dari Kode ke Kognisi: Panduan Lengkap Evolusi Otak Robot

Câu hỏi Liên quan

QApa yang dimaksud dengan 'Efek Lembah Mengerikan' dalam konteks robot humanoid?

A'Efek Lembah Mengerikan' (Uncanny Valley Effect) adalah fenomena psikologis di mana respons emosional manusia terhadap robot atau entitas buatan yang sangat mirip manusia justru berubah menjadi rasa tidak nyaman, jijik, atau takut ketika kemiripannya mencapai tingkat tertentu yang hampir sempurna namun masih ada sedikit ketidaksesuaian, seperti gerakan mata atau ekspresi wajah yang terasa tidak alami.

QSiapa yang pertama kali mengemukakan konsep 'Efek Lembah Mengerikan' dan kapan?

AKonsep 'Efek Lembah Mengerikan' pertama kali dikemukakan oleh ahli robotika asal Jepang, Masahiro Mori, pada tahun 1970 dalam sebuah makalah yang membahas hubungan antara respons emosional manusia terhadap robot dan tingkat realisme robot tersebut.

QApa saja faktor yang dapat memicu 'Efek Lembah Mengerikan' pada robot humanoid?

AFaktor pemicu utama 'Efek Lembah Mengerikan' adalah ketidaksempurnaan kecil dalam gerakan dan ekspresi wajah, seperti: kesalahan halus pada gerakan mata, waktu berkedip yang tidak tepat, sinkronisasi gerakan bibir, dan mikro-ekspresi wajah yang terasa aneh. Robot yang diam mungkin tampak baik-baik saja, tetapi begitu bergerak, efek tersebut sering kali muncul.

QBagaimana perusahaan robot seperti Boston Dynamics dan Hanson Robotics menanggapi tantangan 'Efek Lembah Mengerikan'?

APerusahaan mengambil pendekatan berbeda. Boston Dynamics menghindari efek tersebut dengan merancang robot seperti Atlas yang memiliki penampilan jelas-jelas mekanis, meskipun gerakannya sangat lincah. Sebaliknya, Hanson Robotics justru mengembangkan robot seperti Sophia yang berusaha sangat mirip manusia, meski berisiko memicu ketidaknyamanan akibat 'Efek Lembah Mengerikan'.

QMenurut artikel, apakah 'Efek Lembah Mengerikan' suatu saat akan hilang?

AArtikel menyebutkan dua faktor yang berpotensi mengurangi atau menghilangkan efek ini seiring waktu. Pertama, kemajuan teknologi robotika memungkinkan terciptanya robot yang hampir sempurna realistiknya, sehingga menghilangkan ketidaksesuaian halus yang memicu ketidaknyamanan. Kedua, paparan dan kebiasaan manusia hidup berdampingan dengan robot humanoid dapat mengurangi rasa asing yang memperkuat efek ini, terutama pada generasi muda yang tumbuh bersama robot.

Nội dung Liên quan

Hướng dẫn Đăng ký và Gửi bài cho Chuyên mục PANews

**Hướng dẫn Đăng ký và Đăng bài Chuyên mục PANews** Bài viết cung cấp hướng dẫn toàn diện để trở thành tác giả chuyên mục và đăng bài trên PANews. **Yêu cầu về Nội dung Chuyên mục:** * Tập trung vào nội dung sâu về Crypto, Web3, dữ liệu, quan điểm phân tích. * **Không chấp nhận:** Nội dung quảng bá sản phẩm/thương hiệu là chính (nên liên hệ bộ phận thương mại) hoặc nội dung được tạo hàng loạt bằng AI. **Cách Đăng ký Chuyên mục:** * **Trên web:** Truy cập trang chủ PANews, cuộn xuống cuối trang và nhấp "申请专栏" (Đăng ký chuyên mục). Đăng ký bằng số điện thoại/email (chỉ cần mã xác minh để đăng nhập sau này). Điền tên chuyên mục, mô tả, tải lên ảnh đại diện và gửi liên kết đến các bài viết mẫu đã xuất bản. * **Trên điện thoại:** Vào mục "我的" (Của tôi), chọn "投稿与创作" (Đóng góp & Sáng tạo) và điền thông tin. **Hướng dẫn Đăng bài:** 1. Đăng nhập trên trang web. 2. Vào **Trang cá nhân** -> **Trung tâm Sáng tạo**. 3. Sử dụng trình biên tập để tạo và đăng bài viết mới. **Nhúng Video:** * Chỉ hỗ trợ nhúng mã từ nền tảng bên thứ ba (ví dụ: Bilibili). * Sao chép mã nhúng từ video, trong trình biên tập bài viết, chọn **Chèn/Chỉnh sửa phương tiện** -> tab **Nhúng** -> dán mã. * Có thể điều chỉnh kích thước hiển thị video (đề xuất: rộng 100%, cao 560px). **Công cụ Hỗ trợ: PANews Skills** * Bộ kỹ năng AI chính thức của PANews, cho phép các AI Agent tương tác với nền tảng. * **Ba kỹ năng chính:** 1. `panews`: Theo dõi xu hướng, lấy bảng xếp hạng bài đọc bắt buộc, bài viết nổi bật, động thái gọi vốn. 2. `panews-creator`: **Quan trọng cho đăng bài** - Hỗ trợ quản lý chuyên mục, xuất bản bài viết, tải lên hình ảnh. 3. `panews-web-viewer`: Phân tích cú pháp trang web PANews sang Markdown. * **Cách sử dụng `panews-creator`:** * Cài đặt từ GitHub: `https://github.com/panewslab/skills`. * Cần lấy giá trị `authorization` từ tài khoản chuyên mục của bạn: Đăng nhập vào PANews, mở Công cụ Nhà phát triển trình duyệt (F12), vào tab **Network**, tìm một yêu cầu API và sao chép giá trị `authorization` từ phần **Request Headers**.

marsbit4 phút trước

Hướng dẫn Đăng ký và Gửi bài cho Chuyên mục PANews

marsbit4 phút trước

Tôi dùng AI tự dựng cho mình một bàn làm việc đầu tư

Trong nửa tháng qua, tôi đã sử dụng Vibe Coding (lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên với AI) để tự xây dựng một bảng điều khiển đầu tư cá nhân, biến những ý tưởng lâu nay thành hiện thực. Tôi đã phát triển bốn công cụ nhỏ: 1. **Bảng điều khiển tài sản đa thị trường:** Tổng hợp tất cả danh mục đầu tư (chứng khoán Mỹ, Crypto, HK, A-share) vào một trang duy nhất, hiển thị tổng tài sản, lãi/lỗ trong ngày, cùng các tính năng giám sát biến động lớn và ghi chú. 2. **Giám sát cá cược thị trường dự đoán (PM):** Tập trung theo dõi các vụ cá cược về sự kiện tương lai (như định giá công ty, sự kiện vĩ mô), so sánh biến động xác suất với tin tức và thị trường thứ cấp để tìm kiếm cơ hội chênh lệch thông tin. 3. **Hệ thống quản lý công việc viết lách:** Một backend đơn giản trên đám mây để quản lý danh sách chủ đề, tiến độ bài viết và ý tưởng. 4. **Công cụ định dạng tự động:** Giúp chuyển đổi bài viết sang các định dạng phù hợp cho nhiều nền tảng khác nhau một cách nhanh chóng. Trải nghiệm này cho thấy AI đang thay đổi cách nghiên cứu đầu tư của người bình thường. Chúng ta không cần phải tạo ra các mô hình phức tạp ngay lập tức, mà có thể từ từ tích lũy các hệ thống cơ bản của riêng mình: * Hệ thống quan sát tài sản. * Hệ thống giám sát tín hiệu thị trường. * Hệ thống sơ đồ mối quan hệ ngành/lĩnh vực. * Hệ thống tổng kết, đánh giá lại quyết định. Sức mạnh của AI và Vibe Coding nằm ở việc cắt giảm đáng kể sự phiền phức trong quá trình thực hiện, cho phép vòng lặp "ý tưởng - hiện thực hóa - sử dụng - phản hồi - chỉnh sửa" diễn ra nhanh chóng, giúp duy trì động lực và không để các ý tưởng bị lãng quên.

marsbit20 phút trước

Tôi dùng AI tự dựng cho mình một bàn làm việc đầu tư

marsbit20 phút trước

Sau khi tài sản được token hóa, làm thế nào để thoát?

Tóm tắt: Bài viết phân tích ba mô hình thanh khoản để giải quyết vấn đề "thoát lệnh" (exit) cho tài sản được mã hóa (RWA), giúp người nắm giữ chuyển đổi thành stablecoin ngay lập tức thay vì chờ đợi quy trình thanh toán cơ bản kéo dài. 1. **Mô hình Bảng cân đối kế toán (Grove Basin):** Một thực thể có vốn mạnh (ví dụ: Sky) dùng bảng cân đối riêng để cung cấp thanh khoản tức thì. Phù hợp với tài sản thanh toán nhanh (ví dụ: trái phiếu kho bạc), nhưng dung lượng bị giới hạn bởi một bảng cân đối duy nhất. 2. **Mô hình Kho chuyên dụng (Upshift Clear):** Mỗi tài sản được hỗ trợ có một kho vốn riêng từ các nhà cung cấp thanh khoản độc lập. Linh hoạt hơn nhưng vốn bị phân mảnh và cô lập theo từng tài sản, kém hiệu quả. 3. **Lớp thanh khoản dùng chung (Symbiotic Liquid Lane):** Một lớp vốn chung từ nhiều nguồn có thể hỗ trợ đồng thời nhiều loại RWA. Vốn không nhàn rỗi mà có thể tạo ra lợi nhuận từ nhiều nguồn (cho vay, phí thoát lệnh). Giá thoát lệnh được xác định qua thị trường RFQ cạnh tranh. Mô hình này nhấn mạnh tính hiệu quả vốn cao, khả năng mở rộng và phù hợp với các tài sản kém thanh khoản hơn như tín dụng riêng. Bài viết kết luận rằng Symbiotic Liquid Lane hướng tới trở thành cơ sở hạ tầng thanh khoản chia sẻ, bền vững cho thị trường RWA, thay vì chỉ là các giải pháp riêng lẻ.

marsbit29 phút trước

Sau khi tài sản được token hóa, làm thế nào để thoát?

marsbit29 phút trước

Sau khi tài sản được token hóa, làm thế nào để thoát lệnh?

**Tóm tắt (Tiếng Việt):** Bài viết phân tích vấn đề "thoát lối" (exit) – cách thức người nắm giữ chuyển đổi tài sản thế giới thực được mã hóa (RWA) trở lại thành tiền mặt thanh khoản – một thách thức quan trọng còn tồn tại trong lĩnh vực token hóa tài sản. Trong khi việc phát hành và chuyển giao token diễn ra ngay lập tức, quy trình thanh toán cơ bản thường kéo dài nhiều ngày hoặc tháng, tạo ra khoảng cách thanh khoản. Ba mô hình kiến trúc thanh khoản tức thời nổi bật đang được phát triển, với sự khác biệt cốt lõi về cấu trúc vốn và cơ chế giải quyết: 1. **Mô hình Bảng cân đối kế toán (Ví dụ: Grove Basin):** Một thực thể duy nhất (ví dụ: Sky) dùng vốn từ bảng cân đối của chính mình để cung cấp thanh khoản ngay lập tức cho người nắm giữ, sau đó tự xử lý việc thanh toán cơ bản. Mô hình này đơn giản và hiệu quả cho tài sản có kỳ hạn ngắn (như trái phiếu kho bạc) nhưng bị giới hạn bởi quy mô của một bảng cân đối kế toán duy nhất. 2. **Mô hình Kho tiền chuyên dụng cho từng tài sản (Ví dụ: Upshift Clear):** Các nhà cung cấp thanh khoản độc lập (LP) cung cấp vốn vào các kho tiền riêng biệt, mỗi kho chỉ hỗ trợ một loại tài sản RWA cụ thể. Mô hình này mở rộng nguồn vốn ra các LP nhưng dẫn đến việc phân mảnh vốn, kém hiệu quả vì mỗi tài sản mới cần một nhóm vốn riêng. 3. **Mô hình Tầng thanh khoản dùng chung (Ví dụ: Symbiotic Liquid Lane):** Đây là mô hình được giới thiệu là tiến bộ hơn. Một nhóm vốn chung từ các kho tiền có thể hỗ trợ đồng thời nhiều loại tài sản RWA khác nhau. Vốn này không nhàn rỗi mà liên tục tạo ra lợi nhuận từ nhiều nguồn (cho vay, phí,...) trong thời gian chờ nhu cầu rút tiền. Khi có yêu cầu "thoát lối", một thị trường RFQ mở cho phép các nhà tạo lập thị trường cạnh tranh để định giá và xử lý giao dịch ngay lập tức trên chuỗi. Bài viết kết luận rằng mô hình tầng thanh khoản dùng chung như Liquid Lane hướng tới việc trở thành cơ sở hạ tầng bền vững cho thị trường RWA, với ưu điểm vượt trội về hiệu quả vốn (một khoản tiền gửi phục vụ nhiều mục đích), khả năng mở rộng (dung lượng tăng khi nhiều người tham gia) và tính linh hoạt, từ đó có thể hỗ trợ đắc lực cho các tài sản kém thanh khoản hơn như tín dụng tư nhân hay bất động sản.

链捕手43 phút trước

Sau khi tài sản được token hóa, làm thế nào để thoát lệnh?

链捕手43 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ERA

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Caldera (ERA) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Caldera (ERA) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Caldera (ERA) của BạnSau khi mua Caldera (ERA), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Caldera (ERA)Giao dịch Caldera (ERA) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 535Xuất bản vào 2025.07.17Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua ERA

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của ERA (ERA) được trình bày dưới đây.

活动图片