New Job in the Robotics Industry: A 'Bone Doctor' Earning 6,000 Yuan Monthly, Specializing in Treating Broken Limbs

marsbitXuất bản vào 2026-08-10Cập nhật gần nhất vào 2026-08-10

Tóm tắt

A new job has emerged in the robotics sector: the "orthopedic surgeon" for robots, earning around 6,000 RMB per month by specializing in repairing robots and robotic dogs. As the number of robots explodes, with IDC projecting 18,000 humanoid robots shipped globally in 2025 and China's MIIT predicting over 100,000 units produced domestically in 2026, demand for maintenance and repair is rising. The repair process, as demonstrated by Zhao Xin, a former service industry worker turned self-taught repairman, involves diagnosing issues like joint noises, disassembly, and part replacement. The technical barrier is relatively low, often simpler than repairing drones, with basics learnable in a month. The real challenge is obtaining proprietary parts, which are monopolized by manufacturers, lack public schematics, and are expensive. Currently, third-party repair shops, like those run by Zhao Xin or Nanjing Kaogong Yunji's Fang Jinghua, offer cheaper (10-15% of robot price, 20-50% cheaper than OEM) and faster (one week vs. over a month) service, mainly for out-of-warranty units used in entertainment performances. However, repair volume remains low—just 1-3 robots/month for some shops—making it unsustainable as a primary business. Most repair shops rely on other revenue streams like training, drone repair, or leasing. Training programs are emerging, with courses from 8 to 40 days and fees from 5,000 to 30,000 RMB. Graduates often enter sales or operations roles. For pure repair jobs,...

At 9:20 PM, Zhao Xin appeared punctually in his Douyin live stream room.

During the previous day's stream, a fan mentioned that their robotic dog's knee joint had abnormal sounds. Zhao Xin planned to disassemble the knee joint motor of a robotic dog's leg in front of the camera, both to teach disassembly and installation and to provide remote consultation for that fan.

Zhao Xin had already gained experience from his explorations: a "rustling" sound generally means lubrication is needed; a "clicking" sound is usually a problem with the planetary reducer's gears; while a "buzzing" current sound might indicate a short circuit on the circuit board.

By teaching robot repair, Zhao Xin's each live stream attracts over 1,700 viewers, with over 40 people online simultaneously. Although the numbers aren't huge, many viewers watch attentively, and there are even loyal fans who tune in every day.

Why are people willing to watch a live stream of someone repairing robots?

You might have seen these robot-related videos: being carried away on a stretcher after finishing a marathon, getting its head knocked off in an octagon cage fight, suddenly stumbling and falling apart during a performance...

The number of robots is growing explosively. According to data from the well-known market research firm IDC, global humanoid robot shipments will reach approximately 18,000 units in 2025; while officials from China's Ministry of Industry and Information Technology predict that China's humanoid robot production is expected to exceed 100,000 units in 2026.

As robots become increasingly common, the demand for maintenance and repair positions is also growing, with some pioneers already active in the market.

Repairing Robots Doesn't Have a High Technical Barrier

Zhao Xin works at a robotics and drone repair training institution in Ordos, Inner Mongolia. His persona on Douyin is: an ordinary person learning robot repair from scratch.

This aligns with his real experience. Born in 1990, Zhao Xin majored in civil engineering in college. His work experience was mainly in the service industry. Although he had a hobby of disassembling electronic products, he had never done repair work before. Learning to repair robots was almost entirely self-taught.

He first disassembled a robotic dog just half a year ago. After his first disassembly and reassembly, he had 10 screws left over and didn't know where they belonged. He had to disassemble another robotic dog to compare and find their positions one by one.

During his first disassembly of a humanoid robot, he snapped three screws and two clamps. Some screw holes were reinforced with anaerobic adhesive. After using a hot air gun to melt the glue, the screws softened and broke when force was applied.

On another occasion, a robot he was repairing prepared to stand up from a squatting position. Instead of moving forward, it exerted force backward and did a full splits fall. He and his colleagues researched for a long time and found that the square inertial measurement unit (IMU) chip at the robot's waist had been installed upside down by 180 degrees. Even though the software didn't report an error, the robot's force direction was precisely opposite.

Beyond repairs, robots and robotic dogs also require routine maintenance.

Zhao Xin encountered a robotic dog where the app reported no faults, but the machine was unstable. After thorough disassembly, the problem was traced to a bearing inside a leg joint linkage. It had worn two deep grooves, a result of not receiving timely maintenance.

Despite many initial missteps, Zhao Xin repeatedly emphasizes that the technical barrier to repairing robots is actually not high.

The first robotic dog Zhao Xin repaired had a communication fault. Replacing a ribbon cable and doing some soldering solved the problem in about an hour.

Generally, combining the fault description from the customer with error reports in the app can roughly locate the problematic part. For damaged components, it's usually not necessary to struggle with repairs; simply replacing them with new parts is the norm.

Industry practitioners generally state that the difficulty of repairing humanoid robots and robotic dogs is less than repairing robot vacuum cleaners or drones.

A greater variety of parts also implies more complexity in repairs. Compared to robot vacuum cleaners, the components of humanoid robots and robotic dogs are much simpler, mainly consisting of joint modules (including motors, reducers, encoders, driver boards, bearings, etc.), perception systems (LiDAR, cameras, IMU, etc.), mainboards, batteries, etc.

Repairing robots and robotic dogs also doesn't require highly difficult techniques. Unlike drones, which often involve working on circuit boards the size of a fingernail, there's a repair known as "flying wire" repair. It requires using 0.2mm copper wire to wind a small loop on a solder joint to restore the connection between a chip and the circuit board. This entire procedure is performed under a microscope, testing both skill and patience.

Zhao Xin says that someone starting from zero can master robot repair in just over a month. Those with electronics and circuit knowledge or repair experience can learn even more easily.

The hardest part of robot repair is not the technology, but the monopoly on parts by manufacturers.

Core robot components are mostly custom-made by manufacturers, are not interchangeable between brands, and there are almost no third-party alternatives. Authorized dealers can purchase parts from the manufacturer but are often restricted by region and intended use; unauthorized businesses can only look for second-hand salvaged parts or find their own channels.

When repairing phones or drones, one can consult publicly available circuit diagrams for various models to understand the function of each chip and its circuit connections. Robots and robotic dogs not only lack such diagrams but sometimes even have chip names or markings intentionally removed before leaving the factory.

Even robot accessories aren't cheap. When the rubber on a robot's foot soles wore out, replacing a pair cost 400 yuan. Zhao Xin's own shoes cost only 59 yuan.

Last year, the institution where Zhao Xin works spent 800 yuan on a suit for a robot to wear during performances. Some keen-scented clothing factories have already started producing specialized clothing and accessories for robots.

Third-Party Repair: Cheaper and Time-Saving

In just over ten minutes, Zhao Xin disassembled a robotic dog's leg in front of the camera. He neatly arranged the parts on the table, explaining their structure, function, and working principles one by one to the audience.

The model of this robotic dog is Unitree's Go2. The Go2 series and Unitree's humanoid robot G1 are currently the most common brand models found in third-party repair shops and training institutions.

In 2025, Unitree took the top spot in humanoid robot shipments, selling over 5,500 units for the year, with Zhiyuan coming in second at over 5,100 units, creating a significant gap with the following players.

These numbers are still growing rapidly. A Unitree executive predicted that the company's total shipments in 2026 are expected to at least double compared to last year, possibly even increase nearly threefold. Zhiyuan also announced in late June 2026 that its cumulative production of general-purpose embodied robots had exceeded 15,000 units.

Unitree also dominates the robotic dog market. Unitree founder Wang Xingxing stated in July 2025 that Unitree's quadruped robot sales accounted for 60% to 70% of global shipments.

Robotic dog sales are higher than humanoid robot sales. According to statistics from the Gaogong Robot Industry Research Institute (GGII), China's quadruped robot sales in 2025 were approximately 57,600 units, nearly three times that of humanoid robots.

Unitree Quadruped Robot Go2 (Official Website Image)

With the growth in overall robot shipments, brands other than Unitree are gradually generating repair orders. Fang Jinghua, General Manager of Nanjing Kaogong Yunji Robotics Technology Co., Ltd., said they have five repair points nationwide. Since the beginning of this year, they have seen a gradual increase in repairs for other brands like Zhiyuan, Leju, Zhongqing, etc.

Although the overall practical application of robots is still in a very early stage, different brands are beginning to show slight differentiation in their application scenarios.

The top-selling brands, Unitree and Zhiyuan, both focus on general-purpose platforms and full-scenario applications. However, Unitree's humanoid robots are more used for scientific research and performances, while its robotic dogs are often used for inspection, surveying, and emergency response. Zhiyuan's main application directions are industrial manufacturing, commercial retail, cleaning inspection, etc.

Other brands with lower sales: Leju focuses on data collection, scientific research, etc.; Ubtech focuses on industrial scenarios; Jiasu Jinhua's main scenarios are competitions and scientific research; Songyan Dongli's small robots are mainly used for entertainment performances; Fourier Robotics' biggest feature is medical rehabilitation; Yinhe Tongyong focuses on commercial retail, industrial manufacturing, cultural tourism, etc.

Note: The official statements of the above brands all encompass multiple application scenarios. The article only lists the more representative or distinctive scenarios in practical applications.

The warranty period for mainstream model robots and robotic dogs is typically around one year. During the warranty period, returning to the original manufacturer for repair is the choice for the vast majority.

Robot manufacturers usually stipulate: Non-human-caused quality issues within the warranty period are eligible for free repair; while faults caused by human damage, private disassembly, or not following the instruction manual require the user to bear the repair cost.

After the warranty expires, robots and robotic dogs no longer receive free repairs, making the more cost-effective third-party repair an advantageous option.

Fang Jinghua said their average repair price is usually 10%-15% of the robot's selling price, which can be 20% cheaper than returning to the manufacturer. A merchant in Shenzhen even claimed they could be half the price of manufacturer repairs.

Regarding time, the cycle for manufacturer repairs generally exceeds one month, while third-party repairs are usually completed within about a week.

The most mainstream current application scenario for robots is scientific research. According to the "2025–2026 Humanoid Robot Industry Development Research Report" released by the Humanoid Robot Scene Application Alliance, the educational and scientific research application scenario accounts for 42%, followed by data collection, services, and performances, with industrial scenarios having the smallest share.

However, the majority of robots visiting third-party repair shops are damaged due to entertainment performances. Clients are mostly "individual entrepreneurs" like robot rental companies and self-media bloggers.

Interestingly, the period before each May Day holiday is a peak for new businesses opening, entertainment performance demand is high, and it's also the peak season for third-party robot repairs. During summer, with high outdoor temperatures and fewer commercial activities, the repair industry enters its off-season.

In contrast, institutional clients using robots for scientific research, development, data collection, etc., are usually less price-sensitive and more willing to opt for manufacturer repairs.

Robot Repair is Currently Only a Side Hustle

Although third-party repairs are cheaper and save time, it's currently difficult for businesses to make a profit.

The main reason is the small number of robots available for repair. Many robots are still under warranty. Among those out of warranty, a significant proportion are still returned to the manufacturer for repair. Additionally, considering geographical dispersion, the number of robots that can be sent to various third-party repair shops is limited.

The institution where Zhao Xin works receives an average of only 1-3 repair orders for robots and robotic dogs per month. Fang Jinghua's company, with its five national repair points, repaired over 10,000 household robot vacuum cleaners and various commercial service robots in the past year, but averaged only 5-6 humanoid robots and 10+ robotic dogs for repair per month.

Therefore, relying solely on robot repair business cannot sustain them yet, and these businesses all have other "main businesses" to make money.

Zhao Xin's institution, Zhongyun Zhike (Inner Mongolia) Technology Co., Ltd., started with training related to open-pit coal mining machinery operation; Fang Jinghua's company makes money from repairing robot vacuum cleaners and commercial service robots; Shenzhen Leike Intelligent Technology Co., Ltd. has years of experience repairing industrial robots; Beijing Silicon Base Park Technology Co., Ltd. profits from robot rentals, research trips, and other businesses; some other institutions' main business is drone repair and training.

To increase revenue, these institutions have all coincidentally started or plan to start robot/robotic dog repair training.

The training industry is currently in its early stages and lacks standards, showing great divergence in training institution backgrounds, training durations, pricing, etc.

The content taught by these institutions is similar, covering robot fault diagnosis, disassembly/assembly, parts replacement, calibration, etc. However, training durations range from as short as 8 days to as long as 40 days; tuition fees vary from 5,000 yuan to 30,000 yuan.

Lu Anding, the head of Shenzhen Leike, said that since their training classes started in February this year, six sessions have trained over 100 students, with 70-80% entering the robotics industry after graduation.

However, most of these graduates enter basic positions like robot sales, operation, and maintenance, with few actually engaging in repair work.

Lu Anding stated that, for example, a robot rental company needs dedicated personnel to transport robots to event sites, operate them, and oversee the entire performance. Conservatively estimated, one operator is needed for every three robots. Robot manufacturers cannot train that many people, so they rely on social institutions to train and then supply personnel to employers.

The talent requirements for the robot repair industry are not high. Respondents generally stated that graduates from vocational colleges and technical schools can be competent, and some repair training institutions have even lowered the recruitment threshold to a high school diploma.

However, once extending from basic repair to secondary development, the threshold increases significantly. Such positions often require a bachelor's degree because secondary development involves extensive robotics专业知识, as well as programming and algorithms.

The real salary ranges given by several respondents are relatively consistent: newcomers earn around 6,000 to 8,000 yuan per month, while skilled workers can earn over 10,000 yuan per month, varying according to regional average salary levels.

Besides social institutions, major companies like JD.com have also entered the field, claiming they will train 100,000 engineers within five years to cover services like robot repair. Many vocational colleges are also planning to establish robot repair majors.

But regardless of the training provider, robot repair remains a business waiting for the market to mature.

This article is from the WeChat public account "QbitAI" (ID: QbitAI), author: Lin Fangzhou.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the main challenge in repairing robots according to the article, and why?

AThe main challenge in repairing robots is not technical skill, but the monopoly of spare parts by manufacturers. Core robot components are usually custom-made by the original brands, are not interchangeable between brands, and have almost no third-party alternatives. Authorized dealers can source parts but face regional and usage restrictions, while unauthorized shops must find second-hand parts or other unofficial channels.

QWhat are the typical salary ranges for a beginner and a skilled robot repair technician mentioned in the article?

AAccording to the article, a beginner in robot repair can expect a monthly salary of around 6,000 to 8,000 RMB. A skilled and experienced worker's monthly income can exceed 10,000 RMB, with variations based on the local average salary level.

QWhy do customers choose third-party repair services over returning robots to the original manufacturer after the warranty period?

ACustomers choose third-party repair services after the warranty expires primarily for cost and time savings. Third-party repairs typically cost 20% to 50% less than manufacturer repairs. Furthermore, the repair cycle is much faster, taking about one week compared to over a month for returning the robot to the factory.

QWhat are the most common application scenarios for robots currently, and which scenario generates the most repair business for third-party shops?

AThe most common application scenario for robots currently is education and scientific research, accounting for 42%. However, the robots that most frequently require third-party repairs are those used for entertainment performances. The clients are often robot rental companies and individual media bloggers, whose robots are prone to damage during performances.

QAccording to the article, why is it currently difficult for businesses to rely solely on robot repair services for income?

AIt is difficult for businesses to rely solely on robot repair because the volume of repairable robots is still too low. Many robots are still under warranty, and among those out of warranty, a significant portion is sent back to the manufacturer. Combined with geographical dispersion, this results in very few robots being sent to local third-party repair shops each month, making the business unsustainable on its own. Most repair shops have a primary business, such as training, leasing, or repairing other types of equipment like drones or扫地机器人.

Nội dung Liên quan

Cuộc tấn công lượng tử đầu tiên vào tiền mã hóa sẽ giống như một vụ hack không thể giải thích – Nhà sáng lập Quantus

Dấu hiệu đầu tiên cho thấy máy tính lượng tử đã phá vỡ mã hóa hiện đại có lẽ sẽ không phải là vụ trộm Bitcoin trị giá 63 tỷ USD từ Satoshi Nakamoto, mà là một loạt các vụ tấn công ví tiền mã hóa không liên quan, không để lại dấu vết. Christopher Smith, CEO của Quantus Network, cảnh báo rằng một máy tính lượng tử đủ mạnh có thể tính toán khóa riêng tư từ khóa công khai trên chuỗi, cho phép kẻ xấu di chuyển tiền mà không cần xâm nhập hệ thống. Do đó, thời điểm "Q-day" – khi máy tính lượng tử phá vỡ được mật mã khóa công khai tiêu chuẩn – sẽ rất khó phát hiện. Các mục tiêu đầu tiên có thể là hệ thống quân sự, bí mật nhà nước hoặc, trong không gian blockchain, khóa phát hành của Tether (USDT). Kẻ tấn công lượng tử có thể tạo token từ không khí và bán ra thị trường trước khi nhà phát hành phản ứng. Các chuyên gia cho rằng tin tặc có thể nhắm vào ví nóng của sàn giao dịch để tránh gây báo động, hoặc ngụy trang vụ trộm lượng tử thành một sự cố rò rỉ khóa thông thường. Về thời điểm Q-day, dự đoán rất khác nhau. Sau đột phá AI gần đây giúp giảm đáng kể số lượng qubit cần thiết để phá mã hóa, Google đã đẩy nhanh lộ trình chuyển đổi sang mật mã hậu lượng tử. Smith ước tính xác suất xảy ra vào năm 2028 là 50/50, trong khi các chuyên gia khác dự đoán vào đầu những năm 2030. Dù không chắc chắn về thời gian, ngành công nghiệp blockchain đã bắt đầu chuyển đổi sang các chữ ký số hậu lượng tử để giảm thiểu thiệt hại tiềm tàng.

cryptonews.ru3 phút trước

Cuộc tấn công lượng tử đầu tiên vào tiền mã hóa sẽ giống như một vụ hack không thể giải thích – Nhà sáng lập Quantus

cryptonews.ru3 phút trước

Mỗi công trình hạ tầng tài chính vĩ đại, đều bắt đầu từ một cuộc tưng bừng đầu cơ?

Mỗi cơ sở hạ tầng tài chính vĩ đại đều bắt đầu từ một cơn sốt đầu cơ? Lịch sử tài chính đã nhiều lần chứng minh điều này, từ thị trường tương lai ngũ cốc ở Chicago thế kỷ 19, nơi các nhà đầu cơ cung cấp thanh khoản cần thiết để hình thành trung tâm định giá toàn cầu. Trong ngành công nghiệp tiền mã hóa, động lực đầu cơ thường bị chỉ trích là "sòng bạc". Tuy nhiên, đầu cơ có thể đóng vai trò như tín hiệu dẫn đường và nền tảng thanh khoản cho các mô hình kinh doanh bền vững sau này. Bài viết phân tích ba trường hợp gần đây: Robinhood Chain (một blockchain được xây dựng cho giao dịch chứng khoán) chứng kiến sự bùng nổ giao dịch meme coin ngay khi ra mắt; Hyperliquid chuyển từ giao dịch hợp đồng vĩnh viễn tiền mã hóa sang xây dựng cơ sở hạ tầng cho các tài sản thực như vàng và cổ phiếu; và sàn DEX lớn nhất Uniswap. Chìa khóa nằm ở việc liệu hoạt động đầu cơ có thể gắn với một tài sản cơ sở có giá trị thực hay không. Khi điều đó xảy ra, như ở Chicago hay với Hyperliquid hiện nay, nó có thể tạo ra các lớp định giá mới và cơ sở hạ tầng giao dịch. Robinhood đang tận dụng lưu lượng truy cập từ meme coin để ươm mầm cho hệ thống giao dịch chứng khoán trên chuỗi trong tương lai. Bản chất, đầu cơ là việc biến quan điểm thành các vị thế tài chính và tìm kiếm tính thanh khoản. Nó không tốt cũng không xấu một cách tuyệt đối. Tương lai của nó - dù chỉ là bong bóng thoáng qua hay nền móng cho một hệ thống lâu dài - phụ thuộc vào giá trị mà tài sản cơ sở mà nó gắn vào có thể mang lại.

marsbit5 phút trước

Mỗi công trình hạ tầng tài chính vĩ đại, đều bắt đầu từ một cuộc tưng bừng đầu cơ?

marsbit5 phút trước

Michael Saylor: Làm thế nào để dùng ChatGPT kiếm 15 tỷ đô la trong một năm?

Michael Saylor, chủ tịch điều hành của MicroStrategy (nay là Strategy), đã khiến cộng đồng tiền mã hóa sửng sốt khi tuyên bố sử dụng AI, cụ thể là ChatGPT, để huy động thành công khoảng 15 tỷ USD trong vòng một năm qua. Số tiền khổng lồ này được thu xếp thông qua các công cụ tài chính mới lạ – cổ phiếu ưu đãi có linh hoạt về cổ tức – và gần như toàn bộ được dùng để mua thêm Bitcoin. Trước áp lực tìm nguồn vốn mới sau khi các phương thức huy động truyền thống như trái phiếu chuyển đổi đã cạn kiệt, Saylor đã hỏi ý kiến ChatGPT để thiết kế một loại chứng khoán lai chưa từng có tiền lệ, nằm giữa cổ phiếu phổ thông và nợ truyền thống. Mặc dù vấp phải sự phản đối từ các chuyên ngân hàng và luật sư, ông vẫn kiên trì theo đuổi và cho ra mắt các sản phẩm như STRC với cổ tức thay đổi, nhằm mục tiêu ổn định giá quanh mệnh giá 100 USD. Trong khi cổ phiếu phổ thông của Strategy lao dốc theo giá Bitcoin, công ty vẫn tích trữ được khoản tiền mặt kếch xù nhờ đợt huy động vốn thành công này. Động thái của Saylor nhận về những ý kiến trái chiều, từ chỉ trích là “đáng sợ” đến ca ngợi là “thiên tài” trong kỹ thuật tài chính. Ông nhấn mạnh bài học then chốt: sức mạnh thực sự của AI nằm ở việc sử dụng nó để thực hiện những điều chưa ai từng làm, từ đó tạo ra cơ hội đột phá.

marsbit9 phút trước

Michael Saylor: Làm thế nào để dùng ChatGPT kiếm 15 tỷ đô la trong một năm?

marsbit9 phút trước

Bán Quyền Chọn Mua: Giao Thức Trên Chuỗi Thử Nghiệm Biến Vàng Thành Lợi Nhuận Hàng Năm 4-14%

**Tóm tắt: Tùy chọn Bán Kỳ vọng Tăng: Giao thức On-chain Thử Nghiệm Biến Vàng Thành Lợi nhuận 4-14%/Năm** Vàng, một tài sản trị giá hơn 30 nghìn tỷ USD, vốn không tạo ra dòng tiền. Cách truyền thống để kiếm lợi nhuận từ vàng là cho thuê hoặc bán biến động giá (bán quyền chọn kỳ vọng tăng - covered call). Chiến lược bán call đã được chứng minh nhưng chủ yếu dành cho tổ chức, đi kèm phí quản lý, rủi ro tín dụng và định giá không minh bạch. Vàng trên blockchain (on-chain) có ưu thế về lưu ký và thanh khoản, nhưng lại thiếu các tùy chọn sinh lời. Nhu cầu cho vay thấp, trong khi cung cấp thanh khoản (AMM LP) có thể gây tổn thất vô thường, làm giảm lợi nhuận khi giá vàng tăng. Enhanced, một cơ sở hạ tầng cho sản phẩm cấu trúc, nhằm lấp đầy khoảng trống này. Nó sử dụng động cơ đấu giá RFQ cạnh tranh giữa các nhà tạo lập thị trường để bán quyền chọn call, biến biến động của tài sản thành thu nhập phí bảo hiểm liên tục. Kho tiền lợi nhuận biến động PAXG là sản phẩm đầu tiên trong loạt "Thesis Vaults" của Enhanced. Người dùng gửi PAXG (vàng mã hóa), kho tiền sẽ định kỳ bán quyền chọn call (thường là lệnh OTM với kỳ hạn 2 tuần) thông qua đấu giá. Phí bảo hiểm thu được được phân phối cho người gửi, nhắm mục tiêu lợi nhuận hàng năm từ 4-14%. Chiến lược này giữ phần lớn mức tiếp xúc với giá vàng trong khi tạo thu nhập. Enhanced khác với các kho tiền on-chain thế hệ đầu ở việc định giá thông qua đấu giá cạnh tranh, lựa chọn mức giá thực hiện linh hoạt hơn (OTM xa hơn) để bảo toàn mức tiếp xúc tăng giá, và tập trung vào các tài sản RWA vốn thiếu nguồn lợi nhuận khác như vàng. Chiến lược này không phải không có rủi ro: lợi nhuận tăng giá bị giới hạn, giá trị vốn có thể giảm nếu giá vàng giảm, và lợi nhuận phụ thuộc vào mức biến động tiềm ẩn. Vàng chỉ là điểm khởi đầu. Enhanced hướng tới trở thành một lớp cơ sở hạ tầng sản phẩm cấu trúc chung cho các tài sản mã hóa như cổ phiếu, hàng hóa, đánh dấu sự phát triển của quản lý tài sản và sản phẩm có cấu trúc minh bạch, dễ tiếp cận trên blockchain.

marsbit12 phút trước

Bán Quyền Chọn Mua: Giao Thức Trên Chuỗi Thử Nghiệm Biến Vàng Thành Lợi Nhuận Hàng Năm 4-14%

marsbit12 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua BONE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua ShibaSwap Bone (BONE) 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 ShibaSwap Bone (BONE) 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 ShibaSwap Bone (BONE) của BạnSau khi mua ShibaSwap Bone (BONE), 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 ShibaSwap Bone (BONE)Giao dịch ShibaSwap Bone (BONE) 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 157Xuất bản vào 2024.12.11Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua BONE

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 BONE (BONE) được trình bày dưới đây.

活动图片