把開放寫進機器社會：OpenMind 統一心智與秩序

2025-08-08 18:00

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開源作業系統 + 鏈上協作網絡，把機器人變成即插即用的網路公民。

除了 AI Agent 以外，具身機器人是另一個大 AI 時代的垂直落地場景。 Morgan Stanley 曾在報告中預測，2050 年全球人形機器人整體市場規模可望突破 5 兆美元。

伴隨著 AI 的發展，機器人將逐漸從工廠裡的機械臂逐步進化為我們日常生活中的同伴，依靠 AI 而獲得感知和理解力，以至於獲得獨立決策的能力。問題是，現今的機器人更像是一群不會互相說話的「啞巴」：每個廠商商用自己的語言、自己的邏輯，軟體互不相容，智慧彼此無法分享。這就像你買了一輛小米、一輛特斯拉，但它們連路況都無法一起判斷，更別提協同完成任務了。

OpenMind 想要改變的，正是這個「各自為戰」的局面。他們不造機器人，而是要搭建一個「讓機器人說同一種語言、遵守同一套規則、一起完成事情」的協作系統。打個比方，iOS 和安卓讓手機智慧型應用程式爆發，以太坊讓加密世界有了共同底座，而 OpenMind 想做的，是為全球機器人打造一個統一的「作業系統」和「協作網路」。

一句話，OpenMind 正在建構機器人的通用作業系統，讓機器人不僅可以感知和行動，還可以透過去中心化協同，在任意環境下安全且規模化的合作。

誰在托舉這套開放底座

OpenMind 已完成 2000 萬美元的種子輪與 A 輪，由 Pantera Capital 領投。更重要的是，資本的「廣度與互補」幾乎把這條賽道的關鍵拼圖都帶齊了：一端是來自西方科技與金融生態的長期力量——Ribbit、Coinbase Ventures、DCG、Lightspeed Faction、Anagram、Pi Network Ventures、Topology、Primitive Ventures——他們熟悉加密範式機器互聯網」提供模型、網路與合規的經驗；另一端是東方的產業動能－以紅杉中國為代表的供應鏈與製造體系－深知「把一台樣機做成可規模交付的產品」意味著哪些製程與成本門檻。兩股力量的疊加，讓 OpenMind 不只拿到錢，更拿到「從實驗室到產線、從軟體到下層製造」的路徑與資源。

這條路徑也正在和傳統資本市場接軌。 2025 年 6 月，KraneShares 推出全球人形與具身智能指數 ETF（KOID）時，選用了由 OpenMind 與 RoboStore 聯合定制的人形機器人 Iris 在納斯達克敲響開市鐘，成為交易所歷史上首位完成這一儀式的“機器人來賓”。這既是一次科技與金融敘事的同頻，也是一種關於「機器資產如何被定價與結算」的公開訊號。

正如 Pantera Capital 合夥人 Nihal Maunder 所說：

「如果我們希望智慧機器在開放環境中運行，就需要一個開放的智慧網路。OpenMind 正在為機器人做的事，就像 Linux之於軟體、以太坊之於區塊鏈。他主張推動開源、以可審計、可追溯的機制取代黑箱、用跨學科方法整合 AI、機器人和密碼學。

OpenMind 的核心團隊來自 OKX Ventures、Oxford Robotics Institute、Palantir、Databricks、Perplexity 等機構，涵蓋機器人控制、感知與導航、多模態與 LLM 調度、分散式系統與鏈上協定等關鍵環節。同時，一支由學術界與產業界專家組成的顧問團隊（如 Stanford 機器人負責人 Steve Cousins、牛津區塊鏈中心 Bill Roscoe、Imperial College 安全 AI 教授 Alessio Lomuscio）也為機器人的「安全、合規、可靠」提供保障。

OpenMind 的解法：兩層架構，一套秩序

OpenMind 建構了一套可復用的基礎設施，讓機器人能跨設備、跨廠商、甚至跨國界與協作資訊互通：4p>

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系統的設備OM1，把從感知到執行的全鏈路連成閉環，讓不同形態的機器都能理解環境並完成任務；

網路側：建構去中心化協作網路 FABRIC，提供身分、任務分配與通訊機制，確保機器人在協作時能辨識彼此、分配任務、共享狀態。

這套「作業系統+網路層」的組合，讓機器人們不僅能各自行動，更能在一個統一的協作網路中互相配合、對齊流程、一起完成某個複雜任務。

OM1：實體世界的 AI 原生作業系統

就像手機需要 iOS 或 Android 來運作應用，機器人同樣需要一個作業系統來運行 AI 模型、處理感測器資料、做出推理決策並執行動作。

OM1 便為此而生，它是一個面向現實世界機器人的 AI 原生作業系統，讓它們能夠感知、理解、規劃並在各種環境中完成任務。與傳統、封閉的機器人控制系統不同，OM1 是開源、模組化、硬體無關（hardware-agnostic）的，它可以運行人形、四足、輪式、機械手臂等多種形態上。

四個核心環節：從感知到執行

OM1 把機器人智慧拆解為四個通用步驟：Perception（感知）→ Memory（記憶）→ Planning（執行）→ Action（執行）。這套流程被 OM1 完整模組化，並透過統一的資料語言打通，實現可組合、可替換、可驗證的智慧能力建構。

OM1 的架構

具體到架構，OM1 的七層鏈路如下：

AI + World Captioning Layer（世界理解層）翻譯訊息：多模態模型將視覺、語音、狀態轉為自然語言描述（如「你看到一個人在揮手」）。

Natural Language Data Bus（自然語言總線）傳遞訊息：所有感知被轉成帶有時間戳記的語言片段，在不同模組間傳遞。

Data Fuser（情境融合層）組合資訊：整合多來源輸入，產生用於決策的完整情境（prompt）。

Multi-AI Planning/Decision Layer（多智能體規劃層）產生決策：多個 LLM 讀取語境，結合鏈上規則產生行動計畫。

NLDB 下行通道：將決策結果透過語言中間層傳遞給硬體執行系統。

Hardware Abstraction Layer（硬體抽象層）做出行動：將語言指令轉為底層控制指令，驅動硬體執行（行動、語音播報、交易等）。

快速上手，廣泛落地

為把“一個想法”盡快變成“機器人可執行的任務”，OM1 把開發路徑做成了開箱即用的一條龍：開發者用自然語言結合大管模型定義目標與數字 LiDAR、視覺與音頻，省去手寫複雜的傳感器融合；模型側預接好 GPT-4o、DeepSeek 與主流 VLM，語音輸入輸出直接可用；系統層全面兼容 ROS2 與 Cyclone DDS，並通過 HAL 適配層無縫接入 Unitree G1、Go2、Turtlebot 與各類機械臂；同時與 FABRIC的身份、任務編排與鏈上結算介面原生聯動，使機器人既能單機執行，也能加入全球協作網路、按量計費與審計。

在真實世界裡，OM1 已經完成多場景驗證：四足平台 Frenchie（Unitree Go2）在 2024 年 USS Hornet 國防技術展示中跑通複雜場地任務，人形平台 Iris（Unitree G1）在 2025 年 EthDenver 的 Coinbased的教育計畫走入全美大學課程，把同一套開發典範擴展到教學與科學研究的第一線。

FABRIC：去中心化的人機協作網路

即便單機智慧夠強，如果彼此無法在可信任前提下協同，機器人仍舊只能各自為戰。現實裡的割裂來自三個根本問題：身分與位置無法被標準化證明，導致「我是誰、我在哪裡、我正在做什麼」難以被外部信任；技能與資料缺少可控的授權路徑，無法在多主體之間安全共享與調用；控制權與責任邊界不清，頻率、範圍和回傳條件難以被事先約定、事後追溯。 FABRIC 針對這些痛點給出系統級解法：用去中心化協議為機器人與操作員建立可驗證的鏈上身份，圍繞該身份提供任務發布與匹配、端到端加密通信、執行記錄與自動結算的一體化基礎設施，讓協作從“臨時對接”變成“有憑有據的製度”。

在運行形態上，可以將 FABRIC 理解為將「定位、連接、調度」合在一起的網路平面：身份與位置被持續簽名與校驗，使節點天然擁有「彼此可見且可信」的鄰近關係；點到點通道像一條按需建立的加密隧道，無需公網 IP和複雜網路設定就能遠端操控與監控；任務從發佈到接單、執行到驗收的全過程被標準化記錄，既能在清算時自動分潤與退押，也能在合規或保險場景下複核“誰在何時何地完成了什麼”。在此之上，典型應用自然生長出來：企業可以跨地域遠端運維設備，城市可以把清潔、巡檢、配送做成可按量調用的 Robot-as-a-Service，車隊可以即時匯報路況與障礙生成共享地圖，需要時還可就近調度機器人完成 3D 掃描、建築測繪或保險取證。

隨著身份、任務與結算三件事被同一網絡託管，協作的邊界被事先寫清，執行的事實被事後驗證，技能的調用有了可度量的成本與收益。長期看，FABRIC 將演進為機器智能的「應用分發層」：技能以可編程的授權條款在全球範圍內流通，調用產生的數據又反哺模型與策略，使整個協作網絡在可信約束下持續自我升級。

Web3 正在把「開放」寫入機器社會

機器人產業正快速集中於少數平台，硬體、演算法與網路被封閉堆疊鎖住。去中心化的價值，在於讓任何品牌、任意地域的機器人在同一開放網路中協作、交換技能並完成結算，而不必依附單一平台。 OpenMind 用鏈上基礎設施把這一秩序編碼化：每台機器人與操作員擁有唯一鏈上身份（ERC-7777），硬體指紋與權限可查；任務在公共規則下發布、競價與匹配，執行過程生成帶時間與位置的加密證明上鏈存證；知識產權完成後合約自動結算分潤、保險與保險單與保險單與適能由此，機器人經濟自誕生起就具備抗壟斷、可組合、可審計的基因，「開放」被寫進機器社會的底層協議。