深度解析：讓機器人幫忙做家務，還要多遠？

本報告由Tiger ReseARch撰寫，分析了機器人技術正在快速發展，並吸引全球關注。

要點總結

• OpenMind開發了開源運行時“OM1”。 OM1創建了一個環境，​​讓所有機器人無論製造商如何，都能自由溝通和協作。

• OpenMind的區塊鍊網絡“FABRIC”建立了機器人身份驗證、交易記錄和分佈式驗證系統。 FABRIC為自主機器經濟奠定了基礎。

• OpenMind使用ERC-7777標準來定義機器人行為規則。 OpenMind正在與AIM Intelligence合作開發”物理AI安全層”。 這些技術將共同防止故障並阻止外部攻擊。

1. 機器人技術的成長速度超乎想像

就在幾年前，機器人只出現在實驗室或工業場所。 現在，它們正步入我們的日常生活。 人們在公園裡遛機器狗，或讓人形機器人幫忙做家務，這些不再是科幻電影中的場景。

1X Technologies最近推出了“Neo”，一款家用人形機器人，讓這一現實更加觸手可及。 消費者現在可以通過每月499美元的訂閱或一次性支付2萬美元來擁有一個私人家庭助理機器人。

除了NEO之外，全球企業正通過激烈競爭加速創新。 著名參與者包括來自美國的Figure、Tesla、和波士頓動力，以及來自中國的宇樹科技。 特斯拉計劃從2026年開始量產其人形機器人“Optimus”，價格將低於其汽車。

機器人產業正快速擴張進入消費市場。 曾經看似遙遠的未來比預期更快到來，為新的日常現實打開了大門。

2. 日常生活中的機器人：可能性與局限性

機器人技術能給我們的日常生活帶來什麼改變？ 讓我們想像一個與機器人共同生活的未來。

Neo打掃房子。 宇樹的機器狗陪孩子們玩耍。 OPtimus去超市購買晚餐食材。 每個機器人分工合作，同時處理各自的任務。 用戶體驗到更高效的一天。

讓我們再進一步思考。 如果機器人能夠合作處理複雜任務會怎樣？

Optimus在超市購物。 Neo檢查冰箱，向Optimus請求額外的食材。 Figure根據用戶的過敏信息調整食譜。 每個機器人實時連接，像一個團隊一樣有機運作。 用戶只需簡單地命令：”我想吃蛋包飯。”

但這仍然是一個遙遠的夢想。 機器人缺乏足夠的智能來靈活應對各種情況。

iPhone之間可以通過AirDrop互傳照片，但無法與三星GALAxy手機進行AirDrop。 機器人也面臨同樣的限制。

當然，在有限條件下可以實現合作，比如Figure的Helix：相同製造商，相同技術棧。

但現實更加複雜。 看看當前的機器人產業。 各種各樣的機器人如寒武紀大爆發般湧入市場。

未來的用戶會根據自己的偏好和需求選擇各種機器人，而不是只堅持一個品牌。 我們今天的家庭就證明了這種模式。 我們選擇三星冰箱、LG洗衣機和戴森吸塵器。

現在想像一下，來自多個製造商的機器人在同一個家中協同工作。 廚房機器人做飯。 清潔機器人拖地。 這兩個機器人無法共享位置信息。 即使它們共享數據，也無法正確解讀。 它們的距離計算方法和測量單位不同。

它們無法跟踪彼此的移動路徑。 碰撞就會發生。 這只是一個簡單的例子。 更多的機器人和復雜的任務會放大混亂和碰撞的風險。

3. 構建機器人協作的世界

OpenMind應運而生，為解決這些問題而來。

OpenMind打破封閉的技術棧，追求一個所有機器人都能協同工作的開放生態系統。 這種方法使來自不同製造商的機器人能夠自由溝通和合作。

OpenMind提出了兩個核心基礎來實現這一願景。 首先，”OM1“作為機器人的開源運行時。

其次，”FABRIC”作為基於區塊鏈的網絡運行。這兩項技術創建了一個生態系統，讓所有機器人無論製造商如何，都能像一個團隊一樣有機運作。

3.1. OM1：讓機器人更智能、更靈活

正如我們之前所看到的，現有的機器人仍然被困在封閉系統中，難以相互溝通。

這些格式因製造商而異，阻礙了兼容性。 例如，A公司的機器人將位置表示為(x, y, z)坐標，而B公司將其定義為(緯度，經度，高度)。 即使在同一空間中，它們也無法理解彼此的位置。 每個製造商使用不同的數據結構和格式。

OpenMind通過”OM1”這一開源運行時解決了這個問題。 把它想像成Android，無論製造商如何，它都能在所有設備上運行。 OM1的工作方式相同，使所有機器人無論硬件如何，都能用同一種語言交流。

OpenMind的論文《一段話就夠了》很好地解釋了這一點。 機器人通信不需要復雜的命令或格式。 一段自然語言的上下文就能實現相互理解和協作。

現在讓我們詳細了解OM1的運作方式。

首先，機器人從攝像頭和麥克風等各種傳感器模塊收集環境信息。 這些數據以二進制格式輸入，但多模態識別模型將其轉換為自然語言。 VLM(視覺語言模型)處理視覺信息。 ASR(自動語音識別)處理音頻。 這會生成諸如”一個男人指著前面的椅子”和”用戶說’去椅子那裡’”這樣的句子。

轉換後的句子通過自然語言數據總線匯集。 數據融合器將這些信息編織成一份情況報告，並傳遞給多個LLM。 LLM通過這份報告分析情況，並決定機器人的下一步行動。

這種方法具有明顯的優勢。 來自不同製造商的機器人可以無縫協作。 OM1在硬件之上形成了一個基於自然語言的抽象層。 Neo和Figure都能理解相同的自然語言命令並執行相同的任務。

除了實現跨製造商合作，當機器人需要精確操作時，OM1利用PI(物理智能)模型。 當需要多語言語音識別時，OM1採用Meta的全語言ASR模型。 OM1根據情況組合模塊，提供高度的可擴展性和靈活性。

OM1的優勢還不止於此。 OM1從根本上利用LLM。 機器人不僅僅是執行簡單的命令。 它們能夠理解情境背景並做出自主決策。

讓我們看一個具體例子。 機器人面前放著多個物體。 有人要求”拿起一個與沙漠相關的物品”。 傳統機器人會失敗，因為”沙漠物品”不存在於預定義規則中。 OM1不同。 它通過LLM理解概念關係。 它獨立推斷出”沙漠”和”仙人掌”之間的聯繫。 它選擇了仙人掌玩偶。

3.2. FABRIC：將分佈式機器人連接為一體的網絡

OM1讓機器人更智能，並使它們之間能夠順暢溝通。 但除了溝通之外，還有一個挑戰。 當不同的機器人合作時，它們如何相互信任？ 系統必須驗證誰執行了哪些任務，以及是否正確完成。

這些機制使人們能夠與陌生人安全地進行交易和合作。

OpenMind通過”FABRIC”這一基於區塊鏈的網絡解決了這個問題。 FABRIC連接機器人並協調它們的合作。

讓我們看看FABRIC的核心結構。 FABRIC首先為每個機器人分配一個”身份”。

它們同時接收來自其他機器人的狀態更新。 就像經營遊戲中的態勢板或小地圖一樣，所有機器人通過一個共享地圖實時跟踪彼此的位置和狀態。

僅僅共享信息是不夠的。 機器人可能提交不正確的信息。 傳感器錯誤可能發生並扭曲數據。

考慮一個真實場景。 配送機器人A與倉庫機器人B合作運輸貨物。 機器人B報告它位於2樓。 附近的傳感器機器人和電梯機器人交叉驗證B的位置。 多個節點在區塊鏈中驗證交易。 多個機器人以同樣的方式工作。 它們確認B的實際位置並達成共識。 假設機器人B由於傳感器錯誤報告2樓，但實際上位於3樓。 驗證過程會檢測到差異。 網絡記錄更正後的信息。 機器人A移動到3樓的正確位置。

FABRIC的作用不僅限於驗證。 FABRIC為即將到來的機器經濟提供額外功能。 首先是隱私保護。 區塊鏈透明度保證信任，但隱私對於運營實際機器人生態系統也很重要。 FABRIC採用分佈式結構，按任務或位置劃分子網，並通過網絡中心服務器連接它們。 這種結構保護敏感信息。 這個解決方案並不完美，但持續的研究將加強隱私保護。

FABRIC還提供機器結算協議(MSP)。 MSP自動化託管、驗證和結算。 當系統驗證任務完成時，它會自動用穩定幣結算付款，並在區塊鏈上記錄所有證據。 機器人將不僅僅是建立信任的合作。 它們將成為自主交易的經濟主體。

4. 如果：通過OpenMind看未來的日常生活

4.1. 全新世界：與機器人的烏托邦

我們長期以來一直夢想著一個”機器經濟”，機器人直接參與經濟活動。 機器人獨立判斷、訂購商品、與其他機器人合作並交換價值。 OpenMind現在將這個夢想變為現實。

會展開什麼樣的日常生活？ 觀看OpenMind的演示視頻。 你對機器人說”請給我買午餐”。 機器人移動到商店，確認訂單，直接用加密貨幣支付，並把食物帶回來。 這表面上看起來很簡單，但意義重大。

想像力可以進一步擴展。 除了人與機器人之間的交易，機器人之間的交易也會出現。 例如，一個家用人形機器人做家務時用完了必需品。 它獨立地從附近的超市機器人訂購產品。 在這個過程中自動生成智能合約。 超市機器人交付產品。 家用機器人確認商品並用穩定幣結算付款。

將出現以前從未存在過的新價值交換形式。 配送機器人計算到達目的地的最佳路線。 它向交通機器人請求實時數據並支付少量費用作為回報。 即使是日常的小合作也成為交易。

4.2. 危險世界：與機器人的反烏托邦

機器人不再屬於科幻電影。 在中國，消費者花大約1,000美元購買機器狗(宇樹Go2)，花大約12,000美元購買人形機器人(Engine AI PM01)。 大規模採用正在快速加速。

日常生活中機器人數量的增加並不是最重要的。 機器人的判斷能力仍然有限。 安全性尚未得到保障。 如果機器人誤判情況並做出危險決定，它會對人造成直接傷害。 這種傷害可能會成為災難，而不僅僅是簡單的事故。

OpenMind正面應對這個問題。 它通過ERC-7777標準為每個機器人分配唯一身份，並將其用作防護欄。 例如，一隻機器狗獲得”人類朋友和保護者”的身份。 這個身份防止機器人攻擊或傷害人。 機器人始終以友好和安全的方式行事。 機器人持續確認其身份和角色，並阻止不當行為。

OpenMind更進一步。 他們正在與AIM InTELligence合作開發”物理AI安全層”。 這一層阻止機器人幻覺，並防禦外部入侵和攻擊。 考慮一個例子。 機器人試圖在拿著尖銳物體時移動。 一個孩子站在附近。 系統將此識別為”受傷風險”並立即停止操作。

5. OpenMind：構建明天的機器人社會

OpenMind已超越研究階段。 它準備推動機器人行業的實質性轉型。

創始人Jan LIPhardt，前斯坦福大學生物物理學教授，處於核心位置。 他研究了複雜系統之間的協調和合作機制。 他現在設計機器人自主判斷和協作的結構。 他領導整體技術開發。

這種技術領導力吸引了由Pantera CaPital領投的2,000萬美元融資。 OpenMind為技術開發和生態系統擴張建立了財務基礎。 它確保了實現願景的執行能力。

市場反應積極。 包括宇樹、深度機器人(DEEP Robotics)、越疆(Dobot)和優必選(UBTECH)在內的主要硬件公司將OM1作為其核心技術棧。 合作網絡正在快速擴展。

然而，挑戰依然存在。 FABRIC網絡仍在準備階段。 與數字環境不同，物理世界呈現出更多的變量。 機器人必須在不可預測的真實世界環境中運行，而不是受控實驗室。 複雜性顯著增加。

儘管如此，機器人合作和安全需要長期解決方案。 我們需要關注OpenMind如何應對這一挑戰，以及它在機器人生態系統中扮演什麼角色。