随着机器人技术与人工智能的飞速发展，人们对于 “类人机器人走入日常生活” 的愿景不再仅存于科幻电影的想象中。当监控机器人发现走廊有洒落的咖啡，它可以直接 “呼叫” 附近的清洁机器人前来处理；当一台配送机器人电量告急，它可以将包裹” 交接” 给顺路的另一台机器人继续完成任务；当老人在家中跌倒，陪护机器人能够即时联动社区巡逻机器人与医疗 AI 形成救援团队。

然而，要实现这样的愿景，机器人之间的互联协作基础设施仍然是一个亟待填补的空白。当前大多数机器人系统彼此孤立，不同厂商设备缺乏统一语言和标准，无法共享经验和智慧，导致 “单机智能” 在复杂真实环境中难以充分发挥作用。OpenMind 项目正是瞄准了这一机器人协作层的缺口 —— 它通过打造开放的机器人操作系统 OM1 和去中心化协作网络 FABRIC，希望为全球智能机器建立起一个共同的 “神经系统”。换言之，OpenMind 致力于将单个机器人从封闭的 “智能孤岛” 转变为连接在开放网络中的协同实体，使不同品牌的机器人可以安全可信地接入这个全球网络，共享知识并协同执行任务。

本份研报将围绕 OpenMind 项目的产业背景、技术架构、生态模型、竞争格局、风险评估与未来展望等方面展开深入分析，解构这一交叉 AI、区块链与机器人领域的前沿探索。

作者：0xstride，Web3Caff Research 研究员

封面：Logo from OpenMind，Photo by Andrew Kliatskyi on Unsplash，Typography by Web3Caff Research

字数：全文共计 17600+ 字

目录

  • 产业背景分析：机器人协作基础设施的市场缺口与技术演进路径
  • 技术架构深度解构：OM1、FABRIC 与链上原语的系统性设计
    • 一、OM1 通用软件底座：把传感器、模型与动作统一进 “可推理的文本世界”
      • 理解机器人协作的基础
      • 从感知到语义：让机器人” 读懂” 世界
      • 从语义到决策：在明确边界内推理
      • 从决策到执行：可控落地
      • 让复杂系统可运维
    • 二、FABRIC 协作层与链上原语：把 “协作” 从平台能力升级为可验证的网络能力
  • 生态模型闭环：从价值创造到自我强化的飞轮效应
    • 生态闭环的三层运作机制
      • 第一层：身份与信任基础
      • 第二层：任务分配与协同执行
      • 第三层：可验证结算与激励分配
    • 端到端场景透视：价值流转的完整链路
      • 场景一：楼宇智慧服务的自组织协作
      • 场景二：城市配送网络的规模化协同与跨域互操作
      • 场景三：家庭医疗场景的隐私保护与应急响应
  • 竞争格局概览：OpenMind 在 DePIN 与机器人产业交叉领域的战略定位
  • 风险矩阵评估：技术、生态、合规三维度的系统性风险分析
    • 技术层面：LLM 非确定性与物理世界安全的工程化约束
    • 生态层面：双边市场冷启动与激励机制的博弈均衡
    • 合规层面：责任归属、隐私保护与 Token 法律边界
  • 未来展望：从愿景叙事到可验证里程碑
    • 产品内优化：任务&技能可组合市场
    • 产品外优化：从 “机器人应用” 到 “机器人社会”
  • 要点结构图
  • 参考文献

产业背景分析：机器人协作基础设施的市场缺口与技术演进路径

在传统范式下，机器人通常作为单机系统被设计和部署，各自为政。这种模式存在明显的结构约束：不同厂商的机器人往往运行各自封闭的软硬件栈，彼此不兼容，难以通信协作。这意味着每台机器人都像一个信息孤岛，知识无法流动，经验无法复用，造成研发投入的巨大浪费和功能发挥的受限。比如，不同品牌的送货机器人在同一街道上可能互不协同，无法共享道路信息或避让策略；再如，两台陌生厂商的仓库机器人若没有统一协议，可能会争抢同一货物或发生路线冲突。单机智能无论多么强大，一旦置身多机环境，其局限便凸显出来：没有协调，就没有真正的智能，只有各自运动而缺乏全局优化。

随着机器人从工厂走向更开放的公共空间和人类社会，这一协作需求正变得前所未有地迫切，一个能够让不同机器人 “讲共同语言”、相互理解彼此意图并协同决策的协作层架构开始被认为是下一代机器人重要发展方向之一，这催生了机器人群体智能和多主体系统相关技术演进：从集中式的多机调度系统到分布式的群体协同算法，再到利用机器学习和通信网络实现的 “机器人群智”。

然而，仅靠传统互联网和私有协议难以解决开放异构环境下的身份信任和激励问题，这就为引入区块链等 Web3 技术提供了契机。这种适配性源于开放异构机器人网络的本质需求——身份互认、数据可信、价值传递与行为约束——与区块链技术特性之间的结构性契合。从现有实践来看，去中心化身份（DID）技术已在机器网络中得到应用探索：peaq ID 和 IoTeX 的 ioID 为设备提供了自主权身份框架，RoboComm 项目则通过状态通道实现了可扩展的机器人对机器人加密通信。在数据可信层面，DePIN 领域积累了成熟经验——Helium 通过多节点互证防止作弊，Hivemapper 和 NATIX 通过加密验证确保众包地图数据质量。这些机制配合 DeFi，为机器人场景的多方参与提供了可借鉴的技术路线，而 OpenMind 正是在上述技术探索的基础上，试图将身份、数据、激励与协作整合为一套面向机器人场景的完整协议栈。

技术架构深度解构：OM1、FABRIC 与链上原语的系统性设计

OpenMind 于 2024 年成立于旧金山，由斯坦福大学生物物理学教授 Jan Liphardt 创立。 Liphardt 长期研究复杂系统的协调机制，其核心判断是：当前机器人产业面临的协作难题与生物系统中的挑战本质相通——” 如果 AI 是大脑、机器人是身体，那么协调机制就是神经系统”。基于这一认知，OpenMind 将自身定位为” 机器人领域的 Android”，试图通过开源、硬件无关的软件层解决行业碎片化问题。2025 年 8 月，公司完成由 Pantera Capital 领投的 2000 万美元融资，Coinbase Ventures、Pi Network Ventures 等参投。

在具体技术路径上，OpenMind 的设计逻辑围绕三类核心问题展开 [1]。

机器人真正走向现实世界时，真正棘手的往往不是” 让它动起来”。更深层的挑战在于：机器人如何在嘈杂环境中稳定感知与决策？当多个机器人需要协作时，彼此如何建立信任？机器人的行为边界由谁来约束，完成工作后又如何结算？

这三类问题，分别指向单体智能的可靠性、群体协作的信任基础、以及机器参与经济活动的闭环能力。OpenMind 的思路并非在某一环节堆叠” 更强的模型”，而是用一套三层体系将上述问题系统化、接口化：

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