隨著機器人技術與人工智慧的快速發展，人們對於「類人機器人走入日常生活」的願景不再僅存於科幻電影的想像中。當監控機器人發現走廊有灑落的咖啡，它可以直接「呼叫」附近的清潔機器人前來處理；當一台配送機器人電量告急，它可以將包裹」交接」給順路的另一台機器人繼續完成任務；當老人在家中跌倒，陪護機器人能夠即時聯動社區巡邏機器人與醫療 AI 形成救援團隊。

然而，要實現這樣的願景，機器人之間的互聯協作基礎設施仍然是一個亟待填補的空白。目前大多數機器人系統彼此孤立，不同廠商設備缺乏統一語言和標準，無法共享經驗和智慧，導致「單機智慧」在複雜真實環境中難以充分發揮作用。 OpenMind 計畫正是瞄準了這個機器人協作層的缺口－ 它透過打造開放的機器人作業系統 OM1 和去中心化協作網路 FABRIC，希望為全球智慧機器建立一個共同的「神經系統」。換言之，OpenMind 致力於將單一機器人從封閉的「智慧孤島」轉變為連接在開放網路中的協同實體，使不同品牌的機器人可以安全可信任地連接到這個全球網絡，共享知識並協同執行任務。

本篇研發將圍繞 OpenMind 專案的產業背景、技術架構、生態模型、競爭格局、風險評估與未來展望等面向展開深入分析，解構此交叉 AI、區塊鏈與機器人領域的前沿探索。

作者：0xstride，Web3Caff Research 研究員

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

字數：全文共 17600+ 字

目錄

  • 產業背景分析：機器人協作基礎設施的市場缺口與技術演進路徑
  • 技術架構深度解構：OM1、FABRIC 與鏈上原語的系統性設計
    • 一、OM1 通用軟體底座：把感測器、模型與動作統一進 “可推理的文本世界”
      • 理解機器人協作的基礎
      • 從感知到語意：讓機器人」讀懂」世界
      • 從語意到決策：在明確邊界內推理
      • 從決策到執行：可控落地
      • 讓複雜系統可運維
    • 二、FABRIC 協作層與鏈上原語：把「協作」從平台能力升級為可驗證的網路能力
  • 生態模型閉環：從價值創造到自我強化的飛輪效應
    • 生態閉環的三層運作機制
      • 第一層：認同與信任基礎
      • 第二層：任務分配與協同執行
      • 第三層：可驗證結算與激勵分配
    • 端到端場景透視：價值流轉的完整連結
      • 場景一：樓宇智慧服務的自組織協作
      • 場景二：城市配送網路的規模化協同與跨域互通
      • 場景三：家庭醫療場景的隱私保護與緊急應變
  • 競爭格局概覽：OpenMind 在 DePIN 與機器人產業交叉領域的策略定位
  • 風險矩陣評估：技術、生態、合規三維度的系統性風險分析
    • 技術層面：LLM 非確定性與物理世界安全的工程約束
    • 生態層面：雙邊市場冷啟動與激勵機制的賽局均衡
    • 合規層面：責任歸屬、隱私權保護與 Token 法律邊界
  • 未來展望：從願景敘事到可驗證里程碑
    • 產品內優化：任務&技能可組合市場
    • 產品外優化：從 “機器人應用” 到 “機器人社會”
  • 要點結構圖
  • 參考文獻

產業背景分析：機器人協作基礎設施的市場缺口與技術演進路徑

在傳統範式下，機器人通常作為單機系統被設計和部署，各自為政。這種模式有明顯的結構約束：不同廠商的機器人往往運作各自封閉的軟硬體棧，彼此不相容，難以溝通協作。這意味著每台機器人都像一個資訊孤島，知識無法流動，經驗無法重複使用，造成研發投入的巨大浪費和功能發揮的限制。例如，不同品牌的送貨機器人在同一街道上可能互不協同，無法分享道路資訊或避讓策略；再如，兩台陌生廠商的倉庫機器人若沒有統一協議，可能會爭搶同一貨物或發生路線衝突。單機智能無論多強大，一旦置身多機環境，其侷限便凸顯出來：沒有協調，就沒有真正的智能，只有各自運動而缺乏全局最佳化。

隨著機器人從工廠走向更開放的公共空間和人類社會，這一協作需求正變得前所未有地迫切，一個能夠讓不同機器人「講共同語言」、相互理解彼此意圖並協同決策的協作層架構開始被認為是機器人重要發展方向之一，這催生了機器人群體智能和多主體系統相關技術演進：從集中式機器的多下一代調度系統到分佈式的群體協同演算法，再到從集中式機器的跨機構調度系統到分佈式機器的群體協同利用：從集中式機器的跨機構調度系統到分佈式機器學習的群體協同利用：從集中式機器的跨機構調度系統到分佈式機器的群體協同利用：從集中式機器的跨機構調度系統到分佈式機器學習的群體協同主義和設備。

然而，僅靠傳統互聯網和私有協定難以解決開放異質環境下的身份信任和激勵問題，這就為引入區塊鏈等 Web3 技術提供了契機。這種適配性源自於開放異質機器人網路的本質需求——身分互認、資料可信賴、價值傳遞與行為約束——與區塊鏈技術特性之間的結構性契合。從現有實務來看，去中心化身分（DID）技術已在機器網路中應用探索：peaq ID 和 IoTeX 的 ioID 為裝置提供了自主權身分框架，RoboComm 專案則透過狀態通道實現了可擴展的機器人對機器人加密通訊。在資料可信任層面，DePIN 領域累積了成熟經驗——Helium 透過多節點互證防止作弊，Hivemapper 和 NATIX 透過加密驗證確保眾包地圖資料品質。這些機製配合 DeFi，為機器人場景的多方參與提供了可藉鑑的技術路線，而 OpenMind 正是在上述技術探索的基礎上，試圖將身份、數據、激勵與協作整合為一套面向機器人場景的完整協議棧。

技術架構深度解構：OM1、FABRIC 與鏈上原語的系統性設計

OpenMind 於 2024 年成立於舊金山，由史丹佛大學生物物理學教授 Jan Liphardt 創立。 Liphardt 長期研究複雜系統的協調機制，其核心判斷是：當前機器人產業面臨的協作難題與生物系統中的挑戰本質相通—」如果 AI 是大腦、機器人是身體，那麼協調機制就是神經系統」。基於這一認知，OpenMind 將自身定位為” 機器人領域的 Android”，試圖透過開源、硬體無關的軟體層解決行業碎片化問題。 2025 年 8 月，公司完成由 Pantera Capital 領投的 2,000 萬美元融資，Coinbase Ventures、Pi Network Ventures 等參投。

在具體技術路徑上，OpenMind 的設計邏輯圍繞著三類核心問題展開 [1]。

機器人真正走向現實世界時，真正棘手的往往不是」讓它動起來」。更深層的挑戰在於：機器人如何在吵雜環境中穩定感知與決策？當多個機器人需要協作時，彼此如何建立信任？機器人的行為邊界由誰來約束，完成工作後又如何結算？

這三類問題，分別指向單體智慧的可靠性、群體協作的信任基礎、以及機器參與經濟活動的閉環能力。 OpenMind 的想法並非在某一環節堆疊” 更強的模型”，而是用一套三層體系將上述問題系統化、接口化：

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