一文读懂 OpenMind：为具身智能打造全球操作系统与信任网络

为什么需要一个开放的机器人时代

在未来 5–8 年，地球上的机器人数量将突破 10 亿台，这是它们从“单机演示”走向“社会分工”的拐点。机器人将不仅只是流水线上的机械臂，而是能够感知、理解、决策并与人类协作的“同事、老师和伙伴”。

近年来，机器人硬件像肌肉一样迅猛增长，它们拥有更灵巧的手、更稳的步态和更丰富的传感。但真正的瓶颈不在于金属与电机，而在于如何让它们具备共享与协作的心智：

• 各厂商的软件互不兼容，机器人之间无法共享技能与智能；

• 决策逻辑被封闭系统锁住，外界无法验证或优化；

• 中心化的控制架构意味着创新速度受限，信任成本高。

这种割裂导致机器人产业难以把 AI 的模型进步转化为可复制的生产力：机器人的单机 Demo 层出不穷，但缺少跨设备迁移、可验证决策和标准化协作，进而难以规模化。而 OpenMind 要解决的，正是这“最后一公里”。我们的目标不是造一台更会跳舞的机器人，而是为全球海量异构机器人提供统一的软件地基与协作标准：

• 让机器人具备理解语境和彼此学习的能力；

• 让开发者在开源、模块化的架构上快速搭建应用；

• 让人和机器在去中心化的规则下安全协作与结算。

一句话，OpenMind 正在构建机器人的通用操作系统，让机器人不仅可以感知和行动，还可以通过去中心化协同，在任意环境下安全且规模化的合作。

谁在押注这条路：20M 融资与全球阵容

目前，OpenMind 已完成 2000 万美元（Seed Series A）融资，由 Pantera Capital领投，投资阵容涵盖全球顶尖的科技与资本力量：

• 西方的技术与资本生态：Ribbit、Coinbase Ventures、DCG、Lightspeed Faction、Anagram、Pi Network Ventures、Topology、Primitive Ventures 和 Amber Group 等，他们长期深耕加密与 AI 基础设施，押注“智能体经济与机器互联网”的底层范式；

• 东方的产业能量：红杉中国等深耕机器人供应链与制造体系，理解“把一台机器做出来并规模化交付”的全部难度与门槛；

与此同时，OpenMind 也与 KraneShares 等传统资本市场参与方保持紧密交流，共同探索将“机器人 智能体”的长期价值纳入金融结构化产品的通路，以此实现币股双向贯通。2025 年 6 月，KraneShares 推出全球人形与具身智能指数 ETF（KOID）时，选用了由 OpenMind 与 RoboStore 联合定制的人形机器人 “Iris” 在纳斯达克敲响开市钟，这也是交易所历史上首次由人形机器人完成这一仪式。

正如 Pantera Capital 合伙人 Nihal Maunder 所说：

“如果我们希望智能机器在开放环境中运行，就需要一个开放的智能网络。OpenMind 正在为机器人做的事，就像 Linux 之于软件、以太坊之于区块链。”

团队与顾问：从实验室到产线

OpenMind 的创始人 Jan Liphardt 为斯坦福大学副教授、前伯克利教授，长期研究数据与分布式系统，在学界与工程侧均有深耕。他主张推进开源复用、以可审计、可追溯的机制替代黑箱、用跨学科方法整合AI、机器人和密码学。

OpenMind 的核心团队来自OKX Ventures、Oxford Robotics Institute、Palantir、Databricks、Perplexity等机构，覆盖机器人控制、感知与导航、多模态与 LLM 调度、分布式系统与链上协议等关键环节。同时，一支由学术界与产业界专家组成的顾问团队（如 Stanford 机器人负责人 Steve Cousins、牛津区块链中心 Bill Roscoe、Imperial College 安全 AI 教授 Alessio Lomuscio）也为机器人的“安全、合规、可靠”提供保障。

OpenMind 的解法：两层架构，一套秩序

OpenMind 构建了一套可复用的基础设施，让机器人能跨设备、跨厂商、甚至跨国界协作与信息互通：

• 设备侧：提供面向实体机器人的 AI 原生操作系统 OM1，把从感知到执行的全链路连成闭环，让不同形态的机器都能理解环境并完成任务；

• 网络侧：构建去中心化协作网络 FABRIC，提供身份、任务分配与通信机制，确保机器人在协作时能识别彼此、分配任务、共享状态。

这一套“操作系统 网络层”的组合，让机器人们不仅能各自行动，更能在一个统一的协作网络中互相配合、对齐流程、一起完成某个复杂任务。

OM1：面向实体世界的 AI 原生操作系统

就像手机需要 iOS 或 Android 来运行应用，机器人同样需要一个操作系统来运行 AI 模型、处理传感器数据、做出推理决策并执行动作。

OM1便为此而生，它是一个面向现实世界机器人的 AI 原生操作系统，让它们能够感知、理解、规划并在各种环境中完成任务。与传统、封闭的机器人控制系统不同，OM1 是开源、模块化、硬件无关（hardware-agnostic）的，它可以运行人形、四足、轮式、机械臂等多种形态上。

四个核心环节：从感知到执行

OM1 把机器人智能拆解为四个通用步骤：Perception（感知） → Memory（记忆） → Planning（规划） → Action（执行）。这套流程被 OM1 完整模块化，并通过统一的数据语言打通，实现可组合、可替换、可验证的智能能力构建。

OM1 的架构

具体到架构，OM1 的七层链路如下：

• Sensor Layer（传感器层）收集信息：摄像头、LIDAR、麦克风、电池状态、GPS 等多模态进行感知输入。

• AI World Captioning Layer（世界理解层）翻译信息：多模态模型将视觉、语音、状态转为自然语言描述（如“你看到一个人在挥手”）。

• Natural Language Data Bus（自然语言总线）传递信息：所有感知被转成带时间戳的语言片段，在不同模块间传递。

• Data Fuser（情境融合层）组合信息：整合多源输入，生成用于决策的完整语境（prompt）。

• Multi-AI Planning/Decision Layer（多智能体规划层）生成决策：多个 LLM 读取语境，结合链上规则生成行动计划。

• NLDB 下行通道：将决策结果通过语言中间层传递给硬件执行系统。

• Hardware Abstraction Layer（硬件抽象层）做出行动：将语言指令转为底层控制命令，驱动硬件执行（移动、语音播报、交易等）。

快速上手，广泛落地

为了让一个想法能尽快落地成机器人执行的任务，OM1 内置了这些工具：

• 快速新增技能：用自然语言和大模型，就能在数小时内给机器人添加新行为，而非几个月的硬编码。

• 多模态组合：轻松融合 LiDAR、视觉、声音等感知，让开发者不必自己写复杂的传感器融合逻辑。

• 预配置大模型接口：内置 GPT-4o、DeepSeek、VLMs 等语言/视觉模型，支持语音交互。

• 广泛的软硬件兼容：支持 ROS2、Cyclone DDS 等主流协议，与现有机器人中间件无缝衔接。无论是 Unitree G1 人形、Go2 四足，还是 Turtlebot、机械臂，都能直接接入。

• 对接 FABRIC：OM1 原生支持身份、任务协调和链上支付，让机器人不仅能单机完成任务，还能参与全球协作网络。

目前，OM1 已落地于多个真实场景：

• Frenchie（Unitree Go2 四足机器狗）：在 USS Hornet 国防技术展示 2024 中完成复杂场地任务。

• Iris（Unitree G1 人形机器人）：在 EthDenver 2025 Coinbase 展台进行现场人机交互演示，并计划通过 RoboStore 的教育项目进入全美高校课程。

FABRIC：去中心化的人机协作网络

即便有了强大的大脑，如果机器人彼此之间无法安全、可信地协作，依旧只能各自为战。现实中，不同厂商的机器人往往自建系统、各自为政，技能和数据无法共享；跨品牌甚至跨国协作则更加缺乏可信身份与标准规则。于是，一些难题出现了：

• 身份与位置证明：机器人怎么证明自己是谁、在哪、在做什么？

• 技能与数据共享：如何授权机器人共享数据、调用技能？

• 定义控制权：如何设定技能使用的频率、范围与数据回传的条件？

FABRIC就是为解决这些问题而设计的。它是 OpenMind 打造的去中心化人机协作网络，为机器人与智能系统提供身份、任务、通信与结算的统一基础设施。你可以把它理解为：

• 像 GPS 一样，让机器人知道彼此在哪、是否接近、是否适合协作；

• 像 VPN 一样，让机器人们安全直连，不需要公网 IP 和复杂网络设置；

• 像任务调度系统一样，自动发布、接收并记录任务执行全过程。

核心应用场景

FABRIC 已可适配多种实用场景，包括但不限于：

• 远程操控与监控：从任何地方安全控制机器人，无需专用网络。

• Robot-as-a-Service 市场：像打车一样调用机器人，完成清洁、巡检、配送等工作。

• 众包地图与数据采集：车队或机器人实时上传路况、障碍物、环境变化，生成可共享的高精地图。

• 按需扫描/测绘：临时调用附近机器人，完成 3D 建模、建筑测绘或保险场景下的证据采集。

FABRIC 让“谁在做事、在哪里、完成了什么”都可被验证与追溯，也让技能调用与任务执行有清晰的边界。

长远来看，FABRIC 将会成为机器智能的 App Store：技能可被全球授权调用，调用产生的数据反哺模型，推动协作网络持续进化。

Web3 正在把“开放”写进机器社会

现实中，机器人行业正在加速集中，少数平台掌握硬件、算法和网络，外部创新被挡在门外。而去中心化的意义就在于，无论机器人由谁制造、运行在哪个国家，都能在一个开放的网络中合作、交换技能、结算报酬，而不必依附某个单一平台。

OpenMind 用链上基础设施，把协作规则、技能访问权限、报酬分配方式写成公开、可验证、可改进的“网络秩序”

• 可验证身份：每台机器人和每位操作员都会在链上注册独一无二的身份（ERC-7777 标准），硬件特征、职责范围、权限级别都透明可查。

• 公开分配任务：任务不是在封闭黑箱中分派，而是在公共规则下发布、竞价、匹配；所有的协作过程会生成带时间与位置的加密证明，上链存证。

• 自动结算与分润：任务完成后，分润、保险、押金的释放或扣除将自动执行，任何参与方都能实时验证结果。

• 技能自由流通：新技能可通过链上合约设置调用次数、适用设备等，既保护知识产权，也让技能在全球范围内自由流通。

这是一个所有参与者都能使用、监督和改进的协作秩序。对 Web3 用户而言，这意味着机器人经济从诞生之初就具备抗垄断、可组合、可验证的基因——这不仅是一个赛道机会，更是一次将“开放”刻进机器社会底层的机会。

让具身智能走出孤岛

无论是在医院巡视病房，在学校学习新技能，还是在城市街区完成巡检与建模，机器人都在逐渐走出“展台演示”，成为人类日常分工的稳定组成部分。它们 24H 运作，遵守规则，有记忆且有技能，并能与人和其他机器自然协作。

要让这些场景真正规模化落地，背后需要的不仅是更聪明的机器，还要有一套让它们彼此可信、互通、协作的基础秩序。OpenMind 已经用 OM1 和 FABRIC 在这条路上铺下了第一批“路基”：前者让机器人真正理解世界并自主行动，后者让这些能力在全球网络中流通。接下来，就是把这条路延伸到更多城市和网络中，让机器成为社会网络中可依赖的长期伙伴。

OpenMind 的路线很明确：

短期：完成 OM1 核心功能原型和 FABRIC MVP，上线链上身份与基础协作能力；

中期：在教育、家庭、企业中落地 OM1 和 FABRIC，连接早期节点、聚集开发者社区；

长期：把 OM1和 FABRIC 打造成全球标准，让任何机器都可以像接入互联网一样接入这个开放的机器协作网络，并形成可持续运行的全球机器经济。

在 Web2 时代，机器人多被锁定在单一厂商的封闭系统中，功能和数据无法跨平台流动；而在 OpenMind 构建的世界中，它们是开放网络的平等节点：能自由加入、学习、协作和结算，并与人类共同构成可信互联的全球机器社会。OpenMind 提供的，正是让这种转变可规模化的能强大能力。