深度解析：让机器人帮忙做家务，还要多远？

本报告由Tiger Research撰写，分析了机器人技术正在快速发展，并吸引全球关注。

要点总结

• OpenMind开发了开源运行时“OM1”。OM1创建了一个环境，让所有机器人无论制造商如何，都能自由沟通和协作。

• OpenMind的区块链网络“FABRIC”建立了机器人身份验证、交易记录和分布式验证系统。FABRIC为自主机器经济奠定了基础。

• OpenMind使用ERC-7777标准来定义机器人行为规则。OpenMind正在与AIM Intelligence合作开发”物理AI安全层”。这些技术将共同防止故障并阻止外部攻击。

1. 机器人技术的成长速度超乎想象

机器人不再属于遥远的未来，也不再只服务于少数人。

就在几年前，机器人只出现在实验室或工业场所。现在，它们正步入我们的日常生活。人们在公园里遛机器狗，或让人形机器人帮忙做家务，这些不再是科幻电影中的场景。

 

1X Technologies最近推出了“Neo”，一款家用人形机器人，让这一现实更加触手可及。消费者现在可以通过每月499美元的订阅或一次性支付2万美元来拥有一个私人家庭助理机器人。价格仍然很高，但意义很明确：机器人技术已经进入消费者家庭。

 

除了Neo之外，全球企业正通过激烈竞争加速创新。著名参与者包括来自美国的Figure、Tesla、和波士顿动力，以及来自中国的宇树科技。特斯拉计划从2026年开始量产其人形机器人“Optimus”，价格将低于其汽车。

机器人产业正快速扩张进入消费市场。曾经看似遥远的未来比预期更快到来，为新的日常现实打开了大门。

2. 日常生活中的机器人：可能性与局限性

机器人技术能给我们的日常生活带来什么改变？让我们想象一个与机器人共同生活的未来。

Neo打扫房子。宇树的机器狗陪孩子们玩耍。Optimus去超市购买晚餐食材。每个机器人分工合作，同时处理各自的任务。用户体验到更高效的一天。

让我们再进一步思考。如果机器人能够合作处理复杂任务会怎样？

Optimus在超市购物。Neo检查冰箱，向Optimus请求额外的食材。Figure根据用户的过敏信息调整食谱。每个机器人实时连接，像一个团队一样有机运作。用户只需简单地命令：”我想吃蛋包饭。”

但这仍然是一个遥远的梦想。机器人缺乏足够的智能来灵活应对各种情况。更大的问题在于，每个机器人都在基于不同技术栈的封闭系统中运行。

来自不同制造商的机器人难以交换数据或顺利合作。iPhone之间可以通过AirDrop互传照片，但无法与三星Galaxy手机进行AirDrop。机器人也面临同样的限制。

 

当然，在有限条件下可以实现合作，比如Figure的Helix：相同制造商，相同技术栈。

但现实更加复杂。看看当前的机器人产业。各种各样的机器人如寒武纪大爆发般涌入市场。

未来的用户会根据自己的偏好和需求选择各种机器人，而不是只坚持一个品牌。我们今天的家庭就证明了这种模式。我们选择三星冰箱、LG洗衣机和戴森吸尘器。

现在想象一下，来自多个制造商的机器人在同一个家中协同工作。厨房机器人做饭。清洁机器人拖地。这两个机器人无法共享位置信息。即使它们共享数据，也无法正确解读。它们的距离计算方法和测量单位不同。

它们无法跟踪彼此的移动路径。碰撞就会发生。这只是一个简单的例子。更多的机器人和复杂的任务会放大混乱和碰撞的风险。

3. 构建机器人协作的世界

 

OpenMind应运而生，为解决这些问题而来。

OpenMind打破封闭的技术栈，追求一个所有机器人都能协同工作的开放生态系统。这种方法使来自不同制造商的机器人能够自由沟通和合作。

OpenMind提出了两个核心基础来实现这一愿景。首先，”OM1“作为机器人的开源运行时。OM1提供了标准化的通信方法，使所有机器人尽管硬件不同，也能相互理解和协作。

其次，”FABRIC”作为基于区块链的网络运行。FABRIC在机器人之间建立可信的协作环境。这两项技术创建了一个生态系统，让所有机器人无论制造商如何，都能像一个团队一样有机运作。

3.1. OM1：让机器人更智能、更灵活

正如我们之前所看到的，现有的机器人仍然被困在封闭系统中，难以相互沟通。

更具体地说，机器人通过二进制数据或结构化代码格式交换信息。这些格式因制造商而异，阻碍了兼容性。例如，A公司的机器人将位置表示为(x, y, z)坐标，而B公司将其定义为(纬度，经度，高度)。即使在同一空间中，它们也无法理解彼此的位置。每个制造商使用不同的数据结构和格式。

 

OpenMind通过”OM1”这一开源运行时解决了这个问题。把它想象成Android，无论制造商如何，它都能在所有设备上运行。OM1的工作方式相同，使所有机器人无论硬件如何，都能用同一种语言交流。

OM1让机器人能够基于自然语言理解和处理信息。OpenMind的论文《一段话就够了》很好地解释了这一点。机器人通信不需要复杂的命令或格式。一段自然语言的上下文就能实现相互理解和协作。

现在让我们详细了解OM1的运作方式。

 

首先，机器人从摄像头和麦克风等各种传感器模块收集环境信息。这些数据以二进制格式输入，但多模态识别模型将其转换为自然语言。VLM(视觉语言模型)处理视觉信息。ASR(自动语音识别)处理音频。这会生成诸如”一个男人指着前面的椅子”和”用户说’去椅子那里’”这样的句子。

转换后的句子通过自然语言数据总线汇集。数据融合器将这些信息编织成一份情况报告，并传递给多个LLM。LLM通过这份报告分析情况，并决定机器人的下一步行动。

这种方法具有明显的优势。来自不同制造商的机器人可以无缝协作。OM1在硬件之上形成了一个基于自然语言的抽象层。Neo和Figure都能理解相同的自然语言命令并执行相同的任务。每个制造商保持其专有的硬件和系统，而OM1使其能够与其他机器人自由合作。

除了实现跨制造商合作，OM1还将其他开源模型集成为运行时模块，而不是与它们竞争。当机器人需要精确操作时，OM1利用Pi(物理智能)模型。当需要多语言语音识别时，OM1采用Meta的全语言ASR模型。OM1根据情况组合模块，提供高度的可扩展性和灵活性。

OM1的优势还不止于此。OM1从根本上利用LLM。机器人不仅仅是执行简单的命令。它们能够理解情境背景并做出自主决策。

 

让我们看一个具体例子。机器人面前放着多个物体。有人要求”拿起一个与沙漠相关的物品”。传统机器人会失败，因为”沙漠物品”不存在于预定义规则中。OM1不同。它通过LLM理解概念关系。它独立推断出”沙漠”和”仙人掌”之间的联系。它选择了仙人掌玩偶。OM1为机器人协作奠定了基础，并使单个机器人更加智能。

3.2. FABRIC：将分布式机器人连接为一体的网络

OM1让机器人更智能，并使它们之间能够顺畅沟通。但除了沟通之外，还有一个挑战。当不同的机器人合作时，它们如何相互信任？系统必须验证谁执行了哪些任务，以及是否正确完成。

人类社会通过法律规范行为，通过合同保证履约。这些机制使人们能够与陌生人安全地进行交易和合作。机器人生态系统需要相同的机制。

 

OpenMind通过”FABRIC”这一基于区块链的网络解决了这个问题。FABRIC连接机器人并协调它们的合作。

让我们看看FABRIC的核心结构。FABRIC首先为每个机器人分配一个”身份”。FABRIC网络中的每个机器人都会获得基于ERC-7777(人类机器人社会治理)的唯一身份。

被分配身份的机器人实时与网络共享其位置、任务状态和环境信息。它们同时接收来自其他机器人的状态更新。就像经营游戏中的态势板或小地图一样，所有机器人通过一个共享地图实时跟踪彼此的位置和状态。

仅仅共享信息是不够的。机器人可能提交不正确的信息。传感器错误可能发生并扭曲数据。FABRIC利用区块链的共识机制来保证数据可靠性。

考虑一个真实场景。配送机器人A与仓库机器人B合作运输货物。机器人B报告它位于2楼。附近的传感器机器人和电梯机器人交叉验证B的位置。多个节点在区块链中验证交易。多个机器人以同样的方式工作。它们确认B的实际位置并达成共识。假设机器人B由于传感器错误报告2楼，但实际上位于3楼。验证过程会检测到差异。网络记录更正后的信息。机器人A移动到3楼的正确位置。

FABRIC的作用不仅限于验证。FABRIC为即将到来的机器经济提供额外功能。首先是隐私保护。区块链透明度保证信任，但隐私对于运营实际机器人生态系统也很重要。FABRIC采用分布式结构，按任务或位置划分子网，并通过网络中心服务器连接它们。这种结构保护敏感信息。这个解决方案并不完美，但持续的研究将加强隐私保护。

FABRIC还提供机器结算协议(MSP)。MSP自动化托管、验证和结算。当系统验证任务完成时，它会自动用稳定币结算付款，并在区块链上记录所有证据。机器人将不仅仅是建立信任的合作。它们将成为自主交易的经济主体。

4. 如果：通过OpenMind看未来的日常生活

4.1. 全新世界：与机器人的乌托邦

我们长期以来一直梦想着一个”机器经济”，机器人直接参与经济活动。机器人独立判断、订购商品、与其他机器人合作并交换价值。OpenMind现在将这个梦想变为现实。

 

会展开什么样的日常生活？观看OpenMind的演示视频。你对机器人说”请给我买午餐”。机器人移动到商店，确认订单，直接用加密货币支付，并把食物带回来。这表面上看起来很简单，但意义重大。机器人不再只是在预定义环境中执行命令。它们转变为独立判断和行动的经济主体。

想象力可以进一步扩展。除了人与机器人之间的交易，机器人之间的交易也会出现。例如，一个家用人形机器人做家务时用完了必需品。它独立地从附近的超市机器人订购产品。在这个过程中自动生成智能合约。超市机器人交付产品。家用机器人确认商品并用稳定币结算付款。

将出现以前从未存在过的新价值交换形式。配送机器人计算到达目的地的最佳路线。它向交通机器人请求实时数据并支付少量费用作为回报。即使是日常的小合作也成为交易。

4.2. 危险世界：与机器人的反乌托邦

机器人不再属于科幻电影。在中国，消费者花大约1,000美元购买机器狗(宇树Go2)，花大约12,000美元购买人形机器人(Engine AI PM01)。大规模采用正在快速加速。

 

日常生活中机器人数量的增加并不是最重要的。机器人的判断能力仍然有限。安全性尚未得到保障。如果机器人误判情况并做出危险决定，它会对人造成直接伤害。这种伤害可能会成为灾难，而不仅仅是简单的事故。

OpenMind正面应对这个问题。它通过ERC-7777标准为每个机器人分配唯一身份，并将其用作防护栏。例如，一只机器狗获得”人类朋友和保护者”的身份。这个身份防止机器人攻击或伤害人。机器人始终以友好和安全的方式行事。机器人持续确认其身份和角色，并阻止不当行为。

OpenMind更进一步。他们正在与AIM Intelligence合作开发”物理AI安全层”。这一层阻止机器人幻觉，并防御外部入侵和攻击。考虑一个例子。机器人试图在拿着尖锐物体时移动。一个孩子站在附近。系统将此识别为”受伤风险”并立即停止操作。

5. OpenMind：构建明天的机器人社会

OpenMind已超越研究阶段。它准备推动机器人行业的实质性转型。

创始人Jan Liphardt，前斯坦福大学生物物理学教授，处于核心位置。他研究了复杂系统之间的协调和合作机制。他现在设计机器人自主判断和协作的结构。他领导整体技术开发。

 

这种技术领导力吸引了由Pantera Capital领投的2,000万美元融资。OpenMind为技术开发和生态系统扩张建立了财务基础。它确保了实现愿景的执行能力。

市场反应积极。包括宇树、深度机器人(DEEP Robotics)、越疆(Dobot)和优必选(UBTECH)在内的主要硬件公司将OM1作为其核心技术栈。合作网络正在快速扩展。

然而，挑战依然存在。FABRIC网络仍在准备阶段。与数字环境不同，物理世界呈现出更多的变量。机器人必须在不可预测的真实世界环境中运行，而不是受控实验室。复杂性显著增加。

尽管如此，机器人合作和安全需要长期解决方案。我们需要关注OpenMind如何应对这一挑战，以及它在机器人生态系统中扮演什么角色。