Окрім AI-агентів, втілені роботи становлять одну з ключових вертикалей застосування в епоху штучного інтелекту. Згідно зі звітом Morgan Stanley, до 2050 року обсяг світового ринку людиноподібних роботів може перевищити 5 трильйонів доларів США.

Із розвитком штучного інтелекту роботи поступово еволюціонують: від механічних маніпуляторів у промисловості до помічників у нашому щоденному житті, вони завдяки AI отримують здатність до сприйняття, розуміння й навіть самостійного прийняття рішень. Однак нинішні роботи не мають стандартизованих протоколів комунікації: кожен виробник впроваджує власну мову і логіку, програмне забезпечення несумісне, інтелект неможливо об'єднати. Це подібно до ситуації, коли в однієї людини авто одного виробника, у іншої — Tesla, і вони не можуть разом навіть оцінити стан дороги, не кажучи вже про спільне виконання завдань.

OpenMind має на меті усунути цю фрагментованість. Компанія не створює роботів, а розробляє спільну систему, у якій роботи спілкуються “однією мовою”, дотримуються спільних правил і виконують завдання колективно. Як iOS та Android стали каталізатором розвитку мобільних додатків, а Ethereum — основою для екосистеми криптовалют, так і OpenMind прагне створити єдину “операційну систему” та глобальну “мережу співпраці” для робототехніки.

Зрештою, OpenMind будує універсальну операційну систему для роботів, надаючи їм можливість не лише відчувати та діяти, а й безпечно та масштабовано співпрацювати в будь-якому середовищі — завдяки децентралізованій координації.

Хто підтримує цю відкриту платформу

OpenMind залучила $20 мільйонів у раундах seed та серії А під проводом Pantera Capital. Ще важливіше те, що “широта і доповнюваність” венчурного капіталу об’єднала майже всі ключові елементи ринку: з одного боку — довгострокові учасники західної технологічної й фінансової екосистеми (Ribbit, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures), які розуміють парадигмальні зсуви у крипто- та AI-інфраструктурах і надають експертизу у сферах моделей, мереж і регуляторики для “економіки агентів + інтернету машин”; з іншого боку — східний промисловий драйвер, представлений виробничими й логістичними системами Sequoia China, що чітко розуміє технологічні та цінові пороги для виведення прототипу в масштабне виробництво. Це поєднання забезпечує OpenMind не лише грошима, а й маршрутом і ресурсами “від лабораторії до виробничої лінії, від програмного забезпечення до матеріального виробництва”.

Цей шлях синхронізовано із традиційними ринками капіталу: у червні 2025 року під час запуску фонду Global Humanoid and Embodied Intelligence Index ETF (KOID) компанії KraneShares був обраний Iris — людиноподібний робот, створений у партнерстві OpenMind і RoboStore, щоб відкрити торги на біржі NASDAQ, ставши першим “роботом-гостем” в історії цієї біржі. Це символізує як синергію технологічного і фінансового наративів, так і демонстрацію того, “як машинні активи можуть оцінюватися й обслуговуватися фінансово”.

Як наголосив партнер Pantera Capital Ніхал Маундер:

“Щоб інтелектуальні машини могли функціонувати у відкритому середовищі, потрібна відкрита мережа інтелекту. Те, що OpenMind робить для роботів — це як Linux для програмного забезпечення і Ethereum для блокчейну.”

Від досліджень до виробництва

Ян Ліпхардт, засновник OpenMind — доцент Стенфордського університету, колишній професор Берклі, має глибокий досвід у роботі з великими даними та розподіленими системами, гармонійно поєднуючи академічні та інженерні навички. Він виступає за open-source підходи, перехід від закритих систем до прозорих аудиторованих механізмів і застосування міждисциплінарних рішень для синергії AI, робототехніки та криптографії.

Ключова команда OpenMind складається з фахівців, які пройшли шлях у таких організаціях, як OKX Ventures, Oxford Robotics Institute, Palantir, Databricks, Perplexity, і охоплює всі критичні напрями: управління роботами, сприйняття й навігацію, мультимодальні й LLM-оркестрації, розподілені системи, ончейн-протоколи. Дорадча команда, до якої входять галузеві та академічні експерти — зокрема Стів Казінс (робототехніка Стенфорда), Білл Роско (Oxford Blockchain Center), Алессіо Ломусчіо (Imperial College) — відповідає за гарантії того, що роботи є “безпечними, регуляторно сумісними й надійними”.

Рішення OpenMind: дворівнева архітектура, єдина система порядку

OpenMind створила універсальну інфраструктуру, яка дає змогу роботам співпрацювати і вести комунікацію незалежно від пристрою, виробника чи національних кордонів:

На пристрої: впроваджено AI-нативну операційну систему OM1, що об’єднує ланцюжок “сприйняття — виконання дії” і надає можливість усім категоріям роботів розуміти довкілля і виконувати завдання;

У мережі: розбудовано децентралізовану мережу співпраці FABRIC з механізмами ідентифікації, розподілення завдань і комунікації — роботи можуть розпізнавати одне одного, призначати задачі та обмінюватися статусами під час командної роботи.

Завдяки “операційній системі + мережевому рівню” роботи можуть працювати як автономно, так і взаємодіяти, узгоджуючи процеси і виконуючи складні задачі у спільній мережі співпраці.

OM1: AI-нативна операційна система для реального світу

Як смартфони вимагають iOS чи Android для роботи з додатками, так і роботам потрібна операційна система для запуску AI-моделей, обробки сенсорних даних, прийняття рішень і виконання дій.

OM1 — це AI-нативна операційна система для фізичних роботів, яка дозволяє їм сприймати, аналізувати, планувати й виконувати завдання у будь-яких середовищах. На відміну від традиційних закритих систем управління, OM1 — відкрита, модульна і не прив’язана до конкретного “заліза”, сумісна з гуманоїдами, чотириногими, колісними платформами й маніпуляторами.

Чотири ключові елементи: від сприйняття до дії

OM1 розкладає інтелект робота на чотири фундаментальні етапи: сприйняття → пам’ять → планування → дія. Кожен із цих процесів OM1 модульно забезпечує та поєднує єдиною мовою даних, що робить інтелектуальні функції гнучкими до заміни, повторного використання й перевірки.

Архітектура OM1

Семирівнева архітектура OM1 функціонує так:

Рівень сенсорів — збір даних: камери, LiDAR, мікрофони, акумулятор, GPS та інші мультимодальні джерела інформації.

AI + рівень опису світу — переклад даних: мультимоделі конвертують візуальні, звукові та статусні дані у формати природної мови (наприклад, “Ви бачите людину, що махає рукою”).

Natural Language Data Bus (NLDB) — передача даних: усі дані конвертуються у мовні фрагменти з часовими позначками та передаються між модулями.

Data Fuser — інтеграція даних: об’єднує багатоджерельну інформацію для формування повного контексту (prompt) для прийняття рішень.

Multi-AI Planning/Decision Layer — генерація рішень: кілька LLM аналізують контекст й формують план дій, інтегруючи правила блокчейну.

Вихідний канал NLDB — передає результати у системи виконання через мовний проміжний шар.

Hardware Abstraction Layer — виконання дій: трансформує мовні інструкції у низькорівневі команди для управління пристроєм (рух, голос, транзакції тощо).

Швидкий старт та масштабне впровадження

Щоб швидко перетворити “ідею” на “роботизоване завдання”, OM1 запропонувала готовий pipeline розробки: розробники визначають цілі та обмеження природною мовою через LLM, отримують функціональні пакети навичок за години, а не місяці кодування; мультимодальні конвеєри безпосередньо інтегрують LiDAR, зір, звук без складної ручної інтеграції; у пакет включено GPT-4o, DeepSeek, провідні VLM для миттєвої голосової взаємодії; система повністю сумісна з ROS2 та Cyclone DDS, інтегрується з Unitree G1, Go2, Turtlebot та роботизованими маніпуляторами через Hardware Abstraction Layer; пряма взаємодія з FABRIC — для ідентифікації, оркестрації задач і блокчейн-розрахунків, що дозволяє роботам діяти автономно чи підключено до глобальної колаборативної мережі з оплатою за використання і аудитом.

OM1 успішно пройшла випробування в реальних умовах: чотиринога Frenchie (Unitree Go2) виконала складні польові задачі на Defense Technology Exhibition USS Hornet 2024; гуманоїд Iris (Unitree G1) забезпечив інтерактивність на стенді Coinbase на EthDenver 2025 і впроваджений у навчальні курси провідних американських університетів завдяки проекту RoboStore (один з найбільших дистриб’юторів Unitree у США), розповсюджуючи нову парадигму розробки для навчання й досліджень.

FABRIC: децентралізована мережа співпраці людини і машини

Навіть із досконалим автономним інтелектом роботи залишаються ізольованими без довіри у співпраці. Фрагментація виникає з трьох причин: неможливість уніфіковано ідентифікувати місцезнаходження й особу, що ускладнює перевірку суб’єкта та дій; відсутність надійних маршрутів для безпечного обміну навичками і даними між різними суб’єктами; нечіткість меж керування, відповідальності, повноважень та процедура аудиту. FABRIC усуває це системно: децентралізовані протоколи створюють перевірені ончейн-ідентифікатори роботів й операторів, забезпечують інтегровану платформу для публікації та матчингу задач, наскрізне шифрування комунікацій, протоколювання виконання та автоматичні розрахунки — співпраця переходить з тимчасових зв’язків у формалізовані установи.

FABRIC виконує роль мережевого рівня, що поєднує “позиціонування, підключення та планування”: ідентифікатори і локація постійно підписуються й перевіряються, вузли мають прозорі відносини; канали точка—точка функціонують як шифровані тунелі на вимогу, забезпечуючи віддалене керування без складної мережевої інфраструктури; весь цикл — від публікації задачу до виконання й перевірки — стандартизовано й записано, автоматично розподіляється прибуток, повертаються депозити, аудитується “хто, що, коли і де” для регуляторних або страхових випадків. Відтак, типові сценарії включають: дистанційне техобслуговування обладнання, масштабування послуг прибирання, інспекцій та доставки (“Robot-as-a-Service”), флот автомобілів для передачі дорожньої інформації, спільне картографування, надання 3D-сканування, обстеження будівель, страховий аудит тощо.

Оскільки всі процеси — ідентифікація, задачі, розрахунки — керує єдина мережа, межі співпраці фіксуються наперед, дії підтверджуються після виконання, а виклики навичок мають вимірювану економіку. Згодом FABRIC трансформується у “шар дистрибуції застосунків” для машинного інтелекту: навички циркулюють світом із програмованими умовами доступу, а зібрані дані постійно вдосконалюють мережу та моделі, забезпечуючи контрольоване самооновлення всієї колаборативної системи.

Web3 вписує “відкритість” у машинне суспільство

Ринок робототехніки швидко консолідується навколо невеликої кількості платформ, де залізо, алгоритми й мережі формують закриті стеки. Перевага децентралізації — можливість співпраці, обміну навичками й розрахунку між роботами будь-якого бренду та регіону у відкритій мережі без монополії окремої платформи. OpenMind реалізує це через ончейн-інфраструктуру: кожний робот і оператор мають унікальний ончейн-ідентифікатор (ERC-7777 — стандарт ідентифікації) із перевіреними апаратними відбитками й дозволами; задачі публікуються, відбираються й матчаться за публічними правилами, під час виконання фіксується шифрований ончейн-доказ із часом і місцем; смарт-контракти автоматично розподіляють доходи, страховки та депозити, а результати перевіряються у реальному часі; нові навички отримують ліміти на виклики й сумісність із пристроями через контракти, що гарантує глобальну циркуляцію зі збереженням інтелектуальної власності. Економіка роботів із самого початку має антимонопольність, композитність та прозорість аудиту, а “відкритість” зашита у базові протоколи машинного суспільства.

Як допомогти втіленому інтелекту вийти з ізоляції

Роботи активно переходять із виставкових майданчиків у повсякденність: моніторять лікарняні палати, здобувають нові навички на кампусах, інспектують міста та будують їх цифрові моделі. Справжній виклик — не у потужніших моторах, а у взаємній довірі, обміні даними та колективній роботі пристроїв із різних джерел; окрім технологій, критичне значення для масштабування мають дистрибуція і постачання.

OpenMind почала з розбудови каналів, а не просто збільшення параметрів. У партнерстві з RoboStore (одним із найбільших дистриб’юторів Unitree у США) OM1 впроваджено у стандартизовані навчальні програми й лабораторні комплекти, паралельно розширюючи інтегровану дистрибуцію апаратного й програмного забезпечення по тисячах університетів США. Освітній сектор виступає надійною стороною попиту, безпосередньо інтегруючи OM1 у підготовку наступного покоління розробників та користувачів.

Для широкого залучення суспільства OpenMind використовує інвесторську екосистему для створення платформних “експортних каналів софту”. Масштабні криптоекосистеми на кшталт Pi посилюють ефективність цієї моделі, формуючи екосистемний цикл із розробників, користувачів і платоспроможних клієнтів. Коли освітні канали забезпечують стабільне постачання, а платформи — масштабний попит, OM1 та прикладні рішення отримують чітку модель тиражування.

У Web2-еру роботи були замкнуті у стеки окремих постачальників, а функції й дані не переходили між системами; після поєднання освітніх і екосистемних платформ OpenMind виводить відкритість у режим “за замовчуванням”: одна система заходить у навчальні заклади, виходить в індустрію і масштабовано поширюється через платформні мережі, закладаючи відкритість як стандарт для впровадження у великих масштабах.

Відмова від відповідальності:

1. Стаття повторно опублікована з BlockBeats, всі авторські права належать оригінальному автору BlockBeats. Якщо у вас є заперечення щодо перепублікації, зверніться до команди Gate Learn, яка оперативно вирішить це відповідно до чинних процедур.
2. Відмова від відповідальності: погляди й судження, наведені у статті, є особистою думкою автора й не є інвестиційною порадою.
3. Переклади статті іншими мовами виконані командою Gate Learn і не можуть бути скопійовані, розповсюджені чи використані без зазначення Gate.