2025年，人形機器人正由科幻小說邁向現實。從特斯拉的Optimus到Figure AI的Figure 01，通用型人形機器人的能力範圍在大型語言模型的推動下迅速擴展。根據高盛預測，到2035年，人形機器人市場規模或可達1540億美元。這個價值萬億的龐大市場，正吸引著全球最頂尖的科技公司和最聰明的頭腦投身其中。
然而，當機器人的「四肢」日益發達，一個更核心的問題擺在了我們面前：如何構建一個足夠智能、開放且安全的「大腦」？當成千上萬的機器人進入家庭、醫院和城市，它們將如何協同工作、交換價值，並與人類社會無縫融合？
史丹福大學教授及 OpenMind 創辦人 Jan Liphardt 給出了他的答案。自 2025 年 8 月由 Pantera Capital 領投的 2,000 萬美元融資後，OpenMind 開始加速發展，陸續推出了從底層作業系統到上層支付協議的一系列產品，逐步描繪出其「機械大腦」的完整藍圖。
OpenMind 創辦人 Jan Liphardt
OpenMind 的核心業務是為企業提供以 SaaS 模式提供的雲端認知服務。但他們敏銳地察覺到，當機械人成為獨立的經濟參與者時，區塊鏈將在支付系統、身份認證、數據私隱和協同治理等領域扮演至關重要的角色。
最近，OpenMind 與穩定幣發行商 Circle 的合作，以及在舊金山街頭部署的機械人充電站，正是這個構想的初步實現。機械人可以透過 USDC 獨立完成充電付款，這或許標誌著「機械人經濟（Machine Economy）」時代的曙光。
同時，OpenMind 正在為機械人打造一個專屬應用程式商店，讓用戶可以像在 Apple 或 Google 應用程式商店自訂手機應用程式一樣，在一個地方下載應用程式和技能到自己的機械人上。該應用程式於上週在 OpenMind 應用程式商店推出。
在這次獨家專訪中，我們與 OpenMind 創辦人深入探討了機械人「大腦」的構建哲學、模組化作業系統 OM1 的設計理念，以及如何透過 FABRIC 協議和區塊鏈技術，構建一個機械人與機械人、機械人與人類之間高效協作的未來。他分享了 OpenMind 的技術路線圖，並針對開發者生態、遙距操作、數據私隱等關鍵問題，提供了深刻的見解。
以下是專訪內容：
為機械人開設「銀行賬戶」
2025年12月，OpenMind與穩定幣發行商Circle合作宣布推出基於x402協議的機械人自主支付系統。隨著機械人能力的提升，它們不再只是執行任務的工具，而是開始擔當自主經濟體的角色。它們需要購買運算能力、數據、技能，甚至僱用其他機械人或人類來完成複雜任務。
為實現這一點，一個專為機器而設、無需人為干預的金融系統變得不可或缺。傳統銀行體系明顯未有為此做好準備，而加密貨幣和區塊鏈技術憑其與生俱來的數碼化和去中心化特性，成為最自然的選擇。
BlockBeats：在創辦 OpenMind 之前，您在做什麼？是什麼契機讓您決定投身這項事業？
Jan：我是史丹福大學的工程學教授，但現正全職投入於 OpenMind。我創辦這家公司，是因為我相信傳統的機械人軟件堆棧並不適合醫院、家庭等複雜多變的環境。
OpenMind 是一家美國科技公司，但其核心並非加密業務，而是一家企業級 SaaS 雲端認知公司。我們的商業模式與其他企業 SaaS 公司類似，主要通過建立標準的雲端介面來創造收入。
至於區塊鏈，它在追蹤資訊和構建金融系統方面具備一些有趣的特性。展望未來，我們預見自主機器將與其他機器以至人類互動，共同完成任務。區塊鏈在這裡提供了一套潛在的技術方案，特別是在機器支付系統、身份認證、協作和治理等問題上。
BlockBeats：OpenMind 最近宣布與 Circle 在 x402 協議上達成合作。您能否介紹一下這次合作是如何促成的？它為何如此重要？
Jan：其實早在去年五月 Coinbase Developer Platform 剛推出 x402 時，我們的機械人已經作為首批合作夥伴支援 x402。在我們的軟件中，我們直接將支付系統建入機械人的「大腦」，目標是讓機械人能與外部基礎設施互動。
我們一直思考，如果一個支付系統不是以人類為中心，而是以機器為中心來設計，會是什麼樣子？這個問題最終促使我們與 Circle 合作。其核心理念在於，機器沒有口袋、指紋、眼睛或護照，但它們卻極其擅長撰寫程式碼和使用 API。
外媒對 OpenMind 與 Circle 合作的報導
因此，從我們的角度來看，對一個機械人而言，透過數碼支付系統購買商品和服務，往往比使用信用卡或現金更為自然。我們與 Circle 正在構建的是一個支援地理定位的支付系統。當兩部機械靠近時，它們可以直接進行金錢交換。
一個實際的例子是我們在舊金山人行道上為自動機器設置的充電站。當機器人靠近時，系統會檢測到它的存在，充電器隨即啟動，機器人可以使用穩定幣 USDC 購買電力。
BlockBeats：你認為為機械人賦予這種自主購買能力為何至關重要？
Jan：以自動駕駛出租車（Robotaxi）為例，它確實需要堅實的支付基礎設施。當然，它可以使用法定貨幣，但這感覺很笨拙；也可以用信用卡，但這又顯得過時。基於NFC的協議更有趣一些，但當我們與非常先進的機器人「交流」時，我們反覆聽到的是，它們很樂意使用加密貨幣作為支付工具。
這些機器天生擅長處理數字基礎設施，在實踐中，加密貨幣對自主機器進行支付來說可能極其方便。
如果一個類人機器人走進銀行，銀行會報警。以人類為中心的銀行對一個能管理資金及自主決策的自主物理機器，並沒有任何真正的概念模型。傳統銀行會問你的姓名、社會安全號碼、護照、地址、出生地等問題，這些對一個自主的人形機器人來說毫無意義。
現時像美國銀行（Bank of America）這類機構，尚未有為非生物的思維機器開設銀行戶口或信用卡的觀念。或許未來會有所改變，銀行亦有可能擴展服務至非生物客戶。但現階段，如果你是一台智能機器，唯一可行的選擇就是加密貨幣。
BlockBeats：所以這更多是一種優勢，而非硬性要求。機器人對機器人的支付系統不一定非要使用加密貨幣，但這是一個更優雅的解決方案？
OpenMind：如果一個類人機器人走進銀行，銀行會報警。以人類為中心的銀行對一個能夠管理資金並自主決策的自主物理機器，沒有任何真正的概念模型。
傳統銀行會問你的姓名、社會保障號碼、護照、地址、出生地等問題，這些對一個自主的人形機械人來說毫無意義。
現時像美國銀行（Bank of America）這類機構，尚未有為非生物的思維機器開設銀行戶口或信用卡的觀念。或許未來會有所改變，銀行亦有可能擴展服務至非生物客戶。但現階段，如果你是一台智能機器，唯一可行的選擇就是加密貨幣。
BlockBeats：部署這樣一個充電站的成本是多少？
OpenMind：硬體成本約為300美元。至於電費，這取決於營運商，不由我們決定。我們構建的是軟件和基礎設施。
但這只是一個小例子。更廣泛的機會是，隨著機器變得有自我意識和更聰明，它們會想要購買和出售許多不同的東西：即時數據、新模型和技能、運算能力和存儲空間。它們甚至可能接受工作和任務，與人類緊密合作。
所有這些都需要良好的基礎設施，以協調機械與人類之間的付款和合作。我們不是一家充電站公司。我們正努力為智能機械提供它們所需的一整套能力，使它們在任何地方對人們來說都是安全和有用的。
OM1 與 FABRIC：從「個體智能」到「群體協作」
要讓機械人真正融入社會，首先需要一個強大的「大腦」去理解世界，即一個先進的操作系統。OpenMind 的 OM1 旨在透過模組化的多模型架構，賦予單一機械人前所未有的環境感測、語言互動和空間推理能力。
然而，真正的智慧源於協作。FABRIC 協議的願景更為宏大：它希望成為機械人世界的「TCP/IP」，讓不同品牌、不同形態的機械人能夠像人類一樣自由溝通、協作，共同組成一個智慧實體網絡。
裝有 OpenMind OM1 的機械人見證首隻人形機械人 ETF KraneShares KOID 發佈
BlockBeats：對於不熟悉的讀者，您能解釋一下 OM1 操作系統和 FABRIC 協議嗎？我們先從 OM1 開始。
Jan：OM1 是一個為面向人類的機械人而設計的模組化作業系統。它並不適用於工業機械人，而是為那些與人、與孩子互動，生活在你的家中，或在醫院和學校中發揮作用的機械人而設。
這些機械人需要理解其空間環境，能說多種語言，理解房屋的組織結構，並能在空間中進行推理。傳統的機械人操作系統（ROS）實際上並沒有提供這些能力。
OM1 的設計是模組化的，就像可以拼接在一起的樂高積木。在實際操作中，我們大約同時運行 5 至 15 個模型，每個模型負責不同的功能，例如視覺、聽覺、語音生成，以及將來自多個感測器的資料融合成對環境的連續視圖，包括人、寵物、房間及環境的其他方面。
裝有 OpenMind 開發者工具的機械狗
FABRIC 還處於極早期階段，尚未建成，需要很長時間，而我們只會是眾多貢獻者之一。如果說 OM1 是關於讓一台機器變聰明，那麼 FABRIC 就是關於讓多台機器能夠協同工作，不論是與其他機器還是與人類。
BlockBeats：FABRIC 協議的構建初衷是什麼？
Jan：最初的觸發點來自一個真實世界的瞬間。我們的人形機器人正在過馬路，我們看到一輛 Waymo（自動駕駛汽車）駛來。Waymo 是一輛機器人汽車，我們很好奇在人行橫道上會發生什麼。
結果很順利。Waymo 車輛停下來了。它可能把人形機械人識別為人類，等待它過馬路，然後繼續行駛。
這讓我們思考，如果 Waymo 能夠知道人形機器人的存在，而人形機器人也認識另一部機器人——那輛自動駕駛出租車，這會不會很有用？
這促使我們開始思考一個系統，讓一台機器能與另一台完全不同的機器對話——來自不同製造商，擁有不同形態，無論是輪子、手臂還是腿。我們正在尋找一種類似於手機或「Zoom」的機器，一種讓物理上鄰近的機器能協同工作的方法。
BlockBeats：您說 FABRIC 需要很長時間才能建成，為什麼？
OpenMind：原因有很多。機械有不同形態，例如車輪、腳和爪。製造商亦有很多種。機械想要共享的數據類型亦各不相同。此外，還有特定地區的需求，包括不同的語言、能力和應用範例。
你可以在基礎層面較快地建立通用基礎設施，但要建立所有所需的一切，就需要來自不同地方、具備不同技能的人進行大量工作。
BlockBeats：當一個 AI 產品運行多個模型時，Token 成本可能會非常昂貴。這對 OM1 的用戶和開發者來說，會成為一個成本問題嗎？
OpenMind：成本始終是一個問題，但有很多方法可以解決。我們運行的一些模型是開源的，而且當今許多性能頂尖的模型也是開源的，所以成本基本上就是計算和電力。我們的一些模型非常小而簡單，例如，專注於安全的模型，確保人形或四足機械人不會被鞋子、地氈或樓梯絆倒。
總體而言，我們可以在單一的 NVIDIA A4 或 Mac M4、M5 級別的晶片上運行大部分堆疊。在成本方面，這大致等同於在你自己的筆記本電腦上運行某些東西。我們不認為成本會成為主要障礙。
開發者生態：BrainPack 如何打破機械人的開發困局？
在軟件定義硬件的時代，生態的繁榮是技術普及的關鍵。正如 iPhone 的成功離不開其背後龐大的 App Store 開發者社區。但對人形機械人而言，高昂的硬件成本、分散的開發系統和智能系統的缺乏，卻成為了許多機械人開發者施展才能的瓶頸。
而 OpenMind 正在建立一系列機械人軟件生態，致力於打破這個困局，包括智能作業系統 OM1、協作網絡 FABRIC，以及機械人的「插拔大腦」BrainPack。此外，OpenMind 亦剛剛推出了首個機械人的應用程式商店，用戶可以像在蘋果應用程式商店或谷歌應用程式商店自訂手機應用程式一樣，在一個地方下載應用程式和技能到自己的機械人上。
BlockBeats：在您看來，現時的機械人開發者生態現況是怎樣的？最大的障礙可能是什麼？
Jan：幾乎每個人都對功能強大且安全的人形機械人充滿熱情，從機械人課堂上的學生，到 Meta 或 Google 的資深開發者，無不如此。問題不在於缺乏熱情，而是在於兩個方面。一是實際應用中先進的人形機械人數量極少，二是目前幾乎所有機械人都使用客製化的、文件不完善的辦法來存取數據、內部狀態並控制自身行為。
現時幾乎完全缺乏用於增加和改進人形機械人高級功能的通用系統。許多基本問題，例如電池管理和導航，都可以透過現有的軟件（如 ROS2）解決，但要讓機械人理解其空間環境、逗人開心、學習新技能，並在家庭、醫院和學校等高度動態的環境中表現出色，目前幾乎沒有任何解決方案。
OpenMind 希望透過開發針對社交機械人的開源軟件，幫助填補這項差距，讓世界各地的開發者都能輕易理解、學習並為這個快速發展的領域作出貢獻。
BlockBeats：你將 BrainPack 描述為人形機械人邁向「iPhone 時刻」的一小步。BrainPack 具體帶來了什麼？
Jan：今天的一個主要問題是，不同的人形機械人之間差異非常大。對軟件開發者來說，單單學習其中一個機械人的具體細節，就可能需要很長時間才能編寫出有用的功能。
BrainPack 是專門為解決這個問題而設計的。你可以把它想像成一個背包，內置了一部電腦，可以連接機械人。如果你的軟件在 BrainPack 上運行，我們便能抽離不同機械人之間的硬體差異。這表示開發者可以專注於功能，而不必擔心每部機械人獨有的 API 或 SDK。
安裝在機械人上的 BrainPack
如果軟件能在 BrainPack 上良好運行，那麼它很可能也能在多種機械人上運行，無論這些機械人是雙足、四足、有輪子，還是高矮不一。BrainPack 配備了一套標準化的感測器，因此開發者無需處理不同的感測器格式或數據協議。此外，BrainPack 可直接連接到我們的雲端基礎設施，使遠程運算變得輕而易舉。
BlockBeats：除了充電樁，OpenMind 未來還可能部署哪些其他基礎設施來展示 OM1 及 FABRIC 協議的能力？
OpenMind：另一個例子是我們與 NEAR AI 開始進行的工作。該項目使用 NVIDIA H100 和 H200 GPU 來實現保密運算。
保密運算意味著機械人可以在地球上的任何地方運行模型，同時確保來回傳輸的數據保持機密。因此，一台位於舊金山的機械人，其「大腦」可以託管在數千英里以外的地方。這也意味著擁有合適硬體（H100 和 H200）的人可以為人工智慧和機械人技術提供保密運算節點。
信任、私隱與新經濟模式
技術的應用最終要回歸社會。除了技術挑戰，機器人要大規模普及，還面臨信任、安全、監管、私隱和公眾接受度等一系列社會結構性問題。OpenMind 認為，開源是建立信任的基石，讓大家可以「看到」機械人的大腦是如何運作。同時，透過與 NEAR 等項目合作，利用保密運算技術保護數據私隱，將是贏得公眾信任的關鍵。一個由機械人深度參與的未來，也必將催生出全新的工作崗位和經濟組織模式。
BlockBeats：你在 X 上提到，遠程操作（teleoperation）未來可能成為一個真正的職業類別。你能為我們的讀者詳細解釋一下這個想法嗎？
Jan：從一個非常實際的角度來看，今天的機械人仍然需要很多幫助。它們有時會卡住，有時不知道正確答案，有時會出錯。
在這些情況下，有一個人類在機械人附近，無論是實體上或透過密切監控，都極其有用。另一個方面是信任。許多人對機械人完全自主決策仍感不安，因此有一個「人類在環」（human in the loop）有助於讓人們感到更安心。
除此之外，遙距操作創造了新的機會。你不再需要身處特定地點才能從事某些類型的工作。根據你的技能，你可以協助操作或監督一台遠在千里之外，甚至在不同大洲的機械人。這為經濟和職業發展帶來了廣泛的全新機會。
BlockBeats：OpenMind 有什麼計劃可以幫助地區或社會更好地接納人形機械人？
Jan：信任是基礎。如果人們感到害怕，普及速度就會很慢。這就是為什麼我們的核心軟件是開源的。我們希望人們可以看到機械人「大腦」的內部，理解它是如何運作的。
另一個懸而未決的問題是擁有權。機械人會由僱主購買嗎？還是由個人為家庭購買？又或者由社區共同擁有？可能會出現類似共享汽車擁有權的模式，即一個團體購買一個機械人，並從其執行的工作中獲得回報。
我們還不知道哪種模式會佔主導地位，但圍繞機械人組織工作和創造價值，存在許多新方法的空間。
BlockBeats：讓我們回到隱私問題上。你提到了與 NEAR 的合作，能更清楚地解釋一下為什麼與 NEAR 的合作很重要嗎？
Jan：這裡的核心技術是機密運算（confidential computing），它直接內置於 NVIDIA H100 和 H200 GPU 中。原則上，任何擁有這些 GPU 的人都可以將它們連接到互聯網，並為他人提供安全的運算服務。
NEAR 的速度非常快，能力非常強，而且對構建使這種訪問變得實用和可擴展所需的基礎設施深感興趣。這就是促成合作的原因。但在根本層面上，機密計算是每塊 H100 和 H200 GPU 都具備的能力。
BlockBeats：OpenMind 團隊現在規模有多大？
OpenMind：我們目前約有二十人，分佈於舊金山和香港。
BlockBeats：你預計未來三年 OpenMind 的主要產品或收入動力會是什麼？
OpenMind：我們增長最快的收入來自企業人工智慧，特別是透過雲端提供模型和以機械人為中心的計算服務。客戶會直接為這些服務付費。另一個重要領域是與機械人公司的收入分成。我們與他們合作，共同開發產品，銷售至歐洲、中東和美國等地區。
BlockBeats：很多人對當今人工智慧領域的資本支出規模感到擔憂。您認為 OpenMind 是否需要大量資金來繼續發展，還是能相對較快地實現自我維持？
OpenMind：這是一個更大的問題，但我們對需要投入數千億美元才能構建有用模型的觀點有不同的看法。
我們已經看到一些強有力的例子，例如 DeepSeek，其開發預算遠遠少於類似 ChatGPT 的模型。根據我們的經驗，我們所需的許多模型都可以用比人們通常假設的少得多的資金來構建。
因此，我們謹慎樂觀地認為，在機械人或人工智慧領域取得有意義的進展，並不一定需要耗費數千億甚至數萬億美元的計算資源。
BlockBeats：最後，您有什麼話想對中國的開發者或用戶社群說嗎？
OpenMind：這是一個極其罕見的時刻。一種全新的技術正在出現，它讓機器能夠做以前只有人類才能做的事情。這將對教育、醫療、製造以及生活的許多其他領域產生深遠的影響。
對軟件開發者而言，機會不再只是為手機構建應用程序，而是為思維機器構建應用程序。現階段雖然還為時過早，但進展非常迅速。我強烈鼓勵開發者學習機器人操作系統、人形機器人平台，以及如何為它們構建應用程序，以便為即將到來的重大進展做好充分準備。
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