Чому ера відкритої робототехніки має ключове значення

У наступні 5–8 років чисельність роботів у світі перевищить мільярд. Це стане точкою неповернення: роботи перестануть бути суто демонстраційними експонатами й увійдуть до структури трудового розподілу в суспільстві. Відтепер це не лише механічні маніпулятори на конвеєрах — роботи стають колегами, викладачами, партнерами, здатними відчувати, розуміти, приймати рішення та співпрацювати з людьми.

Апаратне забезпечення розвивається стрімко: роботи отримують дедалі вправніші маніпулятори, стійкішу ходу та потужні сенсори. Втім, ключовим обмеженням наразі є не “залізо”, а можливість спільного навчання та співпраці роботів:

• Програмне забезпечення різних виробників несумісне, тож роботи позбавлені обміну навичками й знаннями.
• Логіка рішень залишається у закритих системах, що унеможливлює зовнішню верифікацію чи оптимізацію.
• Централізовані системи управління стримують інновації й підривають довіру.

Усе це гальмує перетворення AI-проривів у масштабну продуктивність: безліч окремих “демо” роботів лишаються ізольованими, не мають міграції функцій між пристроями, незалежної перевірки рішень чи узгоджених стандартів співпраці. Як наслідок, масштабування залишається недосяжним. OpenMind вирішує цю проблему “останньої милі”. Мета — не просто поліпшити демонстраційного робота, а створити єдину програмну платформу та стандарт для спільної роботи будь-яких роботів у світі:

• Роботи навчаються контексту та переймають досвід один в одного;
• Розробники швидко створюють застосунки на відкритих модульних open-source платформах;
• Люди й машини безпечно співпрацюють і проводять розрахунки під децентралізованими протоколами.

Суть у тому, що OpenMind будує універсальну операційну систему для роботів — здатну не просто сприймати й діяти, а забезпечувати масштабовану, безпечну взаємодію у будь-яких умовах через децентралізовану кооперацію.

Хто підтримує цю ідею: $20 млн інвестицій і світова команда

OpenMind отримав $20 млн у рамках посівного та серії А раундів під керівництвом Pantera Capital, за участі провідних глобальних технологічних і венчурних гравців:

• Західні технологічні компанії та інвестори: Ribbit, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures, Amber Group та інші. Це потужні гравці у крипто- та AI-інфраструктурі, які інвестують у становлення “економіки агентів” і “інтернету машин”.
• Провідні промислові ресурси Сходу: Sequoia China та інші великі гравці з глибоким розумінням логістики та виробництва робототехніки, які мають практичний досвід подолання бар’єрів масового випуску й постачання машин.

Водночас OpenMind тісно співпрацює з інституційними інвесторами, зокрема KraneShares, у дослідженні інтеграції довгострокової вартості “робототехніка + AI-агенти” у структуровані фінансові продукти для поєднання крипто- та фондових ринків. У червні 2025 року, коли KraneShares запустив Global Humanoid & Embodied Intelligence Index ETF (KOID), відкриття торгів на NASDAQ здійснив “Iris” — людиноподібний робот, створений OpenMind та RoboStore. Це вперше в історії, коли людиноподібний робот виконав цю церемонію на біржі.

Партнер Pantera Capital Ніхал Мандер зазначає:

“Якщо ми прагнемо, щоб інтелектуальні машини діяли у відкритому середовищі, потрібна відкрита мережа інтелекту. Що робить OpenMind для роботів — те саме, що Linux для програмного забезпечення та Ethereum для блокчейну.”

Команда та експерти: від лабораторії до виробничої лінії

Засновник OpenMind Ян Ліпхардт — доцент Стенфорду, колишній професор Берклі, експерт з аналізу даних і розподілених систем, із багатим науково-інженерним досвідом. Він активно підтримує відкритий код, відмовляється від “чорних скриньок” на користь систем, що підлягають аудиту й трасуванню, поєднує AI, робототехніку та криптографію міждисциплінарно.

Ядро команди складають фахівці з OKX Ventures, Oxford Robotics Institute, Palantir, Databricks, Perplexity та інших. Вони охоплюють критичні напрямки: управління, сприйняття та навігація роботів, мультимодальні й LLM-оркестрації, розподілені системи, ончейн-протоколи. До ради входять світові наукові та індустріальні лідери: керівник робототехніки Стенфорда Стів Кузінз, директор Oxford Blockchain Center Білл Роско, професор безпечного AI з Imperial College Алессіо Ломусіо — вони гарантують безпечність, правову відповідність і надійність рішень OpenMind.

Рішення OpenMind: двошарова архітектура, єдина упорядкованість

OpenMind створив багаторазову інфраструктуру, що дозволяє роботам обмінюватися інформацією та співпрацювати між пристроями, виробниками й країнами:

• Рівень пристрою: OM1 — AI-нативна операційна система для фізичних роботів, яка об’єднує цикл від сприйняття до дії, щоб кожен робот — незалежно від форми — міг розуміти оточення й виконувати завдання.
• Мережевий рівень: FABRIC — децентралізована платформа співпраці, що забезпечує ідентифікацію, розподіл задач і комунікацію для узгодженої роботи роботів у реальному часі.

Поєднання “операційна система + мережевий рівень” дозволяє роботам працювати автономно, а також ефективно координуватися для виконання складних завдань у спільній мережі.

OM1: AI-нативна операційна система для реального світу

Як смартфону потрібна iOS чи Android для роботи застосунків, так і роботам потрібна операційна система, здатна розгортати AI-моделі, обробляти дані сенсорів, робити висновки та виконувати дії.

OM1 створено для цього — це AI-нативна ОС для роботів реального світу, яка дозволяє їм бачити, розуміти, планувати та працювати у будь-яких умовах. На відміну від закритих систем, OM1 — відкрита, модульна та апаратно-незалежна; вона підтримує гуманоїдів, чотириногих, колісних роботів, маніпулятори тощо.

Чотири базові етапи: сприйняття → пам’ять → планування → дія

OM1 розділяє роботячий інтелект на чотири основні стадії: сприйняття, пам’ять, планування, дія. Кожний модуль незалежний і об'єднаний стандартною "мовою даних", що дозволяє гнучко поєднувати й перевіряти інтелектуальні ядра.

Архітектура OM1

Сім рівнів OM1:

• Сенсорний рівень: збирає дані з камер, LIDAR, мікрофонів, акумуляторів, GPS та інших сенсорів.
• AI + рівень опису світу: мультимодальні моделі перетворюють картинку, звук, статус у природномовні описи (наприклад, “Бачите людину, що махає рукою”).
• Шина природної мови: перетворює всі сприйняття у фрази з часовими позначками для передачі між модулями.
• Модуль злиття даних: інтегрує дані для комплексних підказок для наступних рішень.
• Мульті-AI рівень планування/рішень: кілька великих мовних моделей інтерпретують контекст, формують плани дій згідно з ончейн-правилами.
• Низхідний канал NLDB: передає рішення до систем виконання апаратних команд через мовний інтерфейс.
• Рівень абстракції апаратного забезпечення: перетворює мовні команди у низькорівневий контроль (рух, голос, транзакції тощо).

Швидке підключення і масштабування

OM1 постачається із вбудованими інструментами для оперативної трансформації ідей у завдання для роботів:

• Швидке розгортання навичок: за допомогою природної мови й LLM-ів додавайте роботам нові функції за лічені години, а не місяці.
• Мультимодальна інтеграція: легко поєднуйте LiDAR, відео, аудіо й інші сенсори без ручного кодування.
• Вбудовані API великих моделей: готові інтерфейси для GPT-4o, DeepSeek, VLM та інших моделей із підтримкою голосової взаємодії.
• Широка сумісність із апаратурою/софтом: OM1 інтегрується з ROS2, Cyclone DDS та іншими відомими протоколами, адаптуючись до middleware чинних роботів. Може працювати з Unitree G1, Go2, Turtlebot, маніпуляторами тощо.
• FABRIC-інтеграція: OM1 забезпечує нативну ідентифікацію, координацію задач і ончейн-платежі, дозволяючи роботам долучатися до глобальної мережі співпраці або діяти автономно.

OM1 вже використовують у практичних сценаріях:

• Frenchie (Unitree Go2): завершив складні польові місії на Defense Technology Showcase 2024 (USS Hornet).
• Iris (Unitree G1): брав участь у живих демонстраціях на EthDenver 2025 (стенд Coinbase), готується до використання у навчальних програмах RoboStore в університетах США.

FABRIC: децентралізована платформа співпраці людини й машини

Навіть найкращі роботи обмежені, якщо не здатні безпечно й довірено співпрацювати. Зараз роботи різних виробників діють у закритих системах — немає обміну навичками, даними, немає стандартних ідентифікації чи протоколів для співпраці між брендами чи країнами. Основні виклики:

• Ідентифікація та локація: як встановити, хто, де й що робить робот.
• Обмін навичками й даними: як надати роботам змогу безпечно ділитися й користуватися колективними можливостями.
• Управління доступом: контроль частоти використання, обсягів, умов повернення навичок і даних.

FABRIC вирішує ці проблеми: це децентралізована мережа OpenMind, що забезпечує загальну ідентифікацію, розподіл задач, комунікацію й автоматичні розрахунки для роботів і розумних систем. FABRIC функціонує як:

• GPS для роботів: дозволяє перевірити місцезнаходження та придатність до співпраці.
• VPN для роботів: захищає пряме з’єднання без публічних IP і складних налаштувань.
• Планувальник задач: автоматизує публікацію, прийом і фіксацію всієї життєвої історії виконання завдання.

Ключові приклади застосування

FABRIC вже впроваджено у кількох практичних кейсах:

• Віддалене керування й моніторинг: керуйте роботами з будь-якого місця без спеціальних мереж.
• Маркетплейси “робот як сервіс”: замовляйте роботів для прибирання, інспекції, доставки — як замовлення таксі.
• Краудсорсингова картографія й збір даних: роботи або їхні флотилії діляться даними, створюючи спільні високоточні карти.
• Сканування на вимогу: залучайте місцевих роботів для 3D-моделювання, будівельних обстежень чи фіксації страхових подій.

FABRIC забезпечує прозору перевірку та простежуваність дій, результатів і виконавців, чітко визначаючи права доступу до навичок і задач.

З часом FABRIC прагне стати “App Store” для машинного інтелекту: навички можна ліцензувати й запускати глобально, а дані про застосування дозволяють мережі еволюціонувати.

Web3 закладає відкритість у фундамент машинного суспільства

Індустрія робототехніки стає дедалі централізованішою: кілька платформ контролюють обладнання, алгоритми й мережі, блокуючи інновації. Децентралізація гарантує, що незалежно від виробника будь-який робот може приєднатися, отримати доступ до навичок і розрахунків у відкритій мережі — без монополій.

OpenMind застосовує ончейн-інфраструктуру для кодування правил співпраці, дозволів та платіжних моделей у прозорий, перевіряємий і вдосконалюваний “мережевий порядок”:

• Перевіряємий цифровий ідентифікатор: кожен робот і оператор реєструють унікальну ончейн-ідентичність (стандарт ERC-7777), усі властивості, ролі та дозволи — повністю прозорі.
• Відкритий розподіл задач: завдання публікуються, оголошуються та відбираються за публічними правилами, а весь процес генерує зашифровані, часово-географічно марковані докази, що фіксуються на блокчейні.
• Автоматизовані розрахунки й розподіл доходу: після виконання завдання всі виплати, страхування й депозити відбуваються автоматично, а результат миттєво перевіряється кожним учасником.
• Глобальна ліквідність навичок: ончейн-контракти визначають межі використання і сумісність пристроїв, захищаючи інтелектуальну власність і забезпечуючи глобальне розповсюдження й доступність навичок.

Ця архітектура співпраці відкрита для кожного учасника екосистеми — доступна, спостережувана й удосконалювана всіма. Для Web3-користувачів це означає, що економіка роботів із самого початку позбавлена монополій, гнучка й прозора — історичний шанс зробити відкритість основою машинного соціуму.

Вивільнення потенціалу втіленого інтелекту: подолання ізоляції

Патрулюючи в лікарнях, навчаючись у школах чи створюючи карти мегаполісів, роботи вже стають повноцінними учасниками людського життя. Вони працюють цілодобово, дотримуються правил і запам’ятовують досвід, володіють навичками, природно взаємодіють із людьми й між собою.

Для масштабування таких сценаріїв потрібен не лише розумніший робот, а й фундаментальний надійний протокол взаємодії та співпраці. OpenMind разом з OM1 та FABRIC заклали основу: OM1 надає роботам справжнє розуміння світу й автономію, а FABRIC поширює ці можливості глобально. Наступний крок — поширення цієї інфраструктури на нові міста й мережі, щоб машини стали надійними партнерами для суспільства.

Стратегія OpenMind чітка:

Короткостроково: фіналізація прототипу OM1 та MVP FABRIC, запуск ончейн-ідентичності й основних функцій співпраці.

Середньостроково: впровадження OM1 і FABRIC в освіті, побуті та бізнесі, формування спільнот ранніх користувачів і розробників.

Довгостроково: зробити OM1 та FABRIC світовим стандартом, аби кожна машина змогла підключитися до відкритої мережі — як до Інтернету — й формувати сталу глобальну економіку машин.

У добу Web2 роботи залишалися замкненими у корпоративних системах, ізольованими як за функціоналом, так і за даними. У моделі OpenMind роботи — рівноправні вузли у глобальній відкритій мережі: вони можуть приєднуватися, вчитися, співпрацювати й отримувати винагороди нарівні з людьми у прозорому, довіреному машинному суспільстві. OpenMind і забезпечує цей масштабний прорив.

Застереження:

1. Ця стаття повторно опублікована з TechFlow. Авторське право належить автору TechFlow. Якщо у вас є запитання щодо цієї публікації, звертайтеся до команди Gate Learn. Ми розглянемо ваш запит відповідно до встановлених процедур.
2. Відмова від відповідальності: Погляди, висловлені у матеріалі, є власною думкою автора й не є інвестиційною порадою.
3. Інші мовні версії статті перекладено командою Gate Learn. Забороняється відтворювати, поширювати чи копіювати цей переклад без явного посилання на Gate.com.