로봇공학과 인공지능의 급속한 발전으로 "인간형 로봇이 일상생활에 들어온다"는 사람들의 비전은 더 이상 공상 과학 소설 속 이야기가 아닙니다. 감시 로봇이 복도에 쏟아진 커피를 발견하면 근처의 청소 로봇을 직접 "호출"하여 처리하도록 할 수 있고, 배달 로봇의 배터리가 부족해지면 도중에 다른 로봇에게 소포를 "인계"하여 작업을 계속하도록 할 수 있으며, 노인이 집에서 넘어지면 동반 로봇이 즉시 지역 순찰 로봇 및 의료 AI와 협력하여 구조팀을 구성할 수 있습니다.
하지만 이러한 비전을 실현하기 위해서는 로봇 간의 상호 연결 및 협업 인프라 구축이라는 중요한 과제가 남아 있습니다. 현재 대부분의 로봇 시스템은 서로 고립되어 있으며, 제조사별로 통일된 언어와 표준이 부족하여 경험과 지능을 공유하기 어렵습니다. 이로 인해 "단일 로봇 지능"이 복잡한 실제 환경에서 온전히 기능하기 어렵습니다. 오픈마인드 프로젝트는 이러한 로봇 협업의 격차를 해소하고자 합니다. 개방형 로봇 운영 체제인 OM1과 분산형 협업 네트워크인 FABRIC을 개발하여 전 세계 지능형 기계를 위한 공통 "신경계"를 구축하는 것을 목표로 합니다. 다시 말해, 오픈마인드는 개별 로봇을 폐쇄적인 "지능 섬"에서 개방형 네트워크에 연결된 협업 주체로 변화시켜, 서로 다른 브랜드의 로봇들이 안전하고 안정적으로 이 글로벌 네트워크에 접근하고, 지식을 공유하며, 협업하여 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 전념하고 있습니다.
본 연구 보고서는 인공지능, 블록체인 , 로봇공학이 교차하는 지점에서 진행되는 최첨단 연구인 오픈마인드 프로젝트의 산업 배경, 기술 아키텍처, 생태계 모델, 경쟁 환경, 위험 평가 및 미래 전망에 대한 심층 분석을 제공합니다.
저자: 0xstride , Web3Caff Research 연구원
표지: OpenMind 로고, 사진: Andrew Kliatskyi ( Unsplash 제공), 타이포그래피: Web3Caff Research
총 단어 수: 17,600단어 이상
목차
- 산업 배경 분석: 로봇 협업 인프라의 시장 격차 및 기술 발전 경로
- 기술 아키텍처에 대한 심층 분석: OM1, Fabric 및 온체인 기본 요소 의 체계적인 설계
- I. OM1 유니버설 소프트웨어 재단: 센서, 모델 및 동작을 "추론 가능한 텍스트 세계"로 통합
- 로봇 협업의 기본 원리 이해하기
- 인지에서 의미론까지: 로봇이 세상을 "이해"할 수 있도록 지원하기
- 의미론에서 의사결정까지: 명확한 경계 내에서의 추론
- 의사 결정부터 실행까지: 통제 가능한 구현
- 복잡한 시스템을 작동 가능하게 만들기
- II. FABRIC 협업 레이어 및 온체인 기본 요소: "협업"을 플랫폼 기능에서 검증 가능한 네트워크 기능으로 업그레이드
- I. OM1 유니버설 소프트웨어 재단: 센서, 모델 및 동작을 "추론 가능한 텍스트 세계"로 통합
- 생태학적 모델의 폐쇄 루프: 가치 창출에서 자기 강화 선순환 효과까지
- 생태적 폐쇄 루프의 3단계 운영 메커니즘
- 첫 번째 단계: 정체성과 신뢰의 토대
- 두 번째 단계: 작업 할당 및 협업 실행
- 세 번째 단계: 검증 가능한 정산 및 인센티브 배분
- 종단 간 시나리오 관점: 전체 가치 이전 사슬
- 시나리오 1: 스마트 빌딩 서비스에서의 자율 조직적 협업
- 시나리오 2: 도시 의료 전달 네트워크의 대규모 협력 및 지역 간 상호 운용성
- 시나리오 3: 가정 의료 환경에서의 개인정보 보호 및 응급 대응
- 생태적 폐쇄 루프의 3단계 운영 메커니즘
- 경쟁 환경 개요: DePIN 과 로봇 산업의 교차점에서 OpenMind의 전략적 위치 설정
- 리스크 매트릭스 평가: 기술, 생태계 및 규정 준수 차원을 아우르는 시스템적 리스크 분석
- 기술적 측면: LLM 비결정성 및 물리적 세계 보안에 대한 공학적 제약 조건
- 생태학적 수준: 양면 시장과 인센티브 메커니즘에서의 콜드 스타트 게임 균형
- 규정 준수 측면: 책임 귀속, 개인정보 보호 및 토큰의 법적 한계
- 미래 전망: 비전 제시에서 검증 가능한 이정표까지
- 제품 내 최적화: 작업 및 기술 조합 시장
- 외부 제품 최적화: "로봇 응용 프로그램"에서 "로봇 사회"로
- 핵심 포인트 구조도
- 참고 자료
산업 배경 분석: 로봇 협업 인프라의 시장 격차 및 기술 발전 경로
기존 패러다임에서 로봇은 일반적으로 독립적으로 작동하는 독립형 시스템으로 설계 및 배치됩니다. 이러한 모델은 심각한 구조적 제약에 직면합니다. 서로 다른 제조업체의 로봇은 종종 자체적인 폐쇄형 하드웨어 및 소프트웨어 스택을 사용하기 때문에 호환성이 떨어지고 통신 및 협업에 어려움을 겪습니다. 이는 각 로봇이 마치 정보 사일로처럼 지식 공유나 경험 재사용이 불가능하여 막대한 연구 개발 투자 낭비와 기능 제한으로 이어진다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 같은 거리에서 서로 다른 브랜드의 배송 로봇은 도로 정보나 회피 전략을 공유할 수 없어 서로 협력하지 못할 수 있습니다. 마찬가지로, 서로 다른 제조업체의 두 창고 로봇은 통일된 프로토콜이 없으면 동일한 상품을 놓고 경쟁하거나 경로 충돌이 발생할 수 있습니다. 아무리 강력한 독립형 지능이라 할지라도 다중 로봇 환경에서는 그 한계가 명확해집니다. 협력이 없으면 진정한 지능은 존재하지 않으며, 전체적인 최적화 없이 개별적인 움직임만 나타날 뿐입니다.
로봇이 공장을 벗어나 더욱 개방된 공공장소와 인간 사회로 진출함에 따라 협업의 필요성이 그 어느 때보다 절실해지고 있습니다. 서로 다른 로봇들이 "공통 언어"를 사용하고, 서로의 의도를 이해하며, 협력적인 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 협업 계층 아키텍처는 차세대 로봇 개발의 중요한 방향 중 하나로 여겨지고 있습니다. 이러한 추세는 로봇 군집 지능 및 다중 에이전트 시스템 관련 기술의 발전을 촉진했습니다. 중앙 집중식 다중 기계 스케줄링 시스템에서 분산형 군집 협업 알고리즘으로, 그리고 머신 러닝 과 통신 네트워크를 활용한 "로봇 군집 지능"으로 발전해 왔습니다.
그러나 기존 인터넷과 독점 프로토콜만으로는 개방 적이고 이질적인 환경에서 신원 신뢰와 인센티브 문제를 해결할 수 없으며, 이는 블록체인과 같은 웹3 기술을 도입할 기회를 제공합니다. 이러한 적응성은 개방적이고 이질적인 로봇 네트워크의 핵심 요구 사항인 신원 상호 인식, 데이터 신뢰성, 가치 이전 및 행동 제약과 블록체인 기술의 특성 간의 구조적 적합성에서 비롯됩니다. 기존 사례를 살펴보면, 분산형 신원( DID ) 기술은 머신 네트워크에서 연구 및 적용되어 왔습니다. peaq ID와 IoT eX의 ioID는 디바이스에 자율적인 신원 프레임워크를 제공하고, RoboComm 프로젝트는 상태 채널을 통해 확장 가능한 로봇 간 암호화 통신을 구현합니다. 데이터 신뢰성 측면에서는 DePIN 분야에서 성숙한 경험이 축적되었습니다. Helium은 다중 노드 상호 검증을 통해 부정행위를 방지하고, Hivemapper와 NATIX는 암호화 검증을 통해 크라우드소싱 지도 데이터의 품질을 보장합니다. 이러한 메커니즘은 DeFi 와 결합하여 로봇 시나리오에서 다자간 참여를 위한 참고 가능한 기술 로드맵을 제공하며, OpenMind는 위의 기술 탐구를 기반으로 신원, 데이터, 인센티브 및 협업을 로봇 시나리오를 위한 완전한 프로토콜 스택에 통합하려고 시도하고 있습니다.
기술 아키텍처에 대한 심층 분석: OM1, Fabric 및 온체인 기본 요소의 체계적인 설계
2024년 샌프란시스코에서 스탠포드 대학교 생물물리학 교수인 얀 리프하르트가 설립한 오픈마인드는 로봇 산업이 직면한 협업 문제가 생물학적 시스템의 문제와 근본적으로 유사하다는 신념을 바탕으로 설립되었습니다. "인공지능이 두뇌이고 로봇이 신체라면, 협업 메커니즘은 신경계와 같습니다." 이러한 이해를 토대로 오픈마인드는 스스로를 "로봇 업계의 안드로이드"로 자리매김하며, 오픈소스 기반의 하드웨어 독립적인 소프트웨어 레이어를 통해 업계의 파편화 문제를 해결하고자 합니다. 2025년 8월, 오픈마인드는 판테라 캐피털이 주도하고 코인베이스 벤처스, 파이 네트워크 벤처스 등이 참여한 2천만 달러 규모의 투자 유치에 성공했습니다.
구체적인 기술적 접근 방식 측면에서 OpenMind의 설계 논리는 세 가지 핵심 문제를 중심으로 전개됩니다[1].
로봇이 실제로 현실 세계에 발을 들여놓을 때, 진정한 과제는 단순히 "로봇을 움직이게 하는 것"에 그치지 않습니다. 더 근본적인 과제는 다음과 같습니다. 소음이 심한 환경에서 로봇은 어떻게 안정적인 인지 및 의사결정 능력을 유지할 수 있을까요? 여러 로봇이 협업해야 할 때, 어떻게 신뢰를 구축할 수 있을까요? 로봇 행동의 경계는 누가 정하며, 작업 완료 후에는 어떻게 비용을 지불해야 할까요?
이 세 가지 유형의 문제는 각각 개인 지능의 신뢰성, 집단 협업의 신뢰 기반, 그리고 경제 활동에 참여하는 기계의 폐쇄 루프 기능을 보여줍니다. 오픈마인드는 "더 강력한 모델"을 한 단계에 쌓아 올리는 방식이 아니라, 3계층 아키텍처를 사용하여 이러한 문제들을 체계화하고 상호 연결하는 방식을 채택하고 있습니다.
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