Tại sao chúng ta cần một kỷ nguyên robot mở
Trong 5-8 năm tới, số lượng robot trên Trái Đất sẽ vượt quá một tỷ, đánh dấu bước ngoặt chuyển đổi từ "trình diễn độc lập" sang "phân công lao động xã hội". Robot sẽ không còn chỉ là những cánh tay robot trên dây chuyền lắp ráp nữa; chúng sẽ trở thành "đồng nghiệp, giáo viên và đối tác" có khả năng nhận thức, hiểu biết, đưa ra quyết định và hợp tác với con người.
Trong những năm gần đây, phần cứng robot tăng trưởng nhanh chóng, giống như cơ bắp, với đôi tay khéo léo hơn, dáng đi ổn định hơn và khả năng cảm biến phong phú hơn. Tuy nhiên, điểm nghẽn thực sự không nằm ở kim loại và động cơ, mà là cách tạo cho chúng tư duy chia sẻ và hợp tác :
Phần mềm của các nhà sản xuất khác nhau không tương thích với nhau và robot không thể chia sẻ kỹ năng và trí thông minh;
Logic quyết định bị khóa trong một hệ thống khép kín và không thể được xác minh hoặc tối ưu hóa bởi thế giới bên ngoài;
Cấu trúc kiểm soát tập trung có nghĩa là tốc độ đổi mới bị hạn chế và chi phí tin cậy cao.
Sự phân mảnh này khiến ngành công nghiệp robot khó chuyển đổi những tiến bộ trong mô hình AI thành năng suất có thể nhân rộng: các bản demo robot độc lập đang gia tăng nhanh chóng, nhưng lại thiếu khả năng di chuyển giữa các thiết bị, khả năng ra quyết định có thể kiểm chứng và cộng tác chuẩn hóa, khiến khả năng mở rộng trở nên khó khăn. OpenMind đặt mục tiêu giải quyết "chặng đường cuối cùng" này. Mục tiêu của chúng tôi không phải là tạo ra một robot có khả năng nhảy múa tốt hơn, mà là cung cấp một nền tảng phần mềm thống nhất và các tiêu chuẩn cộng tác cho số lượng lớn các robot không đồng nhất trên toàn thế giới.
Cho phép robot hiểu bối cảnh và học hỏi lẫn nhau;
Cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng các ứng dụng trên kiến trúc mô-đun mã nguồn mở ;
Cho phép con người và máy móc hợp tác và quyết toán an toàn theo các quy tắc phi tập trung .
Nói tóm lại, OpenMind đang xây dựng một hệ điều hành chung cho robot, cho phép robot không chỉ nhận thức và hành động mà còn có thể cộng tác an toàn và có khả năng mở rộng trong mọi hoàn cảnh thông qua sự cộng tác phi tập trung .
Ai đang đặt cược vào con đường này: 20 triệu đô la tài trợ và đội hình toàn cầu
OpenMind đã đảm bảo được 20 triệu đô la tài trợ ( Seed + Series A), do Pantera Capital dẫn đầu, với sự đầu tư từ các công ty công nghệ và vốn hàng đầu thế giới.
Các hệ sinh thái công nghệ và vốn phương Tây : Ribbit, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures và Amber Group, cùng nhiều công ty khác. Họ từ lâu đã tham gia sâu crypto và cơ sở hạ tầng AI, đặt cược vào mô hình nền tảng của "nền kinh tế thông minh và Internet máy móc";
Năng lượng công nghiệp ở phương Đông : Sequoia China và các công ty khác đã tham gia sâu vào Chuỗi cung ứng robot và hệ thống sản xuất, đồng thời hiểu rõ những khó khăn và ngưỡng của việc "chế tạo máy móc và cung cấp trên quy mô lớn";
Đồng thời, OpenMind duy trì liên lạc chặt chẽ với các bên tham gia thị trường vốn truyền thống như KraneShares, cùng nhau tìm hiểu các phương pháp tích hợp giá trị dài hạn của "robot + trí tuệ nhân tạo" vào các sản phẩm tài chính có cấu trúc, từ đó tạo ra mối liên hệ hai chiều giữa tiền điện tử và cổ phiếu. Vào tháng 6 năm 2025, khi KraneShares ra mắt Quỹ ETF Chỉ số Trí tuệ Nhân tạo và Hình người Toàn cầu (KOID), họ đã chọn "Iris", một robot hình người do OpenMind và RoboStore đồng thiết kế, để rung chuông khai mạc tại Nasdaq. Đây là lần đầu tiên trong lịch sử sàn giao dịch này, một robot hình người thực hiện nghi lễ này.
Theo Nihal Maunder, Đối tác Pantera Capital, thì:
“Nếu chúng ta muốn máy móc thông minh hoạt động trong một hoàn cảnh mở, chúng ta cần một mạng lưới thông minh mở. OpenMind đang làm cho robot những gì Linux đã làm cho phần mềm và Ethereum đã làm cho blockchain.”
Đội ngũ và Chuyên gia tư vấn: Từ Phòng thí nghiệm đến Dây chuyền sản xuất
Jan Liphardt, nhà sáng lập OpenMind, là phó giáo sư tại Đại học Stanford và cựu giáo sư tại Berkeley. Ông đã có nhiều năm nghiên cứu về dữ liệu và hệ thống phân tán, với kinh nghiệm dày dặn trong cả lĩnh vực học thuật và kỹ thuật. Ông ủng hộ việc thúc đẩy tái sử dụng mã nguồn mở, thay thế hộp đen bằng các cơ chế có thể kiểm toán và truy xuất nguồn gốc , đồng thời tích hợp AI, robot và mật mã thông qua phương pháp liên ngành .
Đội ngũ cốt lõi của OpenMind, bao gồm các nhà đầu tư từ OKX Ventures, Viện Robot Oxford, Palantir, Databricks và Perplexity , phụ trách các lĩnh vực chính như điều khiển robot, nhận thức và điều hướng, lập lịch đa phương thức và LLM, hệ thống phân tán và giao thức trên Chuỗi. Hơn nữa, một đội ngũ cố vấn gồm các chuyên gia từ học viện và ngành công nghiệp (bao gồm Giám đốc Robot Stanford Steve Cousins, Giám đốc Trung tâm Blockchain Oxford Bill Roscoe và Giáo sư AI An toàn Alessio Lomuscio của Đại học Hoàng gia) đảm bảo tính an toàn, tuân thủ và độ tin cậy của robot.
Giải pháp của OpenMind: kiến trúc hai tầng, một bộ quy tắc
OpenMind đã xây dựng một cơ sở hạ tầng có thể tái sử dụng cho phép robot cộng tác và giao tiếp trên nhiều thiết bị, nhà cung cấp và thậm chí là biên giới:
Về phía thiết bị : OM1, hệ điều hành AI gốc dành cho robot vật lý, khép kín toàn bộ Chuỗi từ nhận thức đến thực thi, cho phép máy móc ở mọi hình dạng và kích cỡ hiểu được hoàn cảnh và hoàn thành nhiệm vụ.
Phía mạng : Xây dựng mạng cộng tác phi tập trung FABRIC, cung cấp danh tính, phân bổ nhiệm vụ và cơ chế giao tiếp, đồng thời đảm bảo rằng các robot có thể nhận ra nhau, chỉ định nhiệm vụ và chia sẻ trạng thái khi cộng tác.
Sự kết hợp giữa "hệ điều hành + lớp mạng" cho phép robot không chỉ hoạt động độc lập mà còn hợp tác với nhau trong một mạng lưới cộng tác thống nhất, sắp xếp các quy trình và cùng nhau hoàn thành nhiệm vụ phức tạp.
OM1: Hệ điều hành AI gốc dành cho thế giới vật lý
Cũng giống như điện thoại cần iOS hoặc Android để chạy ứng dụng, robot cần hệ điều hành để chạy mô hình AI, xử lý dữ liệu cảm biến, đưa ra quyết định suy luận và thực hiện hành động.
OM1 ra đời để giải quyết nhu cầu này. Đây là hệ điều hành AI gốc dành cho robot thực tế, cho phép chúng nhận thức, hiểu, lập kế hoạch và hoàn thành nhiệm vụ trong nhiều hoàn cảnh khác nhau. Không giống như các hệ thống điều khiển robot khép kín truyền thống, OM1 là mã nguồn mở, mô-đun-đun và không phụ thuộc vào phần cứng. Nó có thể chạy trên nhiều dạng hình dạng khác nhau, bao gồm robot hình người, robot bốn chân, robot có bánh xe và cánh tay robot.
Bốn liên kết cốt lõi: từ nhận thức đến thực hiện
OM1 chia nhỏ trí thông minh của robot thành bốn bước chung: Nhận thức → Trí nhớ → Lập kế hoạch → Hành động . OM1 mô-đun hoàn toàn quy trình này và kết nối nó thông qua một ngôn ngữ dữ liệu thống nhất, cho phép xây dựng các khả năng thông minh có thể cấu hình, hoán đổi và kiểm chứng.
Kiến trúc OM1
Nói riêng về kiến trúc, Chuỗi bảy lớp của OM1 như sau:
Lớp cảm biến thu thập thông tin từ nhiều phương thức như camera, LIDAR, micrô, trạng thái pin và GPS để đưa vào nhận thức.
AI + Lớp chú thích thế giới (Lớp hiểu biết thế giới) dịch thông tin : Mô hình đa phương thức chuyển đổi hình ảnh, giọng nói và trạng thái thành các mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên (chẳng hạn như "Bạn thấy một người đang vẫy tay").
Bus dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên truyền thông tin : tất cả các nhận thức được chuyển đổi thành các đoạn ngôn ngữ có dấu thời gian và được truyền giữa mô-đun khác nhau.
Data Fuser (Context Fusion Layer) kết hợp thông tin : tích hợp dữ liệu đầu vào từ nhiều nguồn để tạo ra một bối cảnh hoàn chỉnh (lời nhắc) cho việc ra quyết định.
Lớp lập kế hoạch/quyết định đa AI tạo ra các quyết định : nhiều LLM đọc ngữ cảnh và tạo ra các kế hoạch hành động dựa trên các quy tắc Chuỗi.
Kênh liên kết xuống NLDB : truyền kết quả quyết định đến hệ thống thực thi phần cứng thông qua lớp trung gian ngôn ngữ.
Lớp trừu tượng hóa phần cứng thực hiện hành động : chuyển đổi các lệnh ngôn ngữ thành các lệnh điều khiển cấp thấp để thúc đẩy thực thi phần cứng (di chuyển, phát giọng nói, giao dịch, v.v.).
Bắt đầu nhanh chóng và triển khai rộng rãi
Để nhanh chóng biến ý tưởng thành nhiệm vụ do robot thực hiện, OM1 có các công cụ tích hợp:
Thêm kỹ năng nhanh chóng : Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và mô hình lớn, bạn có thể thêm các hành vi mới vào robot chỉ trong vài giờ thay vì mất nhiều tháng để viết mã cứng.
Kết hợp đa phương thức : Dễ dàng tích hợp LiDAR, hình ảnh, âm thanh và các nhận thức khác, loại bỏ nhu cầu các nhà phát triển phải tự viết logic hợp nhất cảm biến phức tạp.
Giao diện mô hình lớn được cấu hình sẵn : các mô hình ngôn ngữ/tầm nhìn tích hợp như GPT-4o, DeepSeek, VLM và hỗ trợ tương tác bằng giọng nói.
Khả năng tương thích phần mềm và phần cứng rộng : Hỗ trợ các giao thức phổ biến như ROS2 và Cyclone DDS, tích hợp liền mạch với phần mềm trung gian robot hiện có. Cho dù đó là robot hình người Unitree G1, robot bốn chân Go2, Turtlebot hay cánh tay robot, tất cả đều có thể được kết nối trực tiếp.
Tích hợp với FABRIC : OM1 hỗ trợ nhận dạng, phối hợp nhiệm vụ và thanh toán theo Chuỗi, cho phép robot không chỉ hoàn thành nhiệm vụ một cách độc lập mà còn tham gia vào mạng lưới cộng tác toàn cầu.
Hiện nay, OM1 đã được triển khai trong nhiều tình huống thực tế:
Frenchie (chó robot bốn chân Unitree Go2) : Hoàn thành nhiệm vụ thực địa phức tạp tại Triển lãm công nghệ quốc phòng USS Hornet 2024.
Iris (robot hình người Unitree G1) : Đã thực hiện buổi trình diễn tương tác trực tiếp giữa người và máy tính tại gian hàng Coinbase tại EthDenver 2025 và có kế hoạch tham gia các khóa học đại học trên khắp Hoa Kỳ thông qua chương trình giáo dục của RoboStore.
FABRIC: Mạng lưới cộng tác phi tập trung giữa con người và máy móc
Ngay cả với bộ não mạnh mẽ, robot vẫn sẽ hoạt động độc lập nếu chúng không thể hợp tác an toàn và đáng tin cậy. Trên thực tế, robot từ các nhà sản xuất khác nhau thường có hệ thống riêng và hoạt động độc lập, khiến việc chia sẻ kỹ năng và dữ liệu trở nên bất khả thi. Sự hợp tác giữa các thương hiệu và thậm chí xuyên quốc gia thiếu các danh tính đáng tin cậy và quy tắc chuẩn mực. Điều này đặt ra một số thách thức:
Xác minh danh tính và vị trí : Làm thế nào một robot có thể chứng minh nó là ai, nó ở đâu và nó đang làm gì?
Chia sẻ kỹ năng và dữ liệu : Làm thế nào để cho phép robot chia sẻ dữ liệu và gọi kỹ năng?
Định nghĩa quyền kiểm soát : Làm thế nào để thiết lập tần suất, phạm vi và điều kiện truyền dữ liệu sử dụng kỹ năng?
FABRIC được thiết kế để giải quyết những vấn đề này. Đây là một mạng lưới cộng tác phi tập trung người và máy do OpenMind xây dựng, cung cấp một cơ sở hạ tầng thống nhất cho nhận dạng, nhiệm vụ, giao tiếp và quyết toán cho robot và các hệ thống thông minh. Bạn có thể hình dung nó như sau:
Giống như GPS, nó cho phép robot biết vị trí của nhau, liệu chúng có gần nhau không và liệu chúng có phù hợp để hợp tác hay không;
Giống như VPN, nó cho phép robot kết nối trực tiếp và an toàn mà không cần địa chỉ IP công cộng hoặc cài đặt mạng phức tạp.
Giống như hệ thống lập lịch nhiệm vụ, nó tự động công bố, tiếp nhận và ghi lại toàn bộ quá trình thực hiện nhiệm vụ.
Các kịch bản ứng dụng cốt lõi
FABRIC có khả năng thích ứng với nhiều tình huống thực tế, bao gồm nhưng không giới hạn ở:
Điều khiển và giám sát từ xa : Điều khiển robot một cách an toàn từ bất kỳ đâu mà không cần mạng chuyên dụng.
Thị trường Robot dịch vụ : Gọi robot như gọi taxi để thực hiện các công việc vệ sinh, kiểm tra, giao hàng và các công việc khác.
Thu thập dữ liệu và lập bản đồ cộng đồng : Đội xe hoặc rô-bốt tải lên tình trạng đường xá, chướng ngại vật và những thay đổi hoàn cảnh theo thời gian thực để tạo ra các bản đồ có độ chính xác cao và có thể chia sẻ.
Quét/lập bản đồ theo yêu cầu : Tạm thời gọi các robot gần đó để hoàn thành mô hình 3D, lập bản đồ tòa nhà hoặc thu thập bằng chứng trong các tình huống bảo hiểm.
FABRIC cho phép xác minh và theo dõi "ai đang làm gì, ở đâu và đã hoàn thành những gì", đồng thời tạo ra ranh giới rõ ràng giữa việc gọi kỹ năng và thực hiện nhiệm vụ.
Về lâu dài, FABRIC sẽ trở thành App Store cho trí tuệ máy móc: các kỹ năng có thể được ủy quyền và sử dụng trên toàn cầu, và dữ liệu được tạo ra bởi các cuộc gọi này sẽ phản hồi vào mô hình, thúc đẩy sự phát triển liên tục của mạng lưới cộng tác.
Web3 đang viết “sự cởi mở” vào xã hội máy móc
Trên thực tế, ngành công nghiệp robot đang tập trung nhanh chóng, với một số ít nền tảng kiểm soát phần cứng, thuật toán và mạng lưới, và sự đổi mới bên ngoài đang bị cản trở. Tầm quan trọng của phi tập trung nằm ở việc cho phép robot, bất kể ai sản xuất hay hoạt động ở đâu, hợp tác, trao đổi kỹ năng và quyết toán toán trong một mạng lưới mở, mà không cần phải phụ thuộc vào một nền tảng duy nhất.
OpenMind sử dụng cơ sở hạ tầng trên Chuỗi để viết các quy tắc cộng tác, quyền truy cập kỹ năng và phương pháp phân phối phần thưởng thành một "trật tự mạng" mở, có thể xác minh và cải thiện được
Nhận dạng có thể xác minh : Mỗi robot và người vận hành sẽ đăng ký một nhận dạng duy nhất trên Chuỗi(tiêu chuẩn ERC-7777) và các đặc điểm phần cứng, phạm vi trách nhiệm và cấp độ quyền sẽ minh bạch và có thể truy xuất được.
Nhiệm vụ được phân bổ công khai : Nhiệm vụ không được phân bổ trong một hộp đen kín, mà được công bố, đấu thầu và khớp lệnh theo các quy tắc công khai. Tất cả các quy trình cộng tác sẽ tạo ra bằng chứng crypto với thời gian và địa điểm, và bằng chứng này sẽ được lưu trữ trên Chuỗi.
Tự động quyết toán và chia sẻ lợi nhuận : Sau khi hoàn thành nhiệm vụ, việc giải phóng hoặc khấu trừ lợi nhuận chia sẻ, bảo hiểm và tiền gửi sẽ được thực hiện tự động và bất kỳ người tham gia nào cũng có thể xác minh kết quả theo thời gian thực.
Dòng chảy kỹ năng tự do : Kỹ năng mới có thể được thiết lập với thời gian gọi, thiết bị áp dụng, v.v. thông qua hợp đồng Chuỗi, không chỉ bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ mà còn cho phép kỹ năng được lưu chuyển tự do trên toàn thế giới.
Đây là một trật tự hợp tác mà tất cả người tham gia đều có thể sử dụng, giám sát và cải thiện. Đối với người dùng Web3, điều này có nghĩa là nền kinh tế robot đã được xây dựng với các nguyên tắc chống độc quyền, khả năng kết hợp và khả năng xác minh ngay từ đầu—đây không chỉ là một cơ hội thị trường mà còn là cơ hội để đưa "tính cởi mở" vào nền tảng của xã hội robot.
Đưa trí tuệ thể hiện ra khỏi sự cô lập
Dù là tuần tra các khoa trong bệnh viện, học các kỹ năng mới ở trường, hay hoàn thành các cuộc kiểm tra và mô hình hóa tại các khu phố, robot đang dần vượt ra khỏi "buồng làm việc" để trở thành một phần cố định trong công việc hàng ngày của con người. Chúng hoạt động 24/7, tuân thủ quy tắc, có trí nhớ và kỹ năng, đồng thời có thể hợp tác tự nhiên với con người và các máy móc khác.
Để thực sự mở rộng quy mô các kịch bản này, chúng ta không chỉ cần máy móc thông minh hơn mà còn cần một khuôn khổ nền tảng cho phép chúng tin tưởng, giao tiếp và hợp tác với nhau. OpenMind đã đặt nền móng cho hành trình này với OM1 và FABRIC: OM1 cho phép robot thực sự hiểu thế giới và hành động tự chủ, trong khi FABRIC cho phép những khả năng này lan tỏa trên các mạng lưới toàn cầu. Bước tiếp theo là mở rộng con đường này đến nhiều thành phố và mạng lưới hơn, biến máy móc thành đối tác đáng tin cậy và lâu dài trong các mạng xã hội.
Định hướng của OpenMind rất rõ ràng:
Ngắn hạn : Hoàn thiện nguyên mẫu chức năng cốt lõi OM1 và MVP FABRIC, đồng thời triển khai danh tính ra mắt Chuỗi và các khả năng cộng tác cơ bản;
Trung hạn : Triển khai OM1 và FABRIC trong giáo dục, gia đình và doanh nghiệp, kết nối nút đầu tiên và tập hợp cộng đồng nhà phát triển;
Dài hạn : Xây dựng OM1 và FABRIC thành các tiêu chuẩn toàn cầu, cho phép bất kỳ máy nào truy cập vào mạng cộng tác máy mở này giống như truy cập internet và hình thành nên một nền kinh tế máy móc toàn cầu bền vững.
Trong kỷ nguyên Web2, robot thường bị bó buộc trong các hệ thống khép kín do một nhà cung cấp sở hữu, với chức năng và dữ liệu không thể truyền tải trên nhiều nền tảng. Tuy nhiên, trong thế giới do OpenMind xây dựng, chúng là nút ngang hàng trong mở mạng : chúng có thể tự do tham gia, học hỏi, cộng tác và quyết toán, và cùng với con người, chúng tạo thành một xã hội máy móc toàn cầu đáng tin cậy và kết nối. OpenMind cung cấp các khả năng mạnh mẽ giúp quá trình chuyển đổi này có thể mở rộng quy mô.
