2025 年，人形机器人正从科幻走入现实。从特斯拉的 Optimus 到 Figure AI 的 Figure 01，通用人形机器人的能力边界在大型语言模型的加持下被迅速拓宽。据高盛预测，到 2035 年，人形机器人市场规模或将达到 1540 亿美元。一个万亿级的庞大市场，正吸引着全球最顶尖的科技公司和最聪明的头脑投身其中。

然而，当机器人的「四肢」日益发达，一个更核心的问题摆在了我们面前：如何构建一个足够智能、开放且安全的「大脑」？当成千上万的机器人进入家庭、医院和城市，它们将如何协同工作、交换价值，并与人类社会无缝融合？

斯坦福大学教授、OpenMind 创始人 Jan Liphardt 给出了他的答案。自 2025 年 8 月获得由 Pantera Capital 领投的 2000 万美元融资后，OpenMind 按下快进键，发布了从底层操作系统到上层支付协议的一系列产品，逐渐勾勒出其「机器人大脑」的完整蓝图。

OpenMind 创始人 Jan Liphardt

OpenMind 的核心业务是为企业提供 SaaS 模式的云端认知服务。但他们敏锐地捕捉到，当机器人成为独立的经济参与者，区块链将在支付系统、身份认证、数据隐私和协同治理等领域扮演至关重要的角色。

近期，OpenMind 与稳定币发行商 Circle 的合作，以及在旧金山街头部署的机器人充电桩，正是这一构想的初步落地。机器人可以通过 USDC 独立完成充电付费，这或许标志着「机器经济（Machine Economy）」时代的曙光。

与此同时，OpenMind 还正为机器人打造一个专属的应用商店，让用户可以像在苹果应用商店或谷歌应用商店定制手机应用一样，在一个地方下载应用程序和技能到自己的机器人上。该应用已于上周上线 OpenMind 应用商店。

在这次独家专访中，我们与 OpenMind 创始人深入探讨了机器人「大脑」的构建哲学、模块化操作系统 OM1 的设计理念、以及如何通过 FABRIC 协议和区块链技术，构建一个机器与机器、机器与人高效协作的未来。他分享了 OpenMind 的技术路线图，并就开发者生态、远程操作、数据隐私等关键问题，给出了深刻的见解。

以下是专访内容：

为机器人建立「银行账户」

2025 年 12 月，OpenMind 与稳定币发行商 Circle 联合宣布，推出基于 x402 协议的机器人自主支付系统。随着机器人能力的提升，它们将不再仅仅是执行任务的工具，而是开始扮演自主经济体的角色。它们需要购买算力、数据、技能，甚至雇佣其他机器人或人类来完成复杂任务。

为了实现这一点，一个专为机器设计的、无需人类干预的金融系统变得不可或缺。传统银行体系显然没有为此做好准备，而加密货币和区块链技术，以其原生的数字化和去中心化特性，成为了最自然的选择。

BlockBeats：您在创立 OpenMind 之前在做什么？又是什么契机让您决定投身这个事业？

Jan：我是斯坦福大学的一名工程学教授，但目前全职投入于 OpenMind。我创办这家公司，是因为我相信传统的机器人软件堆栈并不适合像医院、家庭这样复杂多变的环境。

OpenMind 是一家美国科技公司，但其核心并非加密业务，而是一家企业级 SaaS 云认知公司。我们的商业模式与其他企业 SaaS 公司类似，主要通过建立标准的云端接口来创造收入。

至于区块链，它在追踪信息和构建金融系统方面具有一些有趣的特性。展望未来，我们预见自主机器将与其他机器乃至人类进行交互，共同完成任务。区块链在这里提供了一套可能的技术方案，尤其是在机器支付系统、身份、协作和治理等问题上。

BlockBeats：OpenMind 最近宣布了与 Circle 在 x402 协议上的合作。您能介绍一下这次合作是如何促成的吗？它为什么如此重要？

Jan：其实早在去年五月 Coinbase Developer Platform 刚发布 x402 的时候，我们的机器人就已经作为首批合作伙伴支持了 x402。在我们的软件中，我们直接将支付系统构建到了机器人的「大脑」里，目标是让机器人能与外部基础设施进行交互。

我们一直在思考，如果一个支付体系不是围绕人类，而是围绕机器来设计，它会是什么样子？这个问题最终促成了我们与 Circle 的合作。核心思想是，机器没有口袋、指纹、眼睛或护照，但它们极其擅长编写代码和使用 API。

外媒对 OpenMind 与 Circle 合作的报道

因此，从我们的角度来看，对于一个机器人来说，通过数字支付系统来购买商品和服务，往往比使用信用卡或现金更为自然。我们与 Circle 正在构建的是一个支持地理位置定位的支付系统。当两台机器靠近时，它们可以直接进行金钱交换。

一个实际的例子是我们在旧金山人行道上为自主机器设置的充电站。当机器人靠近时，系统会检测到它的存在，充电器启动，机器人可以使用稳定币 USDC 购买电力。

BlockBeats：为什么您认为让机器人拥有这种自主购买能力至关重要？

Jan：以自动驾驶出租车（Robotaxi）为例，它确实需要坚实的支付基础设施。当然，它可以使用法币，但这感觉很笨拙；也可以用信用卡，但这又显得过时。基于 NFC 的协议更有趣一些，但当我们与非常先进的机器人「交流」时，我们反复听到的是，它们很乐意使用加密货币作为支付工具。

这些机器天生就擅长处理数字基础设施，在实践中，加密货币对于自主机器进行支付来说可能极其方便。

如果一个人形机器人走进银行，银行会报警。以人类为中心的银行对于一个能够管理资金并自主决策的自主物理机器，没有任何真正的概念模型。传统银行会问你的姓名、社会安全号码、护照、地址、出生地等问题，这些对于一个自主的人形机器人来说毫无意义。

像美国银行（Bank of America）这样的机构目前还没有为非生物的思维机器提供银行账户或信用卡的概念。也许未来会改变，也许银行会扩展服务至非生物客户。但今天，如果你是一台智能机器，唯一可行的选择就是加密货币。

BlockBeats：所以这更多的是一种优势，而非硬性要求。机器人对机器人的支付系统不一定非要用加密货币，但它是一个更优雅的解决方案？

OpenMind：如果一个人形机器人走进银行，银行会报警。以人类为中心的银行对于一个能够管理资金并自主决策的自主物理机器，没有任何真正的概念模型。

传统银行会问你的姓名、社会安全号码、护照、地址、出生地等问题，这些对于一个自主的人形机器人来说毫无意义。

像美国银行（Bank of America）这样的机构目前还没有为非生物的思维机器提供银行账户或信用卡的概念。也许未来会改变，也许银行会扩展服务至非生物客户。但今天，如果你是一台智能机器，唯一可行的选择就是加密货币。

BlockBeats：部署一个这样的充电站成本是多少？

OpenMind：硬件成本大约在三百美元左右。至于电费，这取决于运营商，不由我们决定。我们构建的是软件和基础设施。

但这只是一个小例子。更广泛的机会是，随着机器觉醒并变得更智能，它们会想要购买和销售许多不同的东西：实时数据、新的模型和技能、计算和存储。它们可能会接受工作和任务，并与人类密切合作。

所有这些都需要良好的基础设施来协调机器与人类之间的支付和协作。我们不是一家充电站公司。我们正努力为智能机器提供它们所需的全套能力，让它们在任何地方对人们都是安全和有用的。

OM1 与 FABRIC：从「个体智能」到「群体协作」

要让机器人真正融入社会，首先需要一个强大的「大脑」来理解世界，即一个先进的操作系统。OpenMind 的 OM1 旨在通过模块化的多模型架构，赋予单个机器人前所未有的环境感知、语言交互和空间推理能力。

然而，真正的智能涌现于协作。FABRIC 协议的愿景则更为宏大：它希望成为机器人世界的「TCP/IP」，让不同品牌、不同形态的机器能够像人类一样自由沟通、协同工作，共同组成一个智能物理网络。

装有 OpenMind OM1 的机器人见证首个人形机器人 ETF KraneShares KOID 发布

BlockBeats：对于不熟悉的读者，您能解释一下 OM1 操作系统和 FABRIC 协议吗？我们先从 OM1 开始。

Jan：OM1 是一个为面向人类的机器人设计的模块化操作系统。它不适用于工业机器人，而是为那些与人、与孩子互动，生活在你的房子里，或在医院和学校里发挥作用的机器人而生。

这些机器人需要理解它们的空间环境，能说多种语言，理解房屋的组织结构，并能在空间中进行推理。传统的机器人操作系统（ROS）实际上并不提供这些能力。

OM1 的设计是模块化的，就像可以拼接在一起的乐高积木。在实践中，我们大约并行运行 5 到 15 个模型，每个模型负责不同的能力，例如视觉、听觉、语音生成，以及将来自多个传感器的数据融合成对环境的连续视图，包括人、宠物、房间和周围环境的其他方面。

装有 OpenMind 开发者工具的机器狗

FABRIC 则仍处于极早期阶段，尚未建成，需要很长时间，而我们也只会是众多贡献者之一。如果说 OM1 是关于让一台机器变聪明，那么 FABRIC 就是关于让多台机器能够协同工作，无论是与其他机器还是与人类。

BlockBeats：FABRIC 协议的构建初衷是什么？

Jan：最初的触发点来自一个真实世界的瞬间。我们的一个人形机器人正在过马路，我们看到一辆 Waymo（自动驾驶汽车）驶来。Waymo 是一辆机器人汽车，我们很好奇在人行横道上会发生什么。

结果很顺利。Waymo 停了下来。它可能将人形机器人识别为人类，等待它过马路，然后继续行驶。

这让我们思考，如果 Waymo 能知道人形机器人的存在，而人形机器人也知道另一台机器人——那辆自动驾驶出租车，这会不会很有用？

这促使我们开始思考一个系统，能让一台机器与另一台完全不同的机器对话——来自不同的制造商，拥有不同的形态，无论是轮子、手臂还是腿。我们正在寻找一种类似于机器的「手机」或「Zoom」的东西，一种让物理上邻近的机器能够协同工作的方式。

BlockBeats：您说 FABRIC 需要很长时间才能建成，为什么？

OpenMind：原因有很多。机器有多种形态，轮子、腿、爪子。制造商也很多。机器想要共享的数据类型也多种多样。此外，还有特定地区的需求，包括不同的语言、能力和用例。

你可以在基础层面相对较快地构建通用基础设施，但要构建出所需的一切，需要许多不同地方、具备不同技能的人进行大量的工作。

BlockBeats：当一个 AI 产品运行多个模型时，Token 成本可能会非常昂贵。这对 OM1 的用户和开发者来说，会成为一个成本问题吗？

OpenMind：成本始终是一个问题，但有很多方法可以解决它。我们运行的一些模型是开源的，而且当今许多性能顶尖的模型也是开源的，所以成本基本上就是计算和电力。我们的一些模型非常小而简单，例如，专注于安全的模型，确保人形或四足机器人不会被鞋子、地毯或楼梯绊倒。

总的来说，我们可以在单个 NVIDIA A4 或 Mac M4、M5 级别的芯片上运行大部分堆栈。在成本方面，这大致相当于在你自己的笔记本电脑上运行某些东西。我们不认为成本会是一个主要障碍。

开发者生态：BrainPack 如何打破机器人的开发困局？

软件定义硬件的时代，生态的繁荣是技术普及的关键。正如 iPhone 的成功离不开其背后庞大的 App Store 开发者社区。但对于人形机器人而言，高昂的硬件成本、零散的开发系统和智能系统的缺失成为了许多机器人开发者施展拳脚的瓶颈。

而 OpenMind 正在构建一系列机器人软件生态 正致力于打破这一困局，包括智能操作系统 OM1、协作网络 FABRIC，机器人的」插拔大脑「BrainPack。此外，OpenMind 也刚刚上线首个机器人的应用商店，用户可以像在苹果应用商店或谷歌应用商店定制手机应用一样，在一个地方下载应用程序和技能到自己的机器人上。

BlockBeats：在您看来，当前的机器人开发者生态现状是什么样的？最大的障碍可能是什么？

Jan：几乎每个人都会对功能强大且安全的人形机器人充满热情，从机器人课上的学生，到 Meta 或 Google 的资深开发者，莫不如此。问题不在于缺乏热情，而在于两个方面。一是实际应用中先进的人形机器人数量极少，二是目前几乎所有机器人都使用定制的、文档不完善的方法来访问数据、内部状态并控制自身行为。

目前几乎完全缺乏用于添加和改进人形机器人高级功能的通用系统。许多基础问题，例如电池管理和导航，可以通过 ROS2 等现有软件解决，但要让机器人理解其空间环境、逗人开心、学习新技能，并在家庭、医院和学校等高度动态的环境中表现出色，目前几乎没有任何解决方案。

OpenMind 希望通过开发面向社交机器人的开源软件来帮助弥合这一差距，使世界各地的开发者都能轻松理解、学习并为这个快速发展的领域做出贡献。

BlockBeats：您将 BrainPack 描述为迈向人形机器人「iPhone 时刻」的一小步。BrainPack 具体带来了什么？

Jan：今天的一个主要问题是，不同的人形机器人之间差异巨大。对于软件开发者来说，仅仅学习一个机器人的具体细节，就可能需要很长时间才能编写出有用的东西。

BrainPack 就是为解决这个问题而设计的。你可以把它想象成一个背包，里面有一台电脑，可以连接到机器人上。如果你的软件在 BrainPack 上运行，我们就抽象掉了不同机器人之间的硬件差异。这意味着开发者可以专注于功能，而不用担心每个机器人独特的 API 或 SDK。

装在机器人上的 BrainPack

如果软件在 BrainPack 上运行良好，那么它很有可能在多种机器人上运行，无论它们是两条腿、四条腿、有轮子，还是高是矮。BrainPack 还配备了一套标准化的传感器，因此开发者无需处理不同的传感器格式或数据协议。此外，BrainPack 直接连接到我们的云基础设施，使得利用远程计算变得容易。

BlockBeats：除了充电桩，OpenMind 未来还可能部署哪些其他基础设施来展示 OM1 和 FABRIC 协议的能力？

OpenMind：另一个例子是我们与 NEAR AI 已经开始的工作。该项目使用 NVIDIA H100 和 H200 GPU 来实现机密计算。

机密计算意味着机器人可以在地球上任何地方运行模型，同时相信来回传输的数据保持机密。因此，一个在旧金山的机器人，其「大脑」可以托管在数千英里之外。这也意味着拥有合适硬件（H100 和 H200）的人可以为 AI 和机器人技术提供机密计算节点。

信任、隐私与新经济模式

技术的落地，最终要回归社会。除了技术挑战，机器人大规模普及还面临着信任、安全、监管、隐私和公众接受度等一系列社会结构性问题。OpenMind 相信，开源是建立信任的基石，让人们能够「看到」机器人的大脑是如何工作的。同时，通过与 NEAR 等项目合作，利用机密计算技术保护数据隐私，将是赢得公众信任的关键。一个由机器人深度参与的未来，也必将催生出全新的工作岗位和经济组织模式。

BlockBeats：您在 X 上提到，远程操作（teleoperation）未来可能成为一个真正的职业类别。您能为我们的读者详细解释一下这个想法吗？

Jan：从一个非常实际的角度来看，今天的机器人仍然需要很多帮助。它们有时会卡住，有时不知道正确答案，有时会犯错。

在这些情况下，有一个人类在机器人附近，无论是物理上还是通过密切监控，都极其有用。另一个方面是信任。许多人对于机器人完全自主决策还不放心，因此有一个「人类在环」（human in the loop）能帮助人们感到更安心。

除此之外，远程操作创造了新的机会。你不再需要身处特定地点才能从事某些类型的工作。根据你的技能，你可以帮助操作或监督一台远在千里之外，甚至在不同大洲的机器人。这开启了广泛的新的经济和职业机会。

BlockBeats：OpenMind 有什么计划来帮助地区或社会更好地接纳人形机器人？

Jan：信任是基础。如果人们感到害怕，普及速度就会很慢。这就是为什么我们的核心软件是开源的。我们希望人们能够看到机器人「大脑」的内部，理解它是如何工作的。

另一个悬而未决的问题是所有权。机器人会由雇主购买吗？还是由个人为家庭购买？或者由社区共享？可能会出现类似于共享汽车所有权的模式，即一个团体购买一个机器人，并从它执行的工作中获得回报。

我们还不知道哪种模式会占主导地位，但围绕机器人组织工作和创造价值，存在许多新方式的空间。

BlockBeats：让我们回到隐私问题上。您提到了与 NEAR 的合作，能更清楚地解释一下为什么与 NEAR 的合作很重要吗？

Jan：这里的核心技术是机密计算（confidential computing），它直接内置于 NVIDIA H100 和 H200 GPU 中。原则上，任何拥有这些 GPU 的人都可以将它们连接到互联网，并为他人提供安全的计算服务。

NEAR 恰好速度非常快，能力非常强，并且对构建使这种访问变得实用和可扩展所需的基础设施深感兴趣。这就是促成合作的原因。但在根本层面上，机密计算是每块 H100 和 H200 GPU 都具备的能力。

BlockBeats：OpenMind 团队现在规模有多大？

OpenMind：我们目前大约有二十人，分布在旧金山和香港。

BlockBeats：您预计未来三年 OpenMind 的主要产品或收入驱动力会是什么？

OpenMind：我们增长最快的收入来自企业 AI，特别是通过云端提供模型和以机器人为中心的计算服务。客户直接为这些服务付费。另一个重要领域是与机器人公司的收入分成。我们与他们合作，共同开发产品，销往欧洲、中东和美国等地区。

BlockBeats：许多人对当今 AI 领域的资本支出规模感到担忧。您认为 OpenMind 是否需要大量资金来继续发展，还是能相对较快地实现自我维持？

OpenMind：这是一个更大的问题，但我们对需要投入数千亿美元才能构建有用模型的观点有不同的看法。

我们已经看到了一些强有力的例子，比如 DeepSeek，它的开发预算远小于像 ChatGPT 这样的模型。根据我们的经验，我们需要的许多模型可以用比人们通常假设的少得多的资本来构建。

因此，我们审慎乐观地认为，在机器人或 AI 领域取得有意义的进展，并不一定需要花费数千亿甚至数万亿美元的计算资源。

BlockBeats：最后，您想对中国的开发者或用户社区说些什么？

OpenMind：这是一个极其罕见的时刻。一种全新的技术正在出现，它让机器能够做以前只有人类才能做的事情。这将对教育、医疗、制造和生活的许多其他领域产生深远的影响。

对于软件开发者来说，机会不再仅仅是为手机构建应用程序，而是为思维机器构建应用程序。现在还为时过早，但进展非常迅速。我强烈鼓励开发者学习机器人操作系统、人形机器人平台，以及如何为它们构建应用程序，以便为即将到来的重大进展做好充分准备。