Profundidade de análise do OpenMind: como as pessoas colaboram com Bots?

A tecnologia dos Bots está a desenvolver-se rapidamente e a atrair a atenção global. Passear com cães-robô ou deixar que um robô humanoide ajude nas tarefas domésticas já não está tão longe.

O próximo passo é crucial. Como é que as pessoas colaboram com Bots? Como é que os Bots se coordenam entre si? Este relatório irá explorar as respostas a essas questões através do OpenMind.

Pontos-chave

• OpenMind desenvolveu o runtime de código aberto “OM1”. O OM1 criou um ambiente onde todos os Bots, independentemente do fabricante, podem comunicar e colaborar livremente.
• A rede blockchain “FABRIC” da OpenMind estabeleceu a autenticação de Bots, o registro de transações e um sistema de validação distribuída. O FABRIC estabelece as bases para a economia de máquinas autônomas.
• OpenMind utiliza o padrão ERC-7777 para definir as regras de comportamento dos Bots. OpenMind está a colaborar com a AIM Intelligence no desenvolvimento de uma “camada de segurança AI física”. Estas tecnologias irão, em conjunto, prevenir falhas e bloquear ataques externos.

1. O crescimento da tecnologia de Bots é inimaginável

Bots não pertencem mais a um futuro distante, nem servem apenas a algumas pessoas.

Há apenas alguns anos, Bots apareciam apenas em laboratórios ou ambientes industriais. Agora, eles estão entrando em nossas vidas diárias. As pessoas passeiam com cães-robô nos parques ou pedem ajuda a robôs humanoides para fazer tarefas domésticas, essas já não são cenas de filmes de ficção científica.

Fonte: 1X Technologies

A 1X Technologies lançou recentemente o “Neo”, um robô humanoide para casa, tornando essa realidade mais acessível. Os consumidores agora podem ter um robô assistente doméstico privado através de uma assinatura mensal de 499 dólares ou um pagamento único de 20 mil dólares. O preço ainda é elevado, mas o significado é claro: a robótica já entrou nas casas dos consumidores.

Fonte: Made Visual Daily

Além da Neo, empresas globais estão acelerando a inovação através de uma concorrência acirrada. Os participantes notáveis incluem Figure, Tesla e Boston Dynamics dos EUA, assim como a Yushu Technology da China. A Tesla planeja iniciar a produção em massa de seu robô humanoide “Optimus” a partir de 2026, com um preço inferior ao de seus carros.

A indústria de Bots está rapidamente se expandindo para o mercado de consumo. Um futuro que antes parecia distante chegou mais rápido do que o esperado, abrindo portas para uma nova realidade cotidiana.

2. Robôs no dia a dia: possibilidades e limitações

Que mudanças a tecnologia de Bots pode trazer para o nosso dia a dia? Vamos imaginar um futuro em que vivemos com Bots.

Neo limpa a casa. O cão robô de Yushu brinca com as crianças. Optimus vai ao supermercado comprar ingredientes para o jantar. Cada robô trabalha em conjunto, lidando com suas respectivas tarefas. Os usuários experimentam um dia mais eficiente.

Vamos pensar um pouco mais. E se os Bots pudessem colaborar para lidar com tarefas complexas?

Optimus está a fazer compras no supermercado. Neo verifica o frigorífico e pede a Optimus ingredientes adicionais. Figure ajusta a receita com base nas informações de alergia do usuário. Cada Bots está ligado em tempo real, funcionando de forma orgânica como uma equipe. O usuário apenas precisa de dar um comando simples: “Eu quero comer omelete.”

Mas isso ainda é um sonho distante. Bots carecem de inteligência suficiente para responder de forma flexível a diversas situações. Um problema maior é que cada bot opera em sistemas fechados baseados em diferentes pilhas de tecnologia.

É difícil para os Bots de diferentes fabricantes trocar dados ou colaborar de forma eficaz. Entre iPhones, as fotos podem ser transferidas via AirDrop, mas não é possível fazer AirDrop com smartphones Samsung Galaxy. Os Bots enfrentam as mesmas limitações.

Helix da Figure, origem: Figure

Claro, a colaboração pode ser realizada sob condições limitadas, como o Helix da Figure: mesmo fabricante, mesmo stack tecnológico.

Mas a realidade é mais complexa. Veja a atual indústria de Bots. Uma variedade de Bots está a surgir no mercado como na explosão cambriana.

Os usuários do futuro escolherão vários Bots com base em suas preferências e necessidades, em vez de se prender a uma única marca. Nossas casas de hoje provam esse modelo. Escolhemos o frigorífico Samsung, a máquina de lavar LG e o aspirador Dyson.

Agora imagine que Bots de vários fabricantes trabalham em conjunto na mesma casa. O Bots de cozinha está a cozinhar. O Bots de limpeza está a passar o chão. Estes dois Bots não conseguem compartilhar informações de localização. Mesmo que compartilhem dados, não conseguem interpretá-los corretamente. Os seus métodos de cálculo de distância e unidades de medida são diferentes.

Eles não conseguem rastrear os caminhos de movimento uns dos outros. As colisões vão acontecer. Este é apenas um exemplo simples. Mais Bots e tarefas complexas amplificam o risco de confusão e colisões.

3. OpenMind: construir um mundo de colaboração entre Bots

Fonte: OpenMind

OpenMind surgiu para resolver esses problemas.

OpenMind quebra o stack tecnológico fechado, buscando um ecossistema aberto onde todos os Bots possam trabalhar em colaboração. Esta abordagem permite que Bots de diferentes fabricantes se comuniquem e colaborem livremente.

OpenMind propôs duas bases principais para realizar essa visão. Primeiro, “OM1” como o runtime de código aberto para Bots. OM1 fornece um método de comunicação padronizado, permitindo que todos os Bots, apesar das diferenças de hardware, compreendam e colaborem entre si.

Em segundo lugar, “FABRIC” funciona como uma rede baseada em blockchain. FABRIC estabelece um ambiente de colaboração confiável entre Bots. Estas duas tecnologias criam um ecossistema que permite que todos os Bots, independentemente do fabricante, operem de forma orgânica como uma equipe.

3.1. OM1: Tornar os Bots mais inteligentes e flexíveis

Assim como vimos anteriormente, os Bots existentes ainda estão presos em sistemas fechados, dificultando a comunicação entre si.

Mais especificamente, os Bots trocam informações através de dados binários ou formatos de código estruturado. Estes formatos variam de fabricante para fabricante, o que dificulta a compatibilidade. Por exemplo, o Bot da empresa A representa a posição como (x, y, z) coordenadas, enquanto a empresa B define como (latitude, longitude, altura). Mesmo no mesmo espaço, eles não conseguem entender a posição uns dos outros. Cada fabricante utiliza diferentes estruturas e formatos de dados.

Fonte: OpenMind

OpenMind resolveu este problema através do runtime open source “OM1”. Pense nisso como o Android, que funciona em todos os dispositivos independentemente do fabricante. O OM1 funciona da mesma forma, permitindo que todos os Bots se comuniquem na mesma língua, independentemente do hardware.

OM1 permite que Bots compreendam e processem informações com base na linguagem natural. O artigo da OpenMind “Uma frase é suficiente” explica isso muito bem. A comunicação entre Bots não requer comandos ou formatos complexos. Um contexto de linguagem natural é suficiente para alcançar compreensão mútua e colaboração.

Agora vamos entender em detalhes como funciona o OM1.

Fonte: OpenMind

Primeiro, os Bots coletam informações ambientais de vários módulos de sensores, como câmeras e microfones. Esses dados são inseridos em formato binário, mas o modelo de reconhecimento multimodal os converte em linguagem natural. O modelo de linguagem visual VLM( processa informações visuais. O reconhecimento automático de fala ASR) processa áudio. Isso gera frases como “um homem apontando para a cadeira à frente” e “o usuário diz 'vá para a cadeira'”.

As frases convertidas são agregadas através de um barramento de dados de linguagem natural. O fusor de dados tece essas informações em um relatório de situação e o transmite para vários LLMs. Os LLMs analisam a situação através deste relatório e decidem a próxima ação dos Bots.

Este método tem vantagens claras. Bots de diferentes fabricantes podem colaborar sem problemas. O OM1 forma uma camada de abstração baseada em linguagem natural sobre o hardware. Neo e Figure podem entender os mesmos comandos em linguagem natural e executar as mesmas tarefas. Cada fabricante mantém seu hardware e sistema proprietários, enquanto o OM1 permite que colaborem livremente com outros Bots.

Além de facilitar a colaboração entre fabricantes, OM1 também integra outros modelos de código aberto como módulos em tempo de execução, em vez de competir com eles. Quando os Bots precisam de operações precisas, o OM1 utiliza o modelo de inteligência física Pi(. Quando é necessária a reconhecimento de voz multilíngue, o OM1 adota o modelo ASR de linguagem total da Meta. O OM1 combina módulos de acordo com a situação, oferecendo alta escalabilidade e flexibilidade.

As vantagens do OM1 vão além disso. O OM1 utiliza fundamentalmente LLM. Bots não executam apenas comandos simples. Eles são capazes de entender o contexto e tomar decisões de forma autónoma.

![])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f7116ff05bc7f93559a55f80f2ddfce3.webp(

Pegue qualquer coisa para demonstrar ) para facilitar a compreensão usando materiais da Figure (, fonte: Figure

Vamos ver um exemplo concreto. Bots têm vários objetos à sua frente. Alguém pede “pegue um item relacionado ao deserto”. Um robô tradicional falharia, porque “itens do deserto” não existem nas regras predefinidas. O OM1 é diferente. Ele entende as relações de conceitos através de LLM. Ele deduz independentemente a conexão entre “deserto” e “cacto”. Ele escolheu um boneco de cacto. O OM1 estabelece a base para a colaboração entre bots e torna cada bot mais inteligente.

)# 3.2. FABRIC: Conectar Bots distribuídos em uma única rede

OM1 torna os Bots mais inteligentes e permite uma comunicação fluida entre eles. Mas além da comunicação, há um desafio. Quando diferentes Bots colaboram, como é que eles confiam uns nos outros? O sistema deve verificar quem executou quais tarefas e se foram concluídas corretamente.

A sociedade humana normatiza comportamentos através da lei e garante o cumprimento de contratos. Esses mecanismos permitem que as pessoas transacionem e colaborem de forma segura com estranhos. O ecossistema de Bots precisa dos mesmos mecanismos.

Fonte: OpenMind

OpenMind resolveu este problema através da rede baseada em blockchain chamada “FABRIC”. A FABRIC conecta Bots e coordena a sua colaboração.

Vamos dar uma olhada na estrutura central do FABRIC. O FABRIC primeiro atribui uma “identidade” a cada Bots. Cada Bots na rede FABRIC recebe uma identidade única baseada na governança da sociedade humana de Bots ERC-7777###(.

Os Bots com identidade atribuída partilham em tempo real a sua localização, o estado da tarefa e informações do ambiente com a rede. Eles também recebem atualizações de estado de outros Bots. Assim como um painel de situação ou um mini mapa em um jogo de gestão, todos os Bots rastreiam em tempo real a localização e o estado uns dos outros através de um mapa compartilhado.

Não é suficiente apenas compartilhar informações. Bots podem enviar informações incorretas. Erros de sensores podem ocorrer e distorcer dados. FABRIC utiliza o mecanismo de consenso da blockchain para garantir a confiabilidade dos dados.

Considere um cenário real. O robô de entrega A colabora com o robô de armazém B para transportar mercadorias. O robô B relata que está no 2º andar. Os robôs sensores próximos e os robôs elevadores verificam a localização do B. Vários nós validam as transações na blockchain. Vários robôs trabalham da mesma forma. Eles confirmam a localização real do B e chegam a um consenso. Suponha que o robô B, devido a um erro do sensor, relatar o 2º andar, mas na verdade está no 3º andar. O processo de validação detectará a discrepância. A rede registra a informação corrigida. O robô A move-se para a localização correta no 3º andar.

A função do FABRIC não se limita à validação. O FABRIC oferece funcionalidades adicionais para a economia de máquinas que está por vir. Primeiro, a proteção da privacidade. A transparência da blockchain garante confiança, mas a privacidade também é importante para a operação de um ecossistema de robôs real. O FABRIC adota uma estrutura distribuída, dividindo sub-redes por tarefa ou localização, e conectando-as através de um servidor central de rede. Essa estrutura protege informações sensíveis. Esta solução não é perfeita, mas pesquisas contínuas irão fortalecer a proteção da privacidade.

FABRIC também oferece o protocolo de liquidação de máquinas )MSP(. O MSP automatiza a custódia, verificação e liquidação. Quando o sistema valida a conclusão da tarefa, ele automaticamente liquida o pagamento com stablecoins e registra todas as evidências na blockchain. Os Bots não serão apenas colaboradores de confiança. Eles se tornarão entidades econômicas autônomas.

) 4. Se: ver o futuro da vida cotidiana através do OpenMind

(# 4.1. Um Novo Mundo: A Utopia dos Bots

Nós sonhamos há muito tempo com uma “economia de robôs”, onde os robôs participam diretamente das atividades econômicas. Os robôs fazem julgamentos independentes, encomendam produtos, colaboram com outros robôs e trocam valor. A OpenMind agora está tornando esse sonho uma realidade.

![])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-54b841b7fc7baf46e9dd05956fc0dec1.webp###

Fonte: OpenMind

Que tipo de vida diária irá se desenrolar? Assista ao vídeo de demonstração da OpenMind. Você diz ao Bots “por favor, compre-me o almoço”. O Bots move-se até a loja, confirma o pedido, paga diretamente com criptomoeda e traz a comida de volta. À primeira vista, parece muito simples, mas tem um significado profundo. Os Bots não estão mais apenas a executar comandos em ambientes pré-definidos. Eles se transformam em agentes econômicos que julgam e agem de forma independente.

A imaginação pode ser ainda mais expandida. Além das transações entre humanos e Bots, também haverá transações entre Bots. Por exemplo, um robô humanoide doméstico, enquanto faz tarefas domésticas, pode ficar sem suprimentos. Ele encomenda produtos de forma independente a partir de um robô de supermercado próximo. Um contrato inteligente é gerado automaticamente durante esse processo. O robô do supermercado entrega os produtos. O robô doméstico confirma os itens e liquida o pagamento usando uma stablecoin.

Novas formas de troca de valor que nunca existiram antes irão surgir. Os Bots de entrega calculam a melhor rota para chegar ao destino. Eles solicitam dados em tempo real aos Bots de tráfego e pagam uma pequena taxa em troca. Mesmo pequenas colaborações do dia a dia tornam-se transações.

4.2. Mundo Perigoso: A Dystopia com Bots

Bots já não pertencem apenas a filmes de ficção científica. Na China, os consumidores gastam cerca de 1.000 dólares na compra de cães-robô (宇树Go2) e cerca de 12.000 dólares na compra de robôs humanoides ###Engine AI PM01(. A adoção em massa está a acelerar rapidamente.

![])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-99499ba8bfbdcb37952312dcfc0fc2f3.webp(

Fonte: WhistlinDiesel

O aumento do número de Bots na vida cotidiana não é o mais importante. A capacidade de julgamento dos Bots ainda é limitada. A segurança ainda não está garantida. Se os Bots fizerem um julgamento incorreto e tomarem decisões perigosas, isso pode causar danos diretos às pessoas. Esses danos podem se tornar um desastre, e não apenas um simples acidente.

OpenMind aborda essa questão de forma positiva. Ele atribui uma identidade única a cada Bots através do padrão ERC-7777, utilizando-a como uma barreira de proteção. Por exemplo, um cão-robot recebe a identidade de “amigo e protetor humano”. Essa identidade impede que os Bots ataquem ou machuquem humanos. Os Bots agem sempre de maneira amigável e segura. Os Bots confirmam continuamente sua identidade e papel, e impedem comportamentos inadequados.

OpenMind dá um passo além. Eles estão a colaborar com a AIM Intelligence para desenvolver uma “camada de segurança física de IA”. Esta camada impede alucinações dos Bots e defende contra intrusões e ataques externos. Considere um exemplo. Um Bot tenta mover-se enquanto segura um objeto afiado. Uma criança está próxima. O sistema reconhece isto como “risco de ferimento” e imediatamente interrompe a operação.

) 5. OpenMind: construir a sociedade de Bots do amanhã

OpenMind já ultrapassou a fase de pesquisa. Está pronta para impulsionar uma transformação substancial na indústria de Bots.

O fundador Jan Liphardt, ex-professor de biofísica da Universidade de Stanford, está em uma posição central. Ele estudou os mecanismos de coordenação e cooperação entre sistemas complexos. Agora, ele projeta a estrutura para que Bots façam julgamentos e colaborações de forma autônoma. Ele lidera o desenvolvimento tecnológico geral.

Fonte: OpenMind

Essa liderança técnica atraiu um financiamento de 20 milhões de dólares liderado pela Pantera Capital. A OpenMind estabeleceu uma base financeira para o desenvolvimento tecnológico e a expansão do ecossistema. Isso garante a capacidade de execução da visão.

A reação do mercado é positiva. Empresas de hardware principais, incluindo Yushu, Bots ### DEEP Robotics (, Yuejiang ) Dobot ( e UBTECH ), estão adotando o OM1 como seu stack tecnológico central. A rede de colaboração está se expandindo rapidamente.

No entanto, os desafios ainda existem. A rede FABRIC ainda está na fase de preparação. Ao contrário do ambiente digital, o mundo físico apresenta mais variáveis. Os Bots devem operar em um ambiente real imprevisível, em vez de em um laboratório controlado. A complexidade aumenta significativamente.

Apesar disso, a colaboração e a segurança dos Bots precisam de soluções a longo prazo. Precisamos seguir como o OpenMind enfrenta esse desafio e qual é o seu papel no ecossistema dos Bots.