OpenMind 集成 NEAR AI 云，解决家庭机器人中的隐私风险

来源：CryptoNewsNet 原文标题：OpenMind 集成 NEAR AI Cloud 以应对家庭机器人中的隐私风险 原文链接：

为什么隐私已成为家庭机器人中的核心问题

OpenMind AGI 已将 NEAR AI Cloud 集成到其机器人软件堆栈中，以解决家庭机器人采用中最持久的障碍之一：用户隐私。该集成实现了双方所描述的“可验证的私有智能”，允许家庭机器人在不暴露敏感家庭数据的情况下，使用基于云的 AI 模型进行推理。这一方法将隐私视为一种技术可强制执行、可审计的机器人系统在私人家庭中运行的属性，而非仅仅是一项政策承诺。

家庭机器人作为移动传感器网络运作。它们依赖摄像头、麦克风和空间映射系统来导航环境、识别物体以及与人互动。实际上，这意味着收集关于家庭布局、日常习惯和个人互动的数据，包括涉及儿童和其他脆弱居住者的内容。

机器人开发者历来面临技术权衡。在设备端处理能力有限，受硬件、功耗和热量限制，限制了 AI 模型的规模和复杂度。云端推理则支持更先进的感知和推理能力，但也带来了数据暴露、滥用或云运营商未授权访问的风险。在大多数消费者部署中，这些风险通过合同保证而非可强制执行的技术控制来管理。

OpenMind 表示，这种折中方案与其在私人生活空间部署自主机器人的目标不符。与 NEAR AI Cloud 的集成旨在消除用户在云端推理过程中在功能能力和数据隐私之间的选择。

背景：OpenMind AGI 及其机器人堆栈

OpenMind AGI 是一家专注于开发面向智能、协作机器的开源基础设施的机器人软件公司。公司宣称的使命是让机器人理解、适应并协同工作，而非作为孤立的设备运行。

OM1：开源机器人操作系统

OpenMind 平台的核心是 OM1，这是一个模块化的 AI 运行时和机器人操作系统。OM1 支持硬件无关，旨在支持多种形态，包括类人机器人、四足机器人以及纯数字代理。它支持结合感知、推理和实时行动的多模态 AI 代理。

OM1 于2025年9月进入测试版，并迅速成为 GitHub 上最受关注的机器人仓库之一。该系统设计在相对经济实惠的硬件上运行，例如 NVIDIA Jetson 设备，同时兼容外部 AI 模型和数据工具。

FABRIC：机器人身份与协调

OpenMind 的 FABRIC 协议为机器人提供可验证的身份、位置和协调能力。公司将其描述为 GPS、VPN 和机器握手协议的结合。FABRIC 实现了安全的点对点通信、带出处的数据共享以及多代理协调。

这一基础设施旨在支持机器人协作、共享任务以及在无需依赖中央权威的情况下验证彼此行为的场景。

OpenMind 应用

OpenMind 应用在 iOS 和 Android 上处于测试阶段，作为机器人服务的市场和协调层。用户可以请求机器人执行任务、提供反馈，以及贡献室内外信号映射等数据。该应用还支持人机交互评估，未来版本将支持在安全关键场景中的远程操作。

NEAR AI Cloud 集成的工作原理

OpenMind 与 NEAR AI Cloud 的集成围绕硬件背书的安全私有推理展开。AI 工作负载不在标准云环境中处理，而是在可信执行环境（(TEEs)）内执行。

安全数据流

机器人捕获的数据在离开设备前会本地加密。传输到云端后，加密数据在基于 Intel TDX 和 NVIDIA Confidential Compute 等硬件技术构建的安全隔离区内处理。

在此环境中，数据会被暂时解密以进行推理，然后立即重新加密，返回给机器人。在任何时候，包括 NEAR AI Cloud 管理员在内的云运营商都无法访问原始数据。

密码验证

系统的一个关键特性是可验证性。每次推理结果都附有密码学证明，确认该计算是在经过验证的安全硬件上执行的。用户和开发者可以独立验证这些证明，用技术证据取代信任保证。

这种方法使 OpenMind 机器人能够使用大型、复杂的 AI 模型，而无需在消费者设备中嵌入昂贵的 GPU 或高功耗硬件。

对用户和开发者的实际益处

对用户而言，主要优势是可审计的隐私。机器人可以执行感知密集型导航或上下文理解等高级任务，而不会产生不透明的数据流。这解决了家庭在考虑引入自主系统时的核心隐私担忧。

对开发者和制造商而言，安全的云端推理降低了硬件需求。通过将密集计算任务卸载，机器人可以实现更低的能耗和更低的材料成本，这对于将消费机器人从小众市场扩展到大众市场至关重要。

NEAR AI Cloud 已报告其基础设施已支持用户总数超过1亿的平台，包括与 Brave 和 Phala Network 等项目的集成。OpenMind 的集成将这一机密计算模型扩展到机器人领域。

自动支付：OpenMind 与 Circle 的集成

隐私并非 OpenMind 解决的唯一基础设施挑战。公司宣布与 Circle 合作，支持基于 USDC 的自主机器人支付。

利用 Circle 的 USDC 稳定币和 x402 协议，OpenMind 机器人可以进行机器对机器和机器对人交易，实现价值的稳定结算。

自动支付的工作原理

运行在 OM1 和 FABRIC 上的机器人可以使用可验证身份自主发起支付。微支付，例如充电或资源使用的小额费用，可以在链上实时结算。演示显示机器人可以在无需人工干预的情况下支付服务费用或从完成的任务中赚取收入。

USDC 被用来避免波动，使交易具有可预测性，适合运营支出。x402 协议支持高吞吐量的微支付，支持每秒数千笔交易的场景。

对机器人行业的影响

自主支付减少了对传统金融中介和手动计费流程的依赖。对于机器人车队，这可以降低交易成本，实现全球运营。密码学验证还可以减少欺诈，简化机器驱动的经济活动的合规性。

OpenMind 的集成对机器人和 AI 基础设施意味着什么

综上所述，OpenMind 与 NEAR AI Cloud 和 Circle 的集成暗示了一种更广泛的架构转变。机器人不仅被设计为设备，更是具有身份、隐私保障和经济能力的网络代理。

这种方法符合超出家庭应用的新兴用例，包括医疗、物流及其他涉及敏感数据和自主决策的环境。通过结合机密计算、密码验证和稳定的数字支付，OpenMind 正在推动一种以技术强制信任而非假设的模型。

监管和安全挑战依然存在，尤其是在自主系统承担更大责任的情况下。然而，降低硬件成本、增强隐私保障以及实现直接经济交互，可能会降低实际部署的门槛。

结论

OpenMind 将 NEAR AI Cloud 的集成带来了应对家庭机器人长期隐私问题的具体技术方案。通过结合硬件背书的机密计算和密码验证，公司使机器人能够在不暴露敏感家庭数据的情况下，使用先进的云端 AI。

结合其通过 Circle 和 USDC 推动的自主支付工作，OpenMind 正在构建一种将机器人视为可验证、隐私保护且具有经济自主能力的代理的基础设施。这些集成解决了实际部署中的限制，并推动了在消费者机器人中强制执行信任的转变。