Brüder, in den letzten zwei Jahren, wenn es um Embodied Intelligence, robotergestützte Automatisierung und die Implementierung intelligenter Agenten geht, wird die Aufmerksamkeit der Leute fast immer von derselben Erzählung angezogen. Wessen Roboter mehr wie Menschen sind, wessen Bewegungen geschmeidiger sind, wer auf der Bühne Kisten tragen, Schrauben drehen und Kleidung falten kann, der repräsentiert die Zukunft. Aber ich habe zunehmend das Gefühl, dass solch ein Trubel die Menschen leicht in die Irre führen kann, denn das, was die Branchenlandschaft wirklich bestimmt, sind nie ein paar Präsentationsvideos, sondern wer die grundlegenden Kooperationsmethoden definiert, wer die Hürden für Hardware und Software festlegt und wer über die Verteilung von Daten und Erträgen entscheidet.

Um in die reale Welt einzutreten, muss die embodiere Intelligenz drei Probleme überwinden. Erstens ist die Hardwarefragmentierung. Verschiedene Hersteller, verschiedene Formen, unterschiedliche Sensoren, verschiedene Motoren, unterschiedliche Kommunikationsprotokolle und Sicherheitsstandards führen dazu, dass dieselbe Fähigkeit nicht plattformübergreifend wiederverwendet werden kann. Zweitens ist die Software-Verschlossenheit. Viele sogenannte Ökosysteme behandeln Entwickler tatsächlich als Outsourcing und Schnittstellen als Almosen. Heute wird ein wenig geöffnet und morgen ein wenig zurückgezogen; je tiefer du eingehst, desto schwieriger wird es, dich zurückzuziehen. Drittens ist die Daten- und Gewinnzentralisierung. Roboter laufen in deiner Fabrik, die Daten fließen jedoch in die Cloud eines anderen, die Aufgaben werden von jemand anderem koordiniert, und die Abrechnung wird von jemand anderem abgezogen, sodass du am Ende nur die geliehene Effizienz besitzt.

Dieses Modell scheint kurzfristig schnell voranzukommen, wird jedoch langfristig die Branche einsperren. Kleinere Hardware-Hersteller können billigere und robustere Gelenke oder Sensoren herstellen, die nicht in das Mainstream-System integriert werden können. Entwickler können intelligentere Planungs- oder Steuerungsmodule erstellen, die nur gemäß den Plattformregeln verteilt werden können, wobei die Gewinnverteilung und die Berechtigung zur Veröffentlichung nicht von ihnen entschieden werden. Unternehmensbenutzer haben es noch schlimmer; der Einsatz von Robotern sollte Stabilität und Kontrolle bieten, aber entscheidende Fähigkeiten hängen von externen Plattformen ab. Wenn sich Schnittstellen ändern, die Autorisierung strenger wird oder die Preise steigen, müssen alle Prozesse neu gestartet werden. Die embodiere Intelligenz wird als die nächste Generation der Produktivität angepriesen, endet jedoch oft als das nächste Generation der Mietgeschäfte.

Gerade deshalb ziehe ich es vor, meine Zeit auf die weniger auffälligen, aber entscheidenden infrastrukturellen Elemente zu verwenden. Der Weg der Fabric Foundation ist ein typisches Beispiel für eine Gegenwindentscheidung. Sie investiert nicht alle Ressourcen in ein einzelnes schickes Hardwareprodukt und erzeugt auch nicht durch geschlossene große Modelle ein Gefühl von Geheimnis, sondern fokussiert sich auf eine herausfordernde und langfristige Aufgabe: eine offene Kooperationsbasis für die embodiere Intelligenz zu schaffen, sodass Roboter, Entwickler, Hardware-Hersteller und Anwendungsbereiche unter denselben Regeln zusammenarbeiten können, ohne dass ein großer Akteur sie mit eigenen Standards drängen kann.

Wenn viele Menschen zum ersten Mal von dieser Erzählung hören, haben sie instinktiv das Gefühl, es sei wieder leeres Gerede. Open Source, Dezentralisierung, kollaborative Wirtschaft klingen alle sehr groß. Aber wenn du es wirklich zerlegst, wirst du feststellen, dass die Logik tatsächlich sehr hart und sehr pragmatisch ist. Was der embodiere Intelligenz am meisten fehlt, ist nicht die Vision, sondern wiederverwendbare Ingenieurfähigkeiten und nachhaltige Anreizstrukturen. Open Source bedeutet nicht, Wohltätigkeit zu betreiben; sein Wert liegt darin, repetitive Arbeiten auf ein Minimum zu reduzieren, die Teilnahmebarriere für das Ökosystem zu senken und die Wertverteilung näher an den Beitrag selbst zu bringen.

Zuerst das offensichtlichste: Hardware-Dekopplung. Eines der größten Probleme in der Robotikbranche heute ist, dass jeder Hersteller seine eigene geschlossene Vollstack entwickeln möchte. Die Hardware-Schnittstellen sind eigenständig, die Treiberprotokolle sind eigenständig, der Bewegungssteuerungs-Stack ist eigenständig, selbst die Aufgabenplanungswerkzeuge sind eigenständig. Das Ergebnis ist, dass der Wechsel zu einem neuen Roboter einem Wechsel in eine andere Welt entspricht. Die Zeit der Entwickler wird mit Anpassungen und Übertragungen vergeudet, die Hardware-Hersteller sind auf nicht kompatible Inseln gefangen, und die Anwendungsbereiche sind gezwungen, Kompromisse bei einer kleinen Anzahl von Anbietern einzugehen.

Die Fabric Foundation betont die Verwendung einer einheitlichen Abstraktionsschicht, um Hardwareunterschiede nach Möglichkeit in der unteren Ebene zu verbergen, damit die oberen Fähigkeiten und Aufgaben plattformübergreifend migriert werden können. Die zentrale Bedeutung liegt nicht in der Erstaunlichkeit einer bestimmten Funktion, sondern in dem Versuch, die embodiere Intelligenz wie in der frühen Phase des mobilen Internets auf eine skalierbare Basis zu bringen. Du musst nicht für jedes Motor-Modell die Steuerungslogik neu schreiben, noch musst du für jede Tiefenkamera eine neue Wahrnehmungspipeline erstellen, noch musst du für jedes Herstellertool eine neue Konfigurationsmethode erlernen. Für Entwickler bedeutet dies, dass dieselbe Fähigkeit auf mehr Geräten laufen kann und die Investitionsrendite deutlich verbessert wird. Für Hardware-Hersteller bedeutet es, dass sie ihre Hardware nur mit den unteren Standards verbinden müssen, um Zugang zu einem größeren Markt zu erhalten, anstatt sich auf Verkaufsteams zu verlassen, um Integrationen einzeln zu verhandeln. Für Anwendungsbereiche wird die Roboterversorgung austauschbarer, die Verhandlungsmacht stärker und auch sicherer.

Aber nur mit technischer Abstraktion ist es nicht genug. Um das Ökosystem der embodiere Intelligenz zum Laufen zu bringen, müssen Kooperation und Verteilung gelöst werden. Viele so genannte Plattformen bieten oberflächlich Werkzeuge und Märkte an, halten tatsächlich aber die Schlüsselressourcen in ihren eigenen Händen. Du trägst Code bei, die Plattform behält den Traffic. Du trägst Daten bei, die Plattform behält die Erträge aus dem Training. Du trägst Geräte bei, die Plattform behält die Dispositionsrechte. Letztlich wirst du umso mehr teilnehmen, je abhängiger du wirst, und je abhängiger du bist, desto schwächer wirst du. Das ist keine nachhaltige Industriestruktur.

Die Fabric Foundation betont ein Mechanismusdesign, das Beiträge, Kredit und Erträge miteinander verknüpft. Was hier am meisten diskutiert werden sollte, ist die Positionierung von ROBO im Ökosystem. Viele Menschen gewöhnen sich daran, Token als Preisschilder zu betrachten, deren Anstieg oder Fall alles bestimmt. Aber wenn du nur auf den Preis achtest, verpasst du das Wichtigste – Token sind hier eher wie Treibstoff und Instrumente für ein Kooperationssystem. Sie bringen Teilnahmerechte, Ressourcennutzung, Aufgabenabrechnung und Kreditakkumulation in dasselbe Buchhaltungssystem und verwenden wirtschaftliche Mittel, um die Ausführbarkeit der Regeln zu gewährleisten.

Ich ziehe es vor, diesen Prozess als die Verbindung von drei Verbindungen zu verstehen. Die erste ist die Ressourcenintegrationsverbindung. Damit Geräte in ein Kooperationsnetzwerk eintreten können, reicht es nicht aus, einfach eine Internetverbindung herzustellen; sie müssen erkannt, reguliert und gemessen werden. Hardware-Hersteller und Knotenanbieter müssen Kosten investieren, und das System benötigt eine Einheit, die messen und regulieren kann. In diesem Fall übernimmt ROBO die Rolle von Eintrittskarte und Garantie. Du kannst die Dienstleistungsqualität nicht einfach mit mündlichen Zusagen garantieren, noch kannst du eine zentralisierte Überprüfung über alle globalen Langzeitgeräte durchführen; Pfand- und Bestrafungsmechanismen sind die allgemeineren Mittel.

Der zweite Schritt ist die Fähigkeit zur Verteilung. Wie können von Entwicklern geschriebene Fähigkeitsmodule, Aufgaben-Skripte und Kontrollstrategien von mehr Menschen wiederverwendet und kontinuierlich weiterentwickelt werden? Reines Open Source kann zwar die Verbreitung fördern, aber in der Realität erfordert die langfristige Wartung auch Rückflüsse; andernfalls können Open-Source-Projekte nach dem Abklingen der Begeisterung leicht zum Stillstand kommen. Durch On-Chain-Abrechnungen und Gewinnverteilungen können Fähigkeitsanbieter bei der Nutzung Erträge erzielen, was Anreize für Wartung und Aktualisierung schafft. Wichtiger ist, dass diese Erträge kein Geschenk der Plattform sind, sondern die Standardregeln auf Protokollebene reduzieren die menschliche Unsicherheit.

Der dritte Schritt ist die Kreditakkumulationsverbindung. Was bei der embodiere Intelligenz am seltensten ist, sind nicht die Demovorführungen, sondern die stabile Ausführung. Ob ein Roboter eine Aufgabe rechtzeitig erledigen kann oder ob er in einer komplexen Umgebung sicher und konsistent bleibt, all dies erfordert langfristige Aufzeichnungen und Bewertungen. Zentralisierte Plattformen können natürlich auch Bewertungen vornehmen, aber die Bewertungsregeln können jederzeit geändert werden, und Daten können verborgen oder bearbeitet werden. Um die Ausführungsaufzeichnungen, Leistungskennzahlen, Fehler und Streitigkeiten in eine nicht leicht veränderbare Geschichte zu überführen, muss der Kredit tatsächlich übertragbar sein. Der Wert, dass Kredit übertragbar ist, liegt darin, dass wenn du den Hardware-Anbieter, den Szenarien-Partner oder sogar das Land und die Region wechselst, deine historischen Beiträge immer noch identifiziert werden können, du höhere Wertaufgaben erhalten kannst, du günstigere Ressourcenabrufe erhalten kannst und es dir leichter fällt, spezialisierte Arbeitsteilung zu bilden.

Wenn diese drei Verbindungen hergestellt sind, hat die embodiere Intelligenz die Chance, von einem Projektansatz zu einem Netzwerkansatz überzugehen. Viele Robotikunternehmen nehmen Projekte an, als wären sie Ingenieure, und verlassen sich auf Individualisierung und manuelle Arbeit, nur um nach der Auslieferung auseinanderzubrechen. Netzwerkbildung bedeutet, dass du komplexe Aufgaben in kombinierbare Module zerlegen kannst, diese Module an verschiedene Knoten zur Ausführung weitergeben kannst und die Fähigkeiten und Kredite der Knoten marktfähig anpassen kannst. So hängt die Skalierung nicht mehr vollständig von der Produktionskapazität eines einzelnen Unternehmens ab, sondern von der Effizienz der Zusammenarbeit im gesamten Netzwerk.

Natürlich, so gut es auch klingt, müssen wir uns den realen Widerständen stellen. Der Weg zur offenen Basis hat drei Hürden, die überwunden werden müssen.

Der erste Schritt ist die Konsistenz über Hardware hinweg. Hardware-Dekopplung bedeutet nicht, dass die Unterschiede in der physischen Welt verschwinden. Unterschiede in Spielräumen und Steifigkeiten zwischen Gelenken, unterschiedliche Geräuschcharakteristika verschiedener Sensoren und unterschiedliche Stabilitätsgrenzen verschiedener Körperstrukturen führen dazu, dass dieselbe Aufgabe auf verschiedenen Geräten unterschiedlich ausgeführt wird. Um diese Unterschiede auf der unteren Ebene zu absorbieren, sind umfangreiche Ingenieurarbeiten erforderlich, und es bedarf auch einer ausreichenden Menge an realen Szenariodaten zur Kalibrierung. Dieser Prozess wird nicht über Nacht abgeschlossen sein, aber die Richtung ist richtig, denn je früher eine einheitliche Abstraktion etabliert wird, desto mehr können die Ergebnisse für zukünftige Iterationen wiederverwendet werden.

Der zweite Schritt ist der kalte Start des Ökosystems. Egal wie gut die Fähigkeitsmodule sind, ohne ausreichend Geräte und Szenarien, die sie nutzen, wird es schwierig sein, Erträge zu generieren. Je mehr Geräte es gibt, desto weniger hochwertige Fähigkeiten gibt es, die sie unterstützen können, was es schwer macht, Benutzer zu halten. Je mehr Szenarien es gibt, desto weniger stabile Distributions- und Abrechnungsmechanismen gibt es, was es schwierig macht, langfristig zu funktionieren. Der kalte Start benötigt Strategien und Geduld. Ein gangbarer Weg besteht darin, zuerst in einer kleinen Anzahl von hochpreisigen Szenarien tief zu arbeiten, wie z.B. Lagerinspektionen, Sicherheitsüberwachungen, Anlagenwartungen, Parklieferungen und industrielle Qualitätskontrollen. Diese Szenarien erfordern hohe Stabilität und Messbarkeit, weshalb sie besser geeignet sind, um positive Zyklen mit Krediten und Abrechnungsmechanismen zu schaffen. Sobald diese Szenarien erfolgreich umgesetzt sind, können sie auf natürliche Weise mehr Teilnehmer anziehen, um auf langfristige Anwendungen zu erweitern.

Der dritte Schritt ist Sicherheit und Governance. Das größte Risiko für offene Netzwerke besteht in zwei Dingen: erstens, Hexenangriffe und Ertragsbetrug, und zweitens, böswillige Aufgaben und unklare Verantwortung. Embodierte Intelligenz unterscheidet sich von reiner Software, da sie die Vermögenswerte und die persönliche Sicherheit in der realen Welt beeinflussen kann, weshalb Governance priorisiert werden muss. Es bedarf klarer Grenzen für Aufgabenrechte, sicherer Sandkästen für Geräte, Risikostufen und versicherungsähnlicher Mechanismen. Außerdem müssen Verstöße von Knoten schnell bestraft und isoliert werden. Hier sind sowohl technische Lösungen als auch Gemeinschaftsgovernance und standardisierte Prozesse erforderlich. Gut umgesetzt, wird es zu einem Wettbewerbsvorteil. Schlecht umgesetzt, kann jeder Vorfall das Vertrauen schwer erschüttern.

Viele Menschen fragen sich, warum so viele komplexe Probleme in einem offenen System gelöst werden sollten; die großen Unternehmen schließen die Quelle nicht ein, um es einfacher zu machen? Meine Auffassung ist, dass die Komplexität der embodiere Intelligenz bestimmt, dass sie nicht langfristig von einer kleinen Anzahl von Unternehmen monopolisiert werden kann. Es benötigt massives, differenziertes Branchenwissen, eine Vielzahl unterschiedlicher Hardware-Formen und sich ständig ändernde Szenarioanpassungen. Kurzfristig können einige Unternehmen einige Starprodukte entwickeln, aber langfristig werden sie auf Grenzen stoßen, die Kosten steigen, die Innovation wird langsamer, und das Ökosystem wird geschlossen. Offene Zusammenarbeit ist keine romantische Vorstellung, sondern eine realistischere Wahl zur Bewältigung komplexer Systeme.

Wenn du die embodiere Intelligenz als die nächste Generation der Produktivität betrachtest, muss die Verbreitung der Produktivität auf Standardisierung, Modularisierung, Austauschbarkeit und Zusammenarbeit basieren. Der Wert der Fabric Foundation liegt darin, dass sie eher wie eine Straße für die Branche ist, anstatt eine Mautstelle auf der Straße zu bauen. Sie versucht, Schlüsselkompetenzen aus den Black Boxes der Unternehmen herauszuholen, damit mehr Menschen beitragen können und auch die Beiträger vorhersehbarere Rückflüsse erhalten. ROBO fungiert in diesem Rahmen mehr wie ein Koordinator, der den Fluss von Ressourcen und Erträgen mit umsetzbaren Regeln versieht, wodurch das Vertrauen zwischen den Teilnehmern nicht vollständig von zentralisierten Garantien abhängt.

Ich möchte nicht sagen, dass es sich um einen Messias handelt. Kein Projekt kann alle Probleme der Branche allein lösen. Es benötigt Zeit zur Validierung und eine größere Beteiligung aus der realen Welt. Es könnte Umwege geben, es könnte Konkurrenz- und Regulierungsdruck geben, und es könnte in bestimmten Phasen langsam erscheinen. Aber wenn du bereit bist, deinen Blick von kurzfristigen Aufregungen abzuwenden, wirst du feststellen, dass das, was der Branche wirklich fehlt, Teams und Gemeinschaften sind, die bereit sind, die Basis zu schaffen, Kooperationsregeln zu definieren und Mechanismen zur Wertverteilung in die Verträge zu schreiben. Das Ende der embodierten Intelligenz ist nicht die Show einiger Firmen, sondern die Zusammenarbeit unzähliger Teilnehmer.

Deshalb ziehe ich es vor, diese lange Abhandlung mit einer einfacheren Beurteilung zu beenden. Das zukünftige, wirklich mächtige Robotik-Ökosystem wird sicherlich dafür sorgen, dass Hardware-Hersteller einen Weg haben, dass Entwickler Geld verdienen können, dass Anwendungsbereiche Wahlmöglichkeiten haben, dass Geräte-Knoten eine Einkommensquelle haben und dass Daten und Kredite zuverlässig aufgezeichnet werden können. Solange ein System in diese Richtung kontinuierlich vorankommt, ist es wert, ernsthaft erforscht und daran teilgenommen zu werden. Was die kurzfristigen Geräusche, Kontroversen, Anstiege und Rückgänge betrifft, wird das früher oder später vorübergehen; übrig bleibt nur die wiederverwendbare Technologie, die funktionierenden Kooperationsprozesse und die tragenden Strukturen für Wachstum.

Wenn du bereits in der Robotikentwicklung, Hardwareproduktion oder Szenarienumsetzung tätig bist, oder wenn du einfach nur nach einer langfristigen Richtung suchst, ziehe es in Betracht, deinen Fokus von einem einzelnen Produkt auf die Veränderungen in den grundlegenden Kooperationsmethoden zu verschieben. Denn sobald sich die Kooperationsmethoden ändern, wird auch die Verteilung der Interessen in der Branche neu geschrieben, und die Quellen der Innovation werden ebenfalls neu verfasst. Viele Menschen warten, bis die Muster festgelegt sind, um einzusteigen, und sind oft nur Nachfolger. Die wirklichen Chancen liegen oft in den frühen Phasen der Infrastruktur, in diesen nicht so auffälligen, aber entscheidenden Bereichen.

\u003cm-71/\u003e

\u003cc-21/\u003e

\u003ct-39/\u003e