一谈到AI机器人协作板块，大多数都喜欢把问题吹上天：算法强不强硬，模型聪明不聪明、设备够不够自动化。了解过现实生活的中的工业协作后，才会发现往往问题都不是出在技术层面。
全球的AI自动化已经开始有点成熟性，系统都来自不同的厂商，有人负责提供算法，有人提供设备，还有一部分专门负责数据的变化。每个流程都运行正常，但只要出现延误或者损失，事情就反转了。
系统自带的日志各自为政，接口乱七八糟，到最后甩给你一句：“谁负责”。
@Fabric Foundation 生态推动的Fabric Protocal更像是在给机器人成立一种“可追溯的协作账本”。不同参与者可以直接在同一套系统里面去核对事实，这样谁也甩不了锅。
把它带入到现实场景里，会让这套系统更突出细节。
一个工业化仓库里，多种类机器人在同一流水线上工作，巡逻机器人就负责去采集新的数据，分析上传的图像，维修机器人负责去处理平台下发的新维修任务。
当一次设备出现了故障、错误判定时，“可追溯性”登场。
数据采集到分析模型再到调整系统，每一个机器人虽然都是不同厂家、不同系统。但是工作内容不是，一步错就步步错。
Fabric的做法是可以通过关键计算过程去产生可验证性的记录，这份记录可以让第三方去核对执行的证明，解决了在写作出现问题时，调查的结果不再是所谓的内部记录。
另一个被忽略的问题是接口。
机器人厂家普遍都有自己的软件系统，包括服务的API等等。其实真正的难题是：如何让这些能力在一个工作流程里稳定衔接？
fabric还有一点提出了“代理原生基础设施”的概念，本质就是在给机器写作去建立一段新的接口。执行结果、任务、资源，可以直接通过链上统一规则去交互。
靠技术肯定是不够维持长期的结构的，如果规则没有一个稳定的维护者，网络就容易在扩张的过程中出现碎片化。
也应证了那句话：“技术可以复制，规则却难以统一。”
$ROBO 协作激励机制里的顶梁柱。
它可以为长期投入资源、建设项目的参与者拥有治理权。
可激励结构不会一直运行的很完美。
奖励设置的太简单，系统就会出现一批低质量贡献度，可是把门槛调高吧，有可能导致权利集中。
所以不要把$ROBO 当做一个meme币去看待，它需要让长期贡献者赢取优势，同时也要保证短期的投机行为干扰。
当机器逐渐去参与经济活动后，验证、记录、治理权这些底层逻辑自然会体现出它们的用处。
Fabric试图解决的，其实就是这些问题。