Teknologi robotika berkembang dengan cepat dan menarik perhatian global. Berjalan bersama robot anjing atau memiliki humanoid yang membantu pekerjaan rumah kini bukan lagi hal yang terasa jauh.
Langkah selanjutnya menjadi penting saat ini. Bagaimana manusia bekerja bersama robot? Bagaimana robot bekerja sama dengan robot lain? Laporan ini mengulas jawabannya melalui OpenMind.
Poin Utama
OpenMind mengembangkan runtime open-source bernama âOM1â. OM1 menciptakan lingkungan di mana semua robot dapat berkomunikasi dan bekerja sama secara bebas, tanpa memandang pabrikan atau jenis perangkatnya.
Jaringan blockchain OpenMind, âFABRICâ, menyediakan sistem verifikasi identitas robot, pencatatan transaksi, serta mekanisme verifikasi terdistribusi. FABRIC menjadi fondasi bagi terciptanya ekonomi mesin yang otonom.
OpenMind juga menggunakan standar ERC-7777 untuk mendefinisikan aturan perilaku robot. Selain itu, OpenMind tengah mengembangkan âPhysical AI Safety Layerâ bersama AIM Intelligence. Kombinasi keduanya dirancang untuk mencegah malfungsi dan menghalangi serangan eksternal terhadap sistem robotik.
1. Robotika Berkembang Jauh Lebih Cepat dari yang Kita Duga
Robotika tidak lagi menjadi bagian dari masa depan yang jauh atau terbatas hanya untuk kalangan tertentu.
Beberapa tahun lalu, robot hanya terlihat di laboratorium atau lokasi industri. Kini mereka mulai memasuki kehidupan sehari-hari. Orang-orang berjalan bersama robot anjing di taman atau humanoid yang membantu pekerjaan rumah tangga bukan lagi adegan dari film fiksi ilmiah.
1X Technologies baru-baru ini memperkenalkan âNeoâ, humanoid rumah tangga yang semakin mendekatkan realitas tersebut. Konsumen kini dapat memiliki robot asisten rumah pribadi dengan biaya langganan $499 per bulan atau pembayaran awal $20.000. Harganya masih tinggi, tetapi maknanya jelas yaitu teknologi robotika telah memasuki rumah konsumen.
Selain Neo, perusahaan global mempercepat inovasi melalui kompetisi yang semakin intens. Pemain pentingnya meliputi Figure, Tesla, dan Boston Dynamics dari Amerika Serikat, serta Unitree dari China. Tesla berencana memproduksi massal humanoid âOptimusâ mulai tahun 2026 dan memasang harga di bawah kendaraan mereka.
Industri robotika berkembang pesat menuju pasar konsumen. Apa yang dulu terasa sebagai masa depan yang jauh kini hadir lebih cepat dari yang diperkirakan, membuka pintu menuju realitas keseharian yang baru.
2. Robotika dalam Kehidupan Sehari-hari: Kemungkinan dan Keterbatasan
Perubahan apa yang bisa dibawa teknologi robotika ke dalam kehidupan kita sehari-hari? Mari bayangkan masa depan ketika kita hidup berdampingan dengan robot.
Neo membersihkan rumah. Robot anjing Unitree bermain dengan anak-anak. Optimus pergi ke supermarket dan berbelanja bahan untuk makan malam. Setiap robot membagi tugas dan menyelesaikannya secara bersamaan. Pengguna menikmati hari yang jauh lebih efisien.
Mari kita melangkah lebih jauh lagi. Bagaimana jika robot-robot tersebut dapat bekerja sama menangani tugas yang lebih kompleks?
Optimus berbelanja di supermarket. Neo memeriksa isi kulkas dan meminta Optimus membeli bahan tambahan. Figure menyesuaikan resep berdasarkan informasi alergi pengguna. Setiap robot terhubung secara real-time dan beroperasi secara organik sebagai satu tim. Pengguna hanya memberi satu perintah: âAku mau membuat omurice.â
Namun semua ini masih merupakan mimpi yang jauh. Robot belum memiliki kecerdasan yang cukup untuk merespons situasi dengan fleksibel. Ada masalah yang lebih besar: setiap robot beroperasi dalam sistem tertutup dengan tumpukan teknologi masing-masing.
Robot dari pabrikan berbeda kesulitan bertukar data atau bekerja sama dengan mulus. iPhone dapat berbagi foto melalui AirDrop dengan sesama iPhone, tetapi tidak dapat melakukannya dengan Samsung Galaxy. Robot menghadapi keterbatasan yang sama.
Tentu saja, kerja sama robot bisa terjadi dalam kondisi tertentu seperti Helix milik Figure: pabrikan sama, teknologi sama.
Namun kenyataan jauh lebih kompleks. Industri robotika saat ini berkembang pesat, seperti ledakan Kambrium, dengan banyak jenis robot baru yang bermunculan.
Pengguna di masa depan akan memilih berbagai robot berdasarkan kebutuhan dan preferensi, bukan hanya terpaku pada satu merek. Rumah kita hari ini sudah menunjukkan pola tersebut. Kita memilih kulkas Samsung, mesin cuci LG, dan vacuum Dyson.
Sekarang bayangkan robot dari berbagai pabrikan bekerja bersama dalam satu rumah. Robot dapur memasak. Robot pembersih mengepel lantai. Kedua robot tersebut tidak dapat berbagi informasi lokasi. Bahkan jika mereka berbagi data, mereka tidak dapat menafsirkannya dengan benar. Metode perhitungan jarak dan satuan ukur mereka berbeda.
Mereka gagal melacak pergerakan satu sama lain. Terjadilah tabrakan. Ini baru contoh sederhana. Semakin banyak robot dan semakin kompleks tugasnya, risiko kebingungan dan tabrakan akan semakin besar.
3. OpenMind: Membangun Dunia Tempat Robot Dapat Bekerja Sama
OpenMind hadir untuk menyelesaikan berbagai masalah tersebut.
OpenMind membebaskan robot dari tumpukan teknologi yang tertutup dan membangun ekosistem terbuka di mana semua robot dapat bekerja bersama. Pendekatan ini memungkinkan robot dari berbagai pabrikan berkomunikasi dan berkolaborasi secara bebas.
OpenMind memperkenalkan dua fondasi inti untuk mewujudkan visi ini. Pertama, âOM1â berfungsi sebagai runtime open-source untuk robot. OM1 menyediakan metode komunikasi yang terstandardisasi sehingga robot dengan perangkat keras berbeda tetap dapat saling memahami dan bekerja sama.
Kedua, âFABRICâ beroperasi sebagai jaringan berbasis blockchain. FABRIC membangun lingkungan kolaborasi yang dapat dipercaya antar robot. Kedua teknologi ini menciptakan ekosistem tempat semua robot beroperasi secara organik sebagai satu tim, tanpa memandang pabrik pembuatnya.
3.1. OM1: Membuat Robot Lebih Cerdas dan Fleksibel
Seperti yang dibahas sebelumnya, robot yang ada saat ini terjebak dalam sistem tertutup dan sulit berkomunikasi satu sama lain.
Secara lebih spesifik, robot bertukar informasi dalam bentuk data biner atau format kode terstruktur. Format ini berbeda-beda antar pabrikan dan menyebabkan masalah kompatibilitas. Misalnya, robot dari Perusahaan A mengekspresikan lokasi sebagai koordinat (x, y, z), sementara robot dari Perusahaan B menggunakan (lintang, bujur, ketinggian). Meski berada dalam ruang yang sama, mereka tidak bisa memahami posisi satu sama lain. Setiap pabrikan memiliki struktur data dan format yang berbeda.
OpenMind menyelesaikan masalah ini melalui âOM1â, sebuah runtime open-source. Analoginya mirip Android yang dapat berjalan di berbagai perangkat dari berbagai produsen. OM1 bekerja dengan cara serupaâmemungkinkan semua robot berbicara dengan âbahasaâ yang sama, terlepas dari perangkat keras yang digunakan.
OM1 membuat robot memahami dan memproses informasi berbasis bahasa alami. Makalah OpenMind berjudul âA Paragraph is All It Takesâ menjelaskan konsep ini dengan sangat jelas. Komunikasi robot tidak lagi membutuhkan perintah atau format rumit. Cukup satu paragraf konteks dalam bahasa alami agar robot saling memahami dan bekerja sama.
Bagaimana OM1 bekerja secara detail?
Pertama, robot mengumpulkan informasi lingkungan melalui berbagai sensor seperti kamera dan mikrofon. Data ini masuk sebagai format biner tetapi kemudian diubah menjadi bahasa alami menggunakan model pengenalan multimodal. VLM (Vision Language Model) memproses informasi visual. ASR (Automatic Speech Recognition) memproses audio. Hasilnya berupa kalimat seperti âSeorang pria menunjuk kursi di depanâ atau âPengguna mengatakan âpergi ke kursi ituâ.â
Kalimat-kalimat ini dikumpulkan melalui Natural Language Data Bus. Data kemudian disatukan oleh Data Fuser menjadi laporan situasi dan dikirim ke beberapa LLM. LLM menganalisis laporan tersebut dan menentukan tindakan berikutnya untuk robot.
Pendekatan ini memberikan keunggulan jelas. Robot dari pabrikan berbeda dapat bekerja sama tanpa hambatan. OM1 menciptakan lapisan abstraksi berbasis bahasa alami di atas perangkat keras. Neo dan Figure dapat memahami perintah bahasa alami yang sama dan melakukan tugas yang identik. Setiap pabrikan tetap mempertahankan teknologi dan perangkat kerasnya sendiri, sementara OM1 memungkinkan kerja sama bebas antar robot.
Selain memungkinkan kolaborasi lintas pabrikan, OM1 juga mengintegrasikan berbagai model open-source sebagai modul runtime, bukan bersaing dengan mereka. Ketika robot membutuhkan manipulasi presisi, OM1 memanggil model Pi (Physical Intelligence). Untuk pengenalan suara multibahasa, OM1 dapat menggunakan model ASR Omnilingual dari Meta. OM1 mengombinasikan modul sesuai kebutuhan, memberikan fleksibilitas dan skalabilitas tinggi.
Kekuatan OM1 tidak berhenti di sana. Karena OM1 dibangun di atas LLM, robot tidak hanya menjalankan perintah sederhana. Mereka memahami konteks situasi dan dapat mengambil keputusan secara mandiri.
Mari lihat contoh konkret. Di depan robot terdapat beberapa objek. Seseorang mengatakan, âAmbil barang yang berhubungan dengan gurun.â Robot tradisional gagal karena kategori âbarang gurunâ tidak ada dalam aturan yang sudah ditentukan. OM1 berbeda. Berkat LLM, robot memahami hubungan konseptual antara âgurunâ dan âkaktusâ. Robot memilih boneka kaktus tersebut. OM1 tidak hanya memungkinkan kolaborasi antar robot, tetapi juga membuat setiap robot menjadi lebih cerdas.
3.2. FABRIC: Jaringan yang Menyatukan Robot Terdistribusi Menjadi Satu Kesatuan
OM1 membuat robot lebih cerdas dan memungkinkan komunikasi yang lancar antar robot. Namun di luar komunikasi, ada tantangan besar yang tersisa. Bagaimana robot dari sistem yang berbeda bisa saling percaya ketika mereka bekerja sama? Sistem harus dapat memverifikasi robot mana yang melakukan suatu tugas dan apakah tugas tersebut sudah diselesaikan dengan benar.
Dalam masyarakat manusia, hukum mengatur perilaku dan kontrak menjamin pelaksanaan. Mekanisme ini memungkinkan orang bekerja sama dengan aman, bahkan dengan orang asing. Ekosistem robot membutuhkan mekanisme yang sama.
OpenMind mengatasi masalah ini melalui âFABRICâ, sebuah jaringan berbasis blockchain. FABRIC menghubungkan robot dan mengoordinasikan kerja sama mereka.
Bagaimana struktur inti FABRIC bekerja?
FABRIC dimulai dengan memberikan âidentitasâ pada setiap robot. Setiap robot dalam jaringan FABRIC menerima identitas unik berdasarkan standar ERC-7777 (Governance for Human Robot Societies).
Robot dengan identitas ini membagikan lokasi, status tugas, dan informasi lingkungan mereka ke jaringan secara real-time. Pada saat yang sama, mereka menerima pembaruan status dari robot lain. Layaknya minimap dalam permainan strategi, semua robot dapat memantau posisi dan status satu sama lain dalam satu peta bersama.
Namun berbagi informasi saja tidak cukup. Robot bisa saja mengirim informasi yang salah akibat kesalahan sensor. FABRIC memanfaatkan mekanisme konsensus blockchain untuk menjamin keandalan data.
Pertimbangkan skenario nyata. Robot pengantar A bekerja sama dengan robot gudang B untuk memindahkan barang. Robot B melaporkan bahwa ia berada di lantai 2. Sensor dan robot lain di sekitar, seperti robot elevator, melakukan verifikasi silang. Seperti node blockchain yang memverifikasi transaksi, robot-robot ini bersama-sama mencapai konsensus mengenai lokasi B. Jika B melaporkan lantai 2 tetapi sebenarnya berada di lantai 3, jaringan akan mendeteksi ketidaksesuaian tersebut, mencatat informasi yang benar, dan robot A akan bergerak ke lokasi yang tepat.
Peran FABRIC tidak berhenti pada verifikasi. FABRIC juga menyediakan berbagai fungsi penting untuk Machine Economy yang akan datang.
Pertama adalah perlindungan privasi. Blockchain transparan, tetapi ekosistem robot nyata membutuhkan perlindungan data sensitif. FABRIC menggunakan struktur terdistribusi yang memisahkan subnet berdasarkan tugas atau lokasi dan menghubungkannya melalui net hub servers. Struktur ini membantu menjaga privasi, meski masih ada ruang untuk peningkatan yang sedang diteliti lebih lanjut.
Selain itu, FABRIC menyediakan Machine Settlement Protocol (MSP). MSP mengotomatiskan escrow, verifikasi, dan penyelesaian pembayaran. Setelah sistem memverifikasi bahwa sebuah tugas telah selesai, pembayaran secara otomatis dikirim dalam bentuk stablecoin, dan semua bukti transaksi dicatat di blockchain. Robot pada akhirnya akan berkembang dari sekadar bekerja sama menjadi agen ekonomi yang dapat bertransaksi secara mandiri.
4. Bagaimana Jika: Gambaran Kehidupan Masa Depan dengan OpenMind
4.1. Dunia Baru: Utopia dengan Robot
Selama ini kita membayangkan sebuah Machine Economy di mana robot dapat berpartisipasi langsung dalam aktivitas ekonomi. Robot mampu menilai situasi secara mandiri, memesan barang, bekerja sama dengan robot lain, dan melakukan pertukaran nilai. OpenMind kini membawa imajinasi tersebut menuju kenyataan.
Seperti apa kehidupan sehari-hari yang bisa terbentuk? Dalam video demo OpenMind, pengguna meminta robot, âTolong belikan aku makan siang.â Robot kemudian pergi ke toko, memastikan pesanan, membayar langsung menggunakan aset kripto, dan kembali membawa makanan. Sekilas terlihat sederhana, tetapi maknanya besar. Robot tidak lagi hanya mengeksekusi perintah dalam lingkungan terbatas mereka berkembang menjadi agen ekonomi yang dapat mengambil keputusan dan bertindak secara mandiri.
Bayangan ini dapat meluas. Di masa depan, bukan hanya transaksi antara manusia dan robot, tetapi robot juga akan bertransaksi langsung dengan robot lain. Misalnya, sebuah humanoid rumah tangga kehabisan persediaan saat membersihkan rumah. Robot tersebut memesan barang ke robot mart terdekat secara otomatis. Kontrak pintar tercipta secara instan, robot mart mengirim barang, dan robot rumah tangga memastikan pesanan serta menyelesaikan pembayaran dengan stablecoin.
Bentuk-bentuk baru pertukaran nilai yang sebelumnya tidak ada akan muncul. Robot pengantar dapat menghitung rute optimal dan meminta data dari robot lalu lintas di area tertentu, lalu membayar biaya kecil untuk informasi tersebut. Kolaborasi kecil dalam aktivitas harian berubah menjadi transaksi bernilai ekonomi.
4.2. Dunia Berbahaya: Distopia dengan Robot
Robotika tidak lagi menjadi sekadar fantasi film fiksi ilmiah. Di Tiongkok, konsumen dapat membeli robot anjing seperti Unitree Go2 dengan harga sekitar $1.000 dan humanoid seperti Engine AI PM01 dengan harga sekitar $12.000. Adopsi massal meningkat sangat cepat.
Namun, sekadar menambah jumlah robot dalam kehidupan sehari-hari bukanlah hal terpenting. Kemampuan penilaian robot masih terbatas dan aspek keselamatan belum sepenuhnya terjamin. Jika robot salah memahami situasi dan mengambil keputusan berbahaya, risiko yang tercipta dapat menimbulkan bahaya langsung bagi manusia. Kerusakan yang ditimbulkan bisa jauh lebih besar daripada sekadar kecelakaan kecil.
OpenMind secara langsung menangani masalah ini. Setiap robot memperoleh identitas unik melalui standar ERC-7777, yang berfungsi sebagai pagar pengaman. Misalnya, robot anjing diberi identitas âteman dan pelindung manusia.â Identitas ini mencegah robot mengambil tindakan yang dapat melukai manusia. Robot tersebut selalu memastikan perilaku ramah dan aman. Robot juga terus mengevaluasi identitas dan perannya, serta memblokir tindakan yang tidak sesuai.
OpenMind melangkah lebih jauh. Bersama AIM Intelligence, mereka mengembangkan Physical AI Safety Layer, sebuah lapisan keamanan yang mencegah halusinasi AI dan melindungi robot dari intrusi serta serangan eksternal. Contohnya, ketika robot mencoba bergerak sambil membawa benda tajam dan seorang anak berdiri di dekatnya, sistem mengenali risiko cedera dan segera menghentikan gerakan robot tersebut.
5. OpenMind: Membangun Masyarakat Robot Masa Depan
OpenMind bergerak melampaui tahap riset dan mulai membangun sistem yang dapat mengubah industri robotika secara menyeluruh.
Pendiri OpenMind, Jan Liphardt, mantan profesor biofisika Stanford, berperan sentral dalam visi ini. Ia telah lama meneliti mekanisme koordinasi dan kerja sama dalam sistem kompleks. Kini ia merancang struktur di mana robot dapat mengambil keputusan secara mandiri dan bekerja sama secara efektif. Ia memimpin keseluruhan pengembangan teknologi OpenMind.
Kepemimpinan teknis ini menarik pendanaan sebesar $20 juta dalam putaran investasi yang dipimpin Pantera Capital. Pendanaan tersebut memberikan fondasi finansial bagi perluasan teknologi dan perkembangan ekosistem OpenMind, sekaligus meningkatkan kemampuan eksekusi untuk mewujudkan visi jangka panjangnya.
Respons pasar pun positif. Perusahaan perangkat keras besar seperti Unitree, DEEP Robotics, Dobot, dan UBTECH mulai mengadopsi OM1 sebagai stack teknologi inti mereka. Jaringan kolaborasi berkembang dengan sangat cepat.
Namun, tantangan tetap ada. Jaringan FABRIC masih dalam tahap persiapan. Berbeda dengan lingkungan digital, dunia fisik memiliki lebih banyak variabel yang sulit diprediksi. Robot harus beroperasi di lingkungan nyata yang tidak terkontrol seperti laboratorium, sehingga tingkat kompleksitas meningkat secara signifikan.
Meski begitu, kolaborasi antara robot dan keamanan fisik adalah masalah jangka panjang yang membutuhkan solusi berkelanjutan. Kita perlu terus mengikuti bagaimana OpenMind mengatasi tantangan ini dan peran apa yang akan mereka mainkan dalam evolusi ekosistem robotika.
đŻ Lainnya dari Tiger Research
Telusuri lebih lanjut laporan yang relevan dengan topik ini: Disclaimer
Laporan ini sebagian didanai oleh OpenMind. Laporan ini disusun secara independen oleh tim peneliti kami menggunakan sumber-sumber yang kredibel. Temuan, rekomendasi, dan opini yang tercantum didasarkan pada informasi yang tersedia pada saat publikasi dan dapat berubah tanpa pemberitahuan sebelumnya. Kami tidak bertanggung jawab atas kerugian apa pun yang timbul akibat penggunaan laporan ini atau isinya, serta tidak memberikan jaminan atas keakuratan maupun kelengkapannya. Informasi dalam laporan ini dapat berbeda dari pandangan pihak atau organisasi lain.Laporan ini disediakan semata-mata untuk tujuan informasi dan bukan merupakan nasihat hukum, bisnis, investasi, atau pajak. Setiap referensi terhadap sekuritas atau aset digital hanya bersifat ilustratif dan tidak merupakan rekomendasi investasi maupun penawaran layanan investasi. Materi ini tidak ditujukan untuk investor.
Ketentuan Penggunaan
Tiger Research mengizinkan penggunaan wajar atas report yang telah disusun dan diterbitkan. âPenggunaan wajarâ adalah prinsip yang mengizinkan penggunaan sebagian konten untuk kepentingan publik, selama tidak merugikan nilai komersial materi tersebut. Jika penggunaan sesuai dengan prinsip ini, laporan dapat digunakan tanpa memerlukan izin terlebih dahulu. Namun, saat mengutip laporan Tiger Research, Anda diwajibkan untuk:
Menyebutkan dengan jelas âTiger Researchâ sebagai sumber.
Menyertakan logo Tiger Research (hitam/putih).
Jika materi akan disusun ulang dan diterbitkan kembali, diperlukan persetujuan terpisah. Penggunaan laporan tanpa izin dapat mengakibatkan tindakan hukum.