作者：Fishmarketacad，APAC BD of Monad

編譯：Tim，PANews

我一直在觀看機器人行走的視頻，今早散步時也在思考：如果機器人運行在區塊鏈上呢？

DeFi的核心在於通過代碼實現金融流程的自動化，機器人則是致力於物理任務的自動化。二者的結合是自動化發展的自然延伸。如果我們相信可編程貨幣、智能合約和人工智能的力量，那麼將這種可編程性拓展到機器人，即實體化的可編程AI代理，就是下一個合乎邏輯的演進方向。

當今機器人領域最強的領導者之一是宇樹科技。

雖然像宇樹科技這樣的機器人距離真正進入主流應用還需要很多年時間，而將機器人數據上鍊聽起來更像是遙不可及的幻想，但並不妨礙我們做白日夢。

RobotFi今天要如何實現呢？

當今的機器人在硬件層面上並未直接與區塊鏈對接。它們沒有內置的區塊鏈節點或密碼學處理器（這個有趣想法以後探討）。

因此，要將現有的機器人引入鏈上，我們需要一個橋接層或中間層（通常是鏈下服務或服務器）來連接機器人和區塊鏈。每個機器人還需要被分配一個專門的錢包地址。

宇樹機器人利用其現有的通信能力（如Wi-Fi、以太網，可能支持的蜂窩網絡），通過標準網絡協議（例如HTTP、WebSocket等）連接到鏈下服務。隨後，該鏈下服務會使用標準的區塊鏈庫和API（如Web3.js、Ethers.js）與區塊鏈進行交互。

區塊鏈上的智能合約可通過鏈下服務觸發宇樹機器人執行操作。例如，當鏈下服務檢測到向與機器人關聯的地址完成支付後，它會向機器人發送指令以執行特定任務。

我還設想未來的機器人可以像智能合約一樣被編程，能夠執行各種"動作腳本或機器人策略"。這些策略可由獨立開發者創建，從而可以將機器人視爲實體化的智能合約或人工智能代理。

最初創建的腳本可能會處於一種“狂野西部”的狀態，你可以編寫機器人執行各種操作，除了某些被禁止的操作，屆時將有一個獨立的安全或管理系統進行實時監控並阻止機器人做出任何危險行爲。再次強調，我們目前還在做夢。

這將使機器人公司能夠專注於機器人技術本身，而不是機器人服務。機器人服務將被"外包"給開發者去實現。通過鏈下服務運行的鏈上機器人服務就稱爲RobotFi。

換句話說，RobotFi將會是一個垂直賽道，參與者可以通過資助或開發機器人相關活動來賺取鏈上收益。

RobotFi有哪些應用場景？

超額抵押家政租賃服務

人形機器人最受歡迎的應用場景之一是家政服務。

最初運行的機器人服務可能會帶來很多風險。

機器人可能發生故障、出現錯誤、遭受損壞或無法達到預期效果。傳統的租賃、服務模式依賴於對平臺或服務提供商的信任。

這正是RobotFi有趣的地方。

開發者可以不再依賴中心化的保險公司或企業擔保，而是開發鏈下服務將機器人引入鏈上，並進一步爲機器人開發配套服務（如家政服務）。爲了確保該服務的安全可靠，開發者可以吸引鏈上的LP注入抵押品，這些抵押品將充當保險、經濟安全保障，作爲回報，LP將獲得由該服務產生的實際收益。

機制解析：

• 機器人策略保險池：LP將抵押資產存入池中，爲機器人策略提供風險保障，並以此換取該策略所產生的收益。
• 機器人策略投保方：策略創建者可從保險池中爲其機器人策略購買風險保障，具體保費取決於機器人類型及資產規模、執行任務的風險係數、所選保障額度等因素。
• 智能合約控制的賠付機制：該保險由智能合約管理。這些智能合約定義了觸發賠付的具體條件。可能的觸發事件包括機器人策略失效，此時將觸發LP的賠付（類似於slashing罰沒機制），以補償購買了機器人策略服務的用戶。若任務順利完成且無異常發生，機器人診斷系統會將任務完成狀態上報至鏈下服務，並向LP發放支付款項。

在上述示例中，我雖然將機器人和機器人策略分開描述，但若將機器人與機器人策略結合爲單一的租賃項目，其運作機制也將同樣有效。這種情況下，安全保障可延伸至機器人本身。例如，如果在租賃期間機器人本身受損，相關賠償金會支付給機器人所有者。

租客可能也需要通過一定的KYC驗證（以防他帶着機器人逃跑），同時租客的信用資質也很可能影響開發者的保險費成本。例如，如果租客擁有良好的鏈上信譽和/或擁有高收入（零知識證明驗證），那麼開發者需要支付的保費會更低，反之亦然。

通過類比區塊鏈進行總結：

• 機器人（基礎設施/鏈）：提供核心基礎設施，即一個易於編程且具備物理層面高性能的機器人。
• 機器人服務（鏈上應用）：由專家編程的特定任務，就如同構建於機器人基礎設施之上的應用程序。
• 機器人保險（由LP提供的抵押）：LP的抵押充當機器人服務的安全和經濟保障。他們爲RobotFi生態系統中的風險和故障處理提供信任、安全及運作機制，就如同自動驗證系統（AVS）中的抵押品被用於爲鏈上交易和網絡操作提供安全保障一般。

嚴格來說，你並非必須購買保險，雖然通過鏈上支付獲取機器人服務具備一定優勢，但這些優勢並不顯著。由於機器人身處現實物理世界，購買保險能有效提升消費者的信任與接受度，相比之下，無保險服務則難以獲得同等程度的用戶認同。

經濟對齊與激勵良好的機器人行爲

這一保險/抵押機制系統爲良好的機器人行爲和負責任的策略創造了強有力的經濟激勵，從而讓所有參與者受益：

LP的激勵措施：

• 保費收益： LP通過機器人所有者支付的保費獲取收益。該收益需具備足夠吸引力，才能激勵他們將資金鎖定在保險池中。
• 風險調整收益： 可針對不同風險等級（機器人類型/任務類別）設立差異化保險池。高風險池通過更高收益率補償賠付風險，允許LP自主選擇風險回報偏好。

機器人所有者/策略師的激勵措施：

• 降低財務風險： 保險機制幫助規避機器人故障、損毀或責任事故導致的重大損失，降低運營風險，提升機器人持有意願。
• 建立競爭優勢： 提供投保服務的機器人所有者能形成市場區隔，通過建立用戶信任獲取更高租金溢價。

機器人製造商/開發者的激勵措施：

• 可靠性需求倒逼： 保險體系間接推動製造商提升產品可靠性。故障率低、安全記錄優的機器人將享受更低保費，增強市場競爭力。
• 數據驅動迭代： 保險索賠數據（故障類型/損壞原因）爲製造商提供改進產品設計的洞見，推動技術優化。

用戶/租戶的激勵措施：

• 信任建立與風險緩釋： 投保機制增強用戶對RobotFi服務的信心，租用機器人時可獲得故障導致經濟損失的財務保障。
• 接觸高端設備： 保險機制降低高價值機器人租賃的經濟風險，促使更多先進設備進入租賃市場。
• 合理賠償機制： 當機器人發生故障或任務執行失敗時，用戶可通過保險賠付獲得補償，優化服務體驗。

RobotFi面臨的挑戰

雖然RobotFi的概念很有趣，但存在許多挑戰，我們目前還遠未做好準備。主要挑戰集中在機器人領域的中心化/數據可驗證性機制，以及保險賠付的量化評估體系這兩個核心環節。

• 鏈下服務依賴：正如我們之前討論的，在當前技術條件下鏈下服務幾乎不可避免。這類服務成爲了系統的中心化控制節點和潛在的故障隱患。無論誰控制該服務，都將對RobotFi系統產生重大影響力。
• 保險賠付的可靠性與可驗證數據：保險賠付依賴於機器人故障、損壞或任務執行失敗的可驗證證據。如何將這些數據可靠且無需信任地從物理世界傳輸到鏈上系統，是一項極其複雜的挑戰。
• 公平的索賠評估：在去中心化的RobotFi情境下，如何判定索賠是否有效以及賠付金額是否合理？傳統的中心化保險公司依賴理賠員，但去中心化系統需如何實現呢？

最後的想法

這不是一篇關於RobotFi的嚴肅文章，只是一個潛在的願景。雖然RobotFi的概念很有趣，但其可行性取決於能否克服許多重大的技術、經濟和中心化挑戰。

目前尚不明確的是，相較於將整個機器人生態系統集中交由少數幾家關鍵企業掌控，這些企業自行預先設計功能固化的機器人，RobotFi這一概念是否具備足夠優勢。