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Jan Liphardt
Jan Liphardt
Jan Liphardt 是 OpenMind 的创始人和首席执行官，该公司致力于开发一个去中心化的智能机器通信和协调网络。他的工作涵盖单分子生物物理学、人工智能、机器人技术和去中心化系统，核心是建立对自主技术的可验证信任。[1] [2]
早年生活和教育
Liphardt 在密歇根州和纽约州长大。[3] 关于他的教育背景，不同来源的说法有所不同。根据他在斯坦福大学的个人简介，他于 1993 年至 1996 年在里德学院获得文学学士学位，随后在剑桥大学丘吉尔学院获得博士学位，并于 1999 年完成。[3] 其他职业简介则称，他获得了德国海德堡大学的物理学文凭和芝加哥大学的物理学博士学位。[1]
他的博士研究涉及计算生物学，他使用随机上下文无关文法 (SCFGs) 来识别复杂的基因组模式，例如回文序列，这些模式对于传统的机器学习模型来说很难检测到。他将这项工作应用于研究酵母基因组中可能与翻译重编码相关的信号。[3]
职业生涯
Liphardt 的职业生涯结合了生物物理学的学术研究以及机器人技术和去中心化技术领域的创业。
学术生涯
完成博士学位后，Liphardt 成为加州大学伯克利分校的博士后研究员，在 Carlos Bustamante 和 Nacho Tinoco, Jr. 的领导下在物理和化学系工作。他的博士后工作重点是开发用光操纵单链 RNA 的方法，以研究小型生物系统的动力学。后来，他成为劳伦斯伯克利国家实验室物理生物科学部的部门研究员。[3]
2004 年，他加入了加州大学伯克利分校的物理系。后来，他搬到斯坦福大学，担任生物工程教授。[2] [3] 在斯坦福大学，他领导着 Liphardt 实验室，该实验室专注于定量生物学、合成生物学、癌症研究和单分子生物物理学。他的学术实验室获得了包括国家癌症研究所 (NCI)、国家普通医学科学研究所 (NIGMS)、国家科学基金会 (NSF) 和能源部 (DOE) 在内的政府机构的资助。Liphardt 还在斯坦福大学教授多门课程，包括“工程生命物质”(BioE80)、“超越 比特币：分布式信任的应用”(BioE60) 以及 BioE301C 中的人工智能/机器学习模块。[3]
创业和写作
除了学术工作外，Liphardt 还是一位活跃的企业家和作家。2016 年 6 月，他宣布启动 CancerBase.org，这是一个旨在直播众包癌症数据的项目。[4] 他还撰写了一个名为“机器人、数据和网络”的个人博客，他在其中探讨了混合人机经济、加密货币 在通用人工智能 (AGI) 中的作用以及人工智能在医疗技术中的应用等主题。[5] 他还曾为 CoinDesk 等出版物撰稿。[1]
在 2020 年代中期，Liphardt 创立了 OpenMind，这是一家位于旧金山的公司，他担任首席执行官。[6] [7]
OpenMind
Liphardt 创立 OpenMind 是为了解决他认为机器人技术和人工智能中存在的根本性“信任差距”。[8] 该公司的使命是创建一个通用的、安全的和可互操作的网络，作为智能机器的“连接组织”，使来自不同制造商的机器人和 AI 代理 能够安全地协作和共享数据。[7] 该公司的愿景是“一个互联的智能机器生态系统，可以跨平台、制造商和任务进行思考、学习和协作”。[2]
技术和架构
OpenMind 的平台建立在两个核心组件之上，旨在为机器人技术创建一个开放且安全的协调层。
- OM1 操作系统：一个开源的、与硬件无关的、人工智能原生的机器人操作系统。它被描述为“机器人的 Android 等效物”，旨在允许任何机器“安装智能”，并使其能够在复杂的人类环境中感知、适应和行动。[7] [2]
- FABRIC 协议：一个去中心化的协调层，充当智能机器的“信任层”。它允许机器人安全地验证身份、共享上下文信息以及与其他机器协调任务，而不管其制造商如何。[7] Liphardt 还提到了一个名为“FABRIC”的项目，该项目与远程操作系统相关，该系统支持人机回路控制，以建立信任和收集训练数据。[4]
该架构是去中心化的，并利用 区块链 技术来创建机器间交互的透明且防篡改的记录。Liphardt 表示，OpenMind 使用 以太坊 区块链和他称之为“ERC-7777（‘人机社会治理’）”的概念来“不可变地公开每台机器的治理逻辑”。这旨在为安全和信任创建一个可审计的基础。[4] 他将此直接与实施可验证的 AI 行为规则的挑战联系起来，并表示：
“当阿西莫夫在 1950 年列举他的机器人定律时，他没有解释这些定律将如何创建、更改和共享。区块链——不可变的全球账本——直接支持了这种需求：当您与机器人交互时，您应该能够去某个地方查找它遵循的规则。”[9]
融资
2025 年 8 月 4 日，OpenMind 宣布已完成 2000 万美元的融资。该轮融资由 Pantera Capital 领投，Ribbit、Coinbase Ventures、HSG、DCG、Pebblebed、Topology、Primitive Ventures、Lightspeed Faction 和 Anagram 等天使投资人也参与了投资。这笔资金旨在扩大公司的工程团队，扩大全球合作伙伴关系，并将其 OM1 和 FABRIC 平台推向市场，用于智能制造、人形机器人和自动运输。[7]
合作伙伴关系
2025 年 12 月 17 日，OpenMind 宣布与 NEAR AI 建立战略合作伙伴关系。此次合作涉及将 NEAR AI Cloud 的私有推理技术集成到 OpenMind 的机器人操作系统中。这旨在通过将繁重的人工智能计算卸载到使用 可信执行环境 (TEE)（例如 Intel TDX 和 NVIDIA Confidential Compute）的安全云环境中来解决家庭机器人中的消费者隐私问题。这允许在不暴露数据的情况下处理数据，即使对于云提供商也是如此，并生成安全处理的加密证明。NEAR AI 的首席执行官 Ilia Polosukhin 也是 OpenMind 的个人投资者。[10]
观点和理念
Liphardt 的工作以建立人类与智能机器之间可验证的信任为中心的理念为指导。他提倡开放和模块化的软件，以便人类可以“向内看，了解其工作原理，并信任思考机器”。[4] 他经常表示，他认为信任不能是一个可选功能，而必须从一开始就成为系统架构的核心部分。[8]
他对关键技术交叉领域的看法包括：
- 人工智能安全和去中心化：Liphardt 认为，随着人工智能能力的进步，去中心化系统对于安全至关重要。他认为，区块链提供了必要的、不可变的机器行为记录（“谁在何时做了什么”），这对于问责制和防止恶意人工智能行为至关重要。[4]
- 加密货币在人工智能中的作用：在他的著作中，Liphardt 提出加密货币将成为“AGI 的基本支付和治理轨道”。他设想了一个未来，加密钱包使机器人能够与人类进行交易、协作和组队，以实现共同目标。[5]
- 人机回路机器人：他提倡使用远程操作让人类远程控制机器人。他认为这不仅仅是一种降低工资的方式，而是一种在全球范围内创造新工作、通过让人类参与来提高用户信任度以及收集数据以优化机器人针对特定社区和文化背景的行为的方法。[4]
为了反映他对人机交互的总体愿景，Liphardt 说：“如果我们打算与机器一起生活，我们应该知道它们是如何思考的——并且我们应该帮助它们更好地思考。”[2]
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