今天把外送無人車場景做成一個完整的前端 UI prototype。
我發現，真正困難的不是自駕技術，而是「信任機制」。
如果幫我送餐的是 AI 無人車，問題會變成：
它真的送到了嗎？
餐點損壞誰負責？
規則誰制定？
結算如何觸發？
在 RoboDeliver 的設計裡，我把這些問題拆成三個畫面：
第一，Live Tracker。
除了顯示車輛位置與 ETA，還有一張「可驗證狀態卡」，包括 Vehicle Identity、Route Check、Delivery Proof、Settlement。
讓使用者看到的不只是進度，而是信任來源。
第二，Delivery Proof。
當送達完成，系統會生成證據包：
• GPS 匹配結果
• 時間窗驗證
• 影像證據（隱私遮罩）
• Proof ID
• 當前 Rule Version
只有當條件符合規則，才會觸發自動結算 → 6.0 $ROBO 。
這裡的關鍵是：
任務不是自動放款，而是「驗證通過後放款」。
第三，營運端 Task Ledger。
每一筆任務都有 Proof Score、Settlement 狀態與 Rule Version。
如果影像信心值低於門檻（例如 0.85），系統就標示 Potential Issue，營運端可以 Approve 或 Reject。
更重要的是，規則本身是版本化管理：
RV-1.2 → RV-1.3
門檻調整、權重變更都有紀錄。
這種設計，其實就是把 #Fabric 所說的協調與治理概念具象化。
當 AI 開始自己接單、自己完成任務、自己請求結算，
如果沒有可驗證紀錄與一致化規則，整個機器經濟就會變成黑箱。
$ROBO 在這個架構中，不只是支付媒介，而是協調與治理機制的一部分。
未來無人配送普及後，
真正重要的將不是速度，而是規則是否透明、驗證是否一致、爭議是否可追溯。
這也是我用外送場景去理解 #FabricFoundation 的原因。
