允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
就在刚刚，人形机器人赛道投下了一颗“开源炸弹”。
1月15日，萝博派对（Roboparty）正式在官方GitHub仓库放出了大招——
核心指标相当硬核：
这款机器人跑步速度可达3m/s，是目前全球范围内技术成熟度领先的全开源人形机器人。
这不只是扔出几行代码，而是连同硬件结构图、EBOM物料清单、供应商名单、AMP运控算法，甚至连“避坑指南”式的Know-how知识库都一股脑全掏了出来。
目标就是为了实现“可复现、可二开、可验证”的开源。
这种对“全栈”的执着，或许源于团队骨子里的工程基因。这支成立于2025年2月、核心团队来自哈尔滨工业大学的具身新势力，野心并不止于发布一款原型机。
萝博派对希望把“从0到跑”做成行业共享的具身Infra底座——
即把路径标准化、把经验工具化、把验证流程公开化，推动行业把时间用在真正的场景与能力突破上。
全栈开源，直击人形机器人开发痛点
人形机器人真正的门槛，往往不在某一个算法点，而是体现在从设计、装配到标定、训练，再到验证与迭代这一整条系统工程链路的协同效率上。
行业长期存在着三大核心痛点：
闭源导致开发壁垒高；
设计规范缺失；
架构标准不统一。
基于此，萝博派对以“可复现、可二开、可验证”为目标，正式发布双足人形机器人“萝博头原型机”的全栈开源方案，并同步推出“动手学人形机器人问题清单”Know-how共创文档，旨在推动行业经验从“各自积累”走向“公开共享”。
在硬件层面，萝博头原型机公开了1.2m身高、30kg重量级本体的全套结构图纸，覆盖关节排布、线束收束方案以及金属结构件选型标准等关键设计细节。
同时，项目同步开放关节模组核心参数、选型指南与拆机报告，并提供国内优质供应商清单，配套完整EBOM物料清单与SOP组装流程，从采购、装配到复现路径形成闭环，显著降低硬件研发与复刻门槛。
在软件与控制层面，项目开放了底层控制全量代码，涵盖模仿运动、感知运动与导航运动三大核心模块，并支持SMPL-X人体模型适配，使开发者能够直接复用海量人体动捕数据，减少新任务开发中的微调成本，提升能力迁移效率，缓解传统控制方案在泛化性与工程落地上的不足。
同时，萝博头原型机同步开源拟人步态的AMP运控算法代码，为步态自然度与运动稳定性的进一步迭代，提供了可直接复用的技术基础。
在工程化落地层面，萝博派对将研发过程中形成的sim2real gap弥补方案、样机测试矩阵与调试经验总结系统化公开。
并同步沉淀关键避坑要点与流程规范，帮助开发者与合作团队减少重复试错、提升调试效率，让“跑起来”不再依赖隐性经验，而是形成一套可以被复现、被验证、被持续迭代的工程流程。
与此同时，萝博派对长期建设并持续维护“动手学人形机器人问题清单”共创知识库，覆盖行业发展、硬件研发、软件研发与生产制造等关键环节，旨在将行业讨论从“表演型炫技”拉回“实用落地”。
具体来看，该知识库主张人形机器人优先解决行走稳定性、抗摔性等基础能力，并围绕尺寸、重量、散热、成本等量产关键问题展开共建。
以“全员编辑、按紧急度排序”的开放机制，将单一团队的经验沉淀升级为“全行业共建的落地指南”，推动行业从“各自试错”走向“协同突破”。
核心突破：性能与步态双达标
萝博头原型机的关键优势，在于“硬件性能”与“控制体验”的同步提升。
在运动能力上，原型机跑步速度达到3m/s级别，跻身全球全开源人形机器人第一梯队，回应了行业长期存在的“开源性能滞后于闭源”的刻板印象。
为支撑高速与稳定运行，硬件端采用类车规级本体结构与高刚性金属材料，提升力传递效率与整体结构稳定性；
同时通过模块化关节模组实现更高的扭矩密度与更快的动态响应，为跑步与复杂动作提供可靠的执行基础。
在控制体验上，萝博头原型机搭载拟人步态的AMP运控算法，作为其核心控制能力底座。
该算法基于数据驱动范式，并深度适配Behavior Foundation Model（BFM）预训练框架，通过学习人体动捕数据，使机器人的行走与跑步更贴近人类生物力学特征，在提升动作自然度的同时兼顾稳定性表现，能够在复杂路况中保持更可靠的姿态控制。
同时，这一范式显著降低新步态与新任务的微调成本，使步态扩展从“重研发”转向“可迁移、可复用”的工程流程。
对开发者而言，这意味着在不额外承担高昂研发投入的前提下，即可获得兼具高性能与自然步态的人形机器人参考方案，并在此基础上更高效地进行二次开发与场景适配，加速具身能力向真实应用落地。
生态共建：以开源推动协同创新
此次开源是萝博派对推进人形机器人行业协同生态建设的关键一步。
在开发者生态层面，团队已搭建面向行业的技术交流与共创网络，吸引了上市公司技术负责人、高校科研人员及创业公司核心成员等专业群体加入，从而形成更高效率的技术交流与资源共享平台，持续推动经验沉淀与问题协作解决。
在商业与产业层面，该项目已获得经纬创投、小米战投、光源资本等机构的千万美元种子轮融资。
萝博派对认为，这不仅是对团队技术路线与工程能力的认可，更是对“具身智能Infra化”路径的验证——
通过开源与标准化，把开发所需的关键链路沉淀为可复用的基础设施，让行业将更多精力投入到真实场景与能力创新之中。
萝博派对团队表示，当硬件不再成为门槛、算法不再是黑盒，具身智能才能真正进入“千行百业”的应用阶段，形成规模化的产业价值。
我们的目标是让具身智能的开发成本降低80%。
除开源共创外，萝博派对也为产业伙伴提供JDM（联合定义制造）设计与联合开发，加速从参考样机到工程化交付的全流程，覆盖结构/电气/控制集成、BOM与供应链、试产与测试矩阵等关键工作。
目前，全球开发者可通过官方渠道获取核心资源与参与共创。萝博头原型机开源仓库也已在GitHub上线，作为从硬件到软件的汇总入口，后续将保持持续更新。
同时，团队长期维护“动手学人形机器人问题清单”Know-how文档，鼓励开发者通过社区参与编辑、提交行业痛点与复现经验，共同建设可持续迭代的落地知识库。
未来，萝博派对将持续基于社区反馈优化技术方案，推动行业从“各自为战”走向“协同共赢”，并欢迎全球开发者加入共创，探索人形机器人技术在真实场景中的实用化落地路径。
萝博派对GitHub：
https://github.com/Roboparty/roboto_origin
“动手学人形机器人问题清单”Know-how文档：
roboparty.com/roboto_origin/doc
Gitee：
https://gitee.com/roboparty/roboto_origin
*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。
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