哈工大系闯出人形机器人黑马:成立不到一年,全栈开源3m/s原型机

  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——

  将其双足人形机器人“萝博头原型机(Roboto_Original)”全栈、完整开源,并同步启动全球开发者共创计划。

  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”。

  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。

  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。

  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。

  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