哈工大系闖出人形機器人黑馬：成立不到一年，全棧開源3m/s原型機

允中 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

就在剛剛，人形機器人賽道投下了一顆“開源炸彈”。

1月15日，蘿博派對（Roboparty）正式在官方GitHub倉庫放出了大招——

將其雙足人形機器人“蘿博頭原型機（Roboto_Original）”全棧、完整開源，并同步啟動全球開發者共創計劃。

核心指標相當硬核：

• 這款機器人跑步速度可達3m/s，是目前全球范圍內技術成熟度領先的全開源人形機器人。

這不只是扔出幾行代碼，而是連同硬件結構圖、EBOM物料清單、供應商名單、AMP運控算法，甚至連“避坑指南”式的Know-how知識庫都一股腦全掏了出來。

目標就是為了實現“可復現、可二開、可驗證”的開源。

這種對“全棧”的執著，或許源于團隊骨子里的工程基因。這支成立于2025年2月、核心團隊來自哈爾濱工業大學的具身新勢力，野心并不止于發布一款原型機。

蘿博派對希望把“從0到跑”做成行業共享的具身Infra底座——

即把路徑標準化、把經驗工具化、把驗證流程公開化，推動行業把時間用在真正的場景與能力突破上。

全棧開源，直擊人形機器人開發痛點

人形機器人真正的門檻，往往不在某一個算法點，而是體現在從設計、裝配標定、訓練，再到驗證與迭代這一整條系統工程鏈路的協同效率上。

行業長期存在著三大核心痛點：

• 閉源導致開發壁壘高；
• 設計規范缺失；
• 架構標準不統一。

基于此，蘿博派對以“可復現、可二開、可驗證”為目標，正式發布雙足人形機器人“蘿博頭原型機”的全棧開源方案，并同步推出“動手學人形機器人問題清單”Know-how共創文檔，旨在推動行業經驗從“各自積累”走向“公開共享”。

硬件層面，蘿博頭原型機公開了1.2m身高、30kg重量級本體的全套結構圖紙，覆蓋關節排布、線束收束方案以及金屬結構件選型標準等關鍵設計細節。

同時，項目同步開放關節模組核心參數、選型指南與拆機報告，并提供國內優質供應商清單，配套完整EBOM物料清單與SOP組裝流程，從采購、裝配到復現路徑形成閉環，顯著降低硬件研發與復刻門檻。

軟件與控制層面，項目開放了底層控制全量代碼，涵蓋模仿運動、感知運動與導航運動三大核心模塊，并支持SMPL-X人體模型適配，使開發者能夠直接復用海量人體動捕數據，減少新任務開發中的微調成本，提升能力遷移效率，緩解傳統控制方案在泛化性與工程落地上的不足。

同時，蘿博頭原型機同步開源擬人步態的AMP運控算法代碼，為步態自然度與運動穩定性的進一步迭代，提供了可直接復用的技術基礎。

工程化落地層面，蘿博派對將研發過程中形成的sim2real gap彌補方案、樣機測試矩陣與調試經驗總結系統化公開。

并同步沉淀關鍵避坑要點與流程規范，幫助開發者與合作團隊減少重復試錯、提升調試效率，讓“跑起來”不再依賴隱性經驗，而是形成一套可以被復現、被驗證、被持續迭代的工程流程。

與此同時，蘿博派對長期建設并持續維護“動手學人形機器人問題清單”共創知識庫，覆蓋行業發展、硬件研發、軟件研發與生產制造等關鍵環節，旨在將行業討論從“表演型炫技”拉回“實用落地”。

具體來看，該知識庫主張人形機器人優先解決行走穩定性、抗摔性等基礎能力，并圍繞尺寸、重量、散熱、成本等量產關鍵問題展開共建。

以“全員編輯、按緊急度排序”的開放機制，將單一團隊的經驗沉淀升級為“全行業共建的落地指南”，推動行業從“各自試錯”走向“協同突破”。

核心突破：性能與步態雙達標

蘿博頭原型機的關鍵優勢，在于“硬件性能”與“控制體驗”的同步提升。

在運動能力上，原型機跑步速度達到3m/s級別，躋身全球全開源人形機器人第一梯隊，回應了行業長期存在的“開源性能滯后于閉源”的刻板印象。

為支撐高速與穩定運行，硬件端采用類車規級本體結構與高剛性金屬材料，提升力傳遞效率與整體結構穩定性；

同時通過模塊化關節模組實現更高的扭矩密度與更快的動態響應，為跑步與復雜動作提供可靠的執行基礎。

在控制體驗上，蘿博頭原型機搭載擬人步態的AMP運控算法，作為其核心控制能力底座。

該算法基于數據驅動范式，并深度適配Behavior Foundation Model（BFM）預訓練框架，通過學習人體動捕數據，使機器人的行走與跑步更貼近人類生物力學特征，在提升動作自然度的同時兼顧穩定性表現，能夠在復雜路況中保持更可靠的姿態控制。

同時，這一范式顯著降低新步態與新任務的微調成本，使步態擴展從“重研發”轉向“可遷移、可復用”的工程流程。

對開發者而言，這意味著在不額外承擔高昂研發投入的前提下，即可獲得兼具高性能自然步態的人形機器人參考方案，并在此基礎上更高效地進行二次開發與場景適配，加速具身能力向真實應用落地。

生態共建：以開源推動協同創新

此次開源是蘿博派對推進人形機器人行業協同生態建設的關鍵一步。

開發者生態層面，團隊已搭建面向行業的技術交流與共創網絡，吸引了上市公司技術負責人、高校科研人員及創業公司核心成員等專業群體加入，從而形成更高效率的技術交流與資源共享平臺，持續推動經驗沉淀與問題協作解決。

在商業與產業層面，該項目已獲得經緯創投、小米戰投、光源資本等機構的千萬美元種子輪融資。

蘿博派對認為，這不僅是對團隊技術路線與工程能力的認可，更是對“具身智能Infra化”路徑的驗證——

通過開源與標準化，把開發所需的關鍵鏈路沉淀為可復用的基礎設施，讓行業將更多精力投入到真實場景與能力創新之中。

蘿博派對團隊表示，當硬件不再成為門檻、算法不再是黑盒，具身智能才能真正進入“千行百業”的應用階段，形成規模化的產業價值。

• 我們的目標是讓具身智能的開發成本降低80%

除開源共創外，蘿博派對也為產業伙伴提供JDM（聯合定義制造）設計與聯合開發，加速從參考樣機到工程化交付的全流程，覆蓋結構/電氣/控制集成、BOM與供應鏈、試產與測試矩陣等關鍵工作。

目前，全球開發者可通過官方渠道獲取核心資源與參與共創。蘿博頭原型機開源倉庫也已在GitHub上線，作為從硬件到軟件的匯總入口，后續將保持持續更新。

同時，團隊長期維護“動手學人形機器人問題清單”Know-how文檔，鼓勵開發者通過社區參與編輯、提交行業痛點與復現經驗，共同建設可持續迭代的落地知識庫。

未來，蘿博派對將持續基于社區反饋優化技術方案，推動行業從“各自為戰”走向“協同共贏”，并歡迎全球開發者加入共創，探索人形機器人技術在真實場景中的實用化落地路徑。

蘿博派對GitHub：
https://github.com/Roboparty/roboto_origin

“動手學人形機器人問題清單”Know-how文檔：
roboparty.com/roboto_origin/doc

Gitee：
https://gitee.com/roboparty/roboto_origin