OpenClaw上身機器人，AI不僅能幫訂外賣，還能替你跑腿了

過去幾年間，AI 主要停留在屏幕內，用于文字對話、內容生成或自動化腳本執行；但近日，隨著 OpenClaw 生態的爆發式增長，兩個依托于此的開源項目讓智能體與物理世界之間的壁壘開始消融，這則振奮人心的消息，迅速點燃了全球機器人與 AI 社區的熱情。

2 月 23 日，在美國舊金山舉辦的 SF OpenClaw Hackathon 上，一個名為 ROSClaw 的項目拿到了冠軍。Irvin 團隊搭建了一個橋接層，把當下最火的開源 AI Agent 平臺 OpenClaw 直接連到了真實的機器人硬件上。奪冠之后，團隊隨即宣布將其開源。

（來源：X@irvinxyz）

具體來看，他們通過智能插件層將 OpenClaw 連接到機器人操作系統（ROS 2），借助網頁實時通信技術（WebRTC）低延遲、安全連接的特性，實現了在全球任意地點遠程連接并控制 ROS 兼容機器人。AI 代理可通過攝像頭和傳感器讀取信息，并在真實世界中驅動機器人抓取與移動物體。

OpenClaw 本身是一款開源的自主 AI Agent 平臺，允許開發者在本地運行、連接各種語言模型，實現自動化任務、消息應用集成等功能。它在發布后的短時間內便吸引了大量關注，在 GitHub 上獲得超過二十萬星標。

ROSClaw 的出現則補齊了 OpenClaw 在具身智能方向的關鍵一環，使其不僅可在數字空間執行自動化任務，還能通過智能硬件真正感知與操作物理環境。

Irvin 在帖子中直言：“代理逃出屏幕了！”團隊在 GitHub 倉庫中也明確描述：你在 Telegram、WhatsApp、Discord 或 Slack 上發一條消息，機器人就會行動起來。

與此同時，由 Menlo Research 社區推動的 Asimov 項目宣布：其研發的人形機器人 Asimov v1 即將開源完整身體設計圖、仿真文件，以及執行器清單和可自由修改的零件列表。項目發布者表示，這個開放設計提供了“完整搭建、修改和訓練自己人形機器人的所有必要資源”。

（來源：X@asimovinc）

知名機器人專家克里斯·帕克斯頓（Chris Paxton）隨即回復：“這看起來太棒了！”同期，Asimov 還開放了腿部參考設計倉庫 asimov-v0，并明確表示全身體設計即將跟進。

隨后，Asimov 賬號又直接發帖宣告：“你的 OpenClaw 代理可以擁有實體了。”帖子明確指出：你可以在該平臺上為你的 AI 代理賦予機器人身體……Asimov 和 Menlo Research 都將參與其中。這直接將 Asimov 硬件與 OpenClaw 代理生態對接，形成閉環。

（來源：X@asimovinc）

在 Asimov 發布的連接帖中，團隊系統闡述了實現目標所需的關鍵要素：

首先是一個代理抽象層：開發者可通過該層在目標、推理和自主性之間建立清晰接口，實現意圖與運動控制的交互；其次是一種與硬件無關的通用標準：允許軟件在不同人形機器人平臺運行；

要想讓這套系統變得更易用，還需要標準化組件和維修網絡，以及更完善的仿真和工具，以此降低成本、提高韌性，同時高效完成前期測試、調試和部署等準備工作。

模塊化、低成本、可復現的開源生態

Asimov 機器人的命名靈感來源于科幻小說作家艾薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov），他在諸多作品中將機器人設想為人類的助手：如果精心設計，就可以為人類服務的機器。并提出了機器人三大定律，至今在現實世界中仍是機器人的基礎行為準則框架：

機器人可能不會傷害人類，或者由于無所作為而使人類受到傷害。

機器人必須服從人類的命令，除非這些命令與第一定律相沖突。

機器人必須保護自己的存在，只要這種保護不與第一或第二定律相沖突。

Menlo Research 表示：我們以這種精神命名我們的參考人形機器人：一個增強人類能力而不是取代人類能力的機器人，它從頭開始就具有安全性、可靠性和目的性。

根據 Menlo Research 官網和官方博客，Asimov 是一套完整的開源人形生態系統，由阿西莫夫操作系統（Asimov OS）、Asimov 人形機器人參考設計和開放供應鏈三大互連組件構成。

其中，Asimov OS 是一套運行在人形機器人上的操作系統，提供代理抽象層。代理用標準框架表達意圖，操作系統負責處理電機、傳感器、安全與遙測，不再依賴傳統低級電機控制。Asimov 人形機器人參考設計將開源硬件藍圖，支持模塊化組裝，腿部、軀干、臂部、頭部可獨立開發并快速拼接。開放供應鏈將提供無門檻的組件制造商網絡，目標是將人形機器人年化總擁有成本降至約 3 萬美元。

博客披露，利用這套系統，僅需 100 天、研發支出不到 3 萬美元（含機庫、工具和零件更換），即可從零構建完整的人形腿部，實現行走能力。

（來源：Menlo Blog）

此外，模塊化設計讓不同實驗室得以專注于子系統構建，在全球任何地方均可低成本復現。理想情況下，Asimov v1 的每條腿擁有 6 個自由度，全身體自由度約為 26，最小高度 1.2 米，整機重量預計低于 40kg，低量產制造成本低于 2 萬美元。

（來源：X@TheHumanoidHub）

對于 Asimov 而言，前文提及的 ROSClaw 直接補齊了軟件側。二者結合后，開發者可直接在 Menlo Stack 中完成從代理（代理開發者在標準框架中構建代理，該代理是自治有效載荷）、技能（代理通過現實世界的數據學習運動技能，例如洗碗、跳舞、物體操縱）、仿真（代理在數字孿生環境中運行，在物理部署前驗證行為）到部署（通過單個配置步驟將代理賦予機器人實體）、遙測（實時反饋讓代理能夠快速迭代優化）的閉環迭代。

從“大廠專屬”到“人人可造”

以往，人形機器人研發門檻極高，只有資金雄厚的團隊才能觸及。而 Asimov v1 + ROSClaw 的開源組合，直接把“造機器人”的門檻拉低到“大眾消費”水平：僅需下載 GitHub 文件、根據物料清單采購零件、用 3D 打印或數控機床加工，即可組裝、修改、訓練屬于自己的具身 AI。

（來源：X@asimovinc）

值得一提的是，Menlo Research 的明確目標是打造增強人類能力的勞動力平臺。從起步階段，Asimov 機器人就以“公開構建”的方式推進，目前已開源了其雙腿模塊設計和仿真文件，并在 Discord 社區中持續更新進展。

開發者還可以通過公開倉庫和交流渠道分享關節設計、控制架構和訓練策略，預計今年年內，這個項目就可以在“群策群力”之下搭建出完整機身框架。

在機器人研究領域，具身智能一直被認為是當下 AI 發展的重要方向：只有當 AI 能夠在現實世界感知、行動，并與環境動態互動時，其判斷與行動能力才趨于成熟。ROSClaw 和 Asimov 項目的聯合出現，無疑代表了這一體系化構建的雛形：硬件開源提供身體，平臺提供標準化接口，橋接工具讓代理真正上身。

值得注意的是，這些開源動態仍處于早期范式探索階段。ROSClaw 雖然為 OpenClaw 帶來了物理世界的訪問能力，但其穩定性、可擴展應用和真實物理任務執行能力仍有待考驗；OpenClaw 在社區中也有不少關于安全性、易用性和經濟性方面的討論和批評。而 Asimov 的人形機器人設計同樣面對硬件制造、仿真與現實間的“模擬到現實”（sim-to-real）差異等深層挑戰。

當數字智能開始反向接入物理世界，這一趨勢將可能重塑未來機器人、自主系統與人類社會協作的邊界。開發者們，準備好為你的 AI 代理“造一副身體”了嗎？

參考資料：

https://x.com/asimovinc/status/2027564343639085239

https://x.com/irvinxyz/status/2025784961773846548

https://x.com/asimovinc/status/2028311401090154808

https://menlo.ai/products/asimov

https://menlo.ai/blog/humanoid-legs-100-days

https://github.com/asimovinc/asimov-v0

https://github.com/PlaiPin/rosclaw

運營/排版：何晨龍