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在浦东,探索用“全开源”来办机器人“派对”

2026-03-19 09:25:02来源:浦东发布 关键词:机器人具身智能阅读量:25328

导读:近日,上海未来启点社区与初创企业RoboParty(萝博派对)的一场行业对话,为我们理解具身智能产业发展以及硬科技创新赛道,提供了一个锋利而独特的视角。
  当行业盛会聚焦于机器人产品的集中炫技时,在浦东张江机器人谷,三个“00后”年轻人组了一支团队,做了一件在商业逻辑上看起来有些疯狂的事情:把他们研发的人形机器人,从底层机械结构、关节模组的具体工程细节(Know-how),到软件代码、供应链资源,全部开源。这并非一次鲁莽的冒险,而是一场基于深刻行业洞察的、关于创新边界与协作未来的实验。
 
  近日,上海未来启点社区与初创企业RoboParty(萝博派对)的一场行业对话,为我们理解具身智能产业发展以及硬科技创新赛道,提供了一个锋利而独特的视角。
 
  开源:
 
  站在基础分的肩膀上,
 
  向更高分的应用场景冲刺
 
  开源,在软件世界已是成功的基石。但当它降临到充满精密齿轮、电机与复杂硬件的机器人领域时,质疑声浪自然涌来:这难道不是为模仿者铺路?企业的核心竞争力何在?
 
  团队的答案,指向了一种超越短期商业计算的逻辑:在颠覆性技术的萌芽期,生态的繁荣远比单一技术的保密更能定义赛道的未来。
 
  真正的壁垒,是公开竞争下的“进化速度”。“公司的壁垒不来自技术的保密或垄断,而是通过积累足够的工程量,实现快速迭代来保持领先。”团队认为,开源可以作为一种“范式”和“态度”:通过开放,吸引全球开发者共同发现问题、优化方案。团队分享了一个例子:开源后,社区有人反馈其机器人模型中一组使用了两年之久的惯量参数存在错误,而这个隐患在封闭开发中可能长期无法被察觉。开源,成了最严苛且高效的“同行评审”。
 
  从“重复造轮子”到“站在基础分的肩膀”。团队认为,在人形机器人这样的前沿领域,如果每个入局者都从螺丝钉开始摸索,是对社会创新资源的巨大浪费。他们的目标,是打造一个“70分的基础平台”,让后来的创新者无需重走从0到1的漫漫长路,可以直接基于此,向80分、90分等更高分的应用场景冲刺。这如同在AI领域,许多研究者基于开源的大模型基座进行精调与创新,极大地加速了应用层的百花齐放。
 
  那么,护城河究竟是什么?团队的思考颇具远见:在于连接、生态与标准定义权。硬件可以被复刻,但围绕一个开源项目形成的、充满活力的开发者社区,基于此建立的品牌信任、技术口碑以及用户反馈网络,却构成了难以被快速复制的动态优势。可以说,护城河一方面是“口碑”,另一方面是“对现有标准的定义权”。当成千上万的用户、研究者使用并信赖这个平台时,所形成的紧密“连接”与共识,才是最深、最可持续的护城河。
 
  人形机器人:
 
  为了完成人类工作
 
  而设计的“最低限度的人”
 
  为何非得是人形?这不仅是外观选择,更是根本目标的哲学思辨。团队提出了一个清晰而务实的设计哲学:人形机器人的第一性原理,不是成为“超级人类”,而是成为“为了完成人类工作而设计的‘最低限度的人’”。
 
  外观像人,是为了融入人的世界。从建筑学“以人为本”的角度解释,人形机器人是将“人的范围”扩展了出去。它必须从外观上获得人的信任,降低人的防范意识,从而能无缝融入为人类身形建造的物理环境(如使用工具、通过门廊)。这是一种功能性的“像人”。
 
  功能务实,是为了高效接管工作。“真正的第一性原理,应该是为了完成人类的功能,去寻找最少的自由度和最优的实现路径。”团队技术负责人强调。机器人无需追求模仿人类所有的生物自由度(比如极致的仿生脊柱),而应通过强大、鲁棒的控制算法,用更简洁高效的机械结构,可靠地完成核心任务。“模态和能力是两回事。”
 
  团队用“水滴与圆盘”的比喻,精妙阐释了这种平衡艺术:一滴水在圆盘里,是一个有特点、可定义的形状;但若不断加水直至铺满整个圆盘,它便成为一个完美的圆形——一个“完整的人”,却也因失去独特性而失去了作为“产品”的明确边界。优秀的设计,正是在“像人”与“工程可实现”、“通用性”与“成本”之间,找到那个最优的平衡点。因此,他们将下一代产品高度定义在1.5米左右,正是为了趋近社会公共设施所依据的最小人体模型标准。
 
  技术演进:
 
  追寻一个“智能涌现”的未来
 
  人形机器人的未来,不仅由硬件定义,更将由软件与数据驱动一场深刻的范式革命。
 
  团队相信,未来的突破在于智能的“涌现”。当前,技术趋势正从依赖精确物理模型的“模型驱动”(Model-based),加速转向依赖海量数据的“数据驱动”(Data-based)。“传统的学习方法调节奖励函数是一个此消彼长的过程,但Data-based能产生智能的‘涌现’。我们现在追寻的就是这个‘涌现’。”这意味着,未来如果能将人类日常生活的海量视频数据转化为机器可学习的训练资源,机器人有望获得应对复杂未知环境的强大泛化能力,其智能将从数据中自主“生长”出来。
 
  在他们描绘的未来图景中,机器人将经历从形态到生态的深刻演进。首先,产品形态将从“轮式双臂”转向“足式双臂”,以获得真正的环境通用性。其次,传感器将深度嵌入机械部件,实现高度集成化的一体设计。进而,机器人将实现极致模块化,如同更换标准组件般易于维护。最终,当机器人普及时,整个社会的基础设施与建筑标准亦将为之重塑,从而形成一个崭新的人机共生生态。
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