萝博派对发布双足人形机器人全栈开源方案，以3m/s跑步速度引发行业关注。团队公开全套硬件图纸、运控算法及避坑指南，旨在降低研发门槛，推动具身智能从“表演”走向“实用”。
智能速览
萝博头原型机跑步速度达3m/s，跻身全球全开源人形机器人第一梯队
全栈开源硬件图纸、EBOM清单及AMP运控算法，包含避坑指南
核心团队来自哈工大，已获经纬创投、小米战投等机构千万美元融资
开源方案支持SMPL-X人体模型适配，可直接复用海量动捕数据
团队目标是将具身智能开发成本降低80%，建设行业共享基础设施
精华内容
这款开源原型机不仅跑得快，更试图打通从设计到验证的工程闭环，为人形机器人行业提供一套可复现、可二开的基础设施底座。
硬核性能指标
萝博头原型机身高1.2米，自重30公斤，跑步速度可达3m/s，打破了开源性能滞后于闭源的刻板印象。
硬件端采用类车规级本体结构与高刚性金属材料，有效提升了力传递效率与整体结构稳定性。
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，为机器人的跑步与复杂动作提供了可靠的执行基础。
全栈开源方案
项目公开了覆盖关节排布、线束收束方案及金属结构件选型标准的全套结构图纸，并附带EBOM物料清单与SOP组装流程。
软件层面开源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。
同时提供国内优质供应商清单及拆机报告，从采购、装配到复现路径形成闭环，显著降低硬件研发门槛。
核心运控算法
核心开源了基于数据驱动范式的AMP运控算法，并深度适配Behavior Foundation Model（BFM）预训练框架。
该算法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。
这一技术路线显著降低了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。
行业生态共建
团队同步推出了“动手学人形机器人问题清单”共创知识库，主张优先解决行走稳定性、抗摔性等基础能力。
通过“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”。
项目已获经纬创投、小米战投等机构千万美元种子轮融资，团队目标是通过开源与标准化，将具身智能的开发成本降低80%。
此次开源为人形机器人行业提供了高价值的技术参考，有助于打破闭源壁垒。随着开发门槛降低和生态共建，具身智能或将更快迈向规模化落地阶段，实现真正的“从0到跑”行业共享。
