“ 不只开放代码，与人形研发者共同进化
IROS 2026的RoboParty萝博派对展台上，围观者被邀请做一件少见的事：抬脚，踢向首次亮相的RoboParty萝博派对RP1。
被推搡或踢击后，RP1没有摔倒，而是快速调整姿态重新站定，即便摔倒也能快速起身。
这个动作看似简单，实际考验的是从关节驱动到全身控制的整套系统。人形机器人的运动能力，是机械结构、执行器、控制系统与学习算法共同作用的结果。
被踢的一瞬间，关节需要输出足够力矩并及时响应指令；整机需要协调多个关节重新分配身体运动；控制算法则要根据当前状态持续修正动作，避免局部调整引发新的失衡这才最终有了人们看到的结果。
10月26日，RoboParty正式发布这台高性能却全栈开源的人形机器人RP1。
与只开放部分应用接口或算法代码的机器人平台不同，RP1的全栈开源，以自研ROMOMO关节为基础，把整机机构、运动控制、仿真训练与真机部署纳入同一研发体系，将开放范围延伸至机械、电气、关节、底层控制、仿真、训练与部署等研发环节，面向机器人科研与具身智能开发。
机器人大讲堂发现，它要回答的问题不只是“如何造出一台性能更好的机器人”，而是当人形机器人研发越来越依赖多学科协同，能否有一套更开放的技术基础，让更多团队不必从零搭建底层系统，而把资源投入新的算法、新的运动能力和新的具身任务。
01.
首个打通研发链路的开源人形
开源到哪一层，决定了研究者究竟能做什么。
机器人行业并不缺少开源项目。开放代码、提供SDK、公布算法模型，已经能帮助开发者接触部分技术能力。但对于需要直接作用于物理世界的人形机器人来说，开放层级不同，研究空间就完全不同。
假设一支团队要验证新的双足控制算法。平台只开放高层接口，团队能发送运动指令，却改不了底层控制逻辑。一旦新算法需要调整关节参数、传感器配置或控制策略，研究就会被平台原有设计框住。
具身模型开发面临类似问题：模型在仿真中学会一种动作，部署到真机后出现动作迟滞、姿态偏差或无法适应扰动，如果研发人员无法检查控制状态和执行过程，就很难判断问题出在模型、控制还是硬件。
真正的全栈开源，不只是让开发者看见代码，核心是让他们能沿着研发链路找到问题发生的位置，并尝试改变问题产生的条件。
机器人大讲堂注意到，RP1将开放范围延伸至机械、电气、关节、底层控制、仿真、训练和部署，并提供结构资料、三维模型、电路资料、物理描述模型及软件工具。开发者既可以复用已有资源，也可以根据研究目标修改系统，再通过仿真与真机实验检验结果。
这让开源的价值不再局限于代码复用，本质上进一步延伸到硬件与算法的协同研究。
例如在运动控制研究中，开发者可以结合关节与整机资料，分析执行器响应和全身运动之间的关系；在硬件改造中，可以依据开放的机械、电气资料调整传感器或末端配置；在具身模型开发中，则可以利用仿真和部署资源，把策略放到真机上验证。
传统意义上的开源，往往止步于应用层的能用，而面向科研的全栈开源，核心其实在于底层的能改。当人形机器人的研发竞争进入深水区，演进到拼科研效率、拼系统迭代速度时，开源深度的价值无疑正在放大。
开放到哪一层，本质上决定了科研团队能站到多高的肩膀上。RoboParty本次RP1的全栈开源，真正将机器人从出厂即定型的工具，升级为随课题持续生长的实验对象，有望重新定义一种新的科研范式。
02.
具身智能的难题，不只在模型里
具身智能的瓶颈，不只在模型，而在模型到真机之间的整条链路。模型输出一个动作指令，与机器人在物理世界中准确完成动作，是两回事。进入真实世界后，执行器响应、机械结构、传感器观测、控制延迟和外部扰动都可能改变最终结果。即使模型预测的动作在语义上正确，也未必能被机器人稳定执行。
这使得模型团队常常面对一个尴尬局面，那就是如果只能看到输入和输出，却无法检查底层控制与执行状态，那么真机表现不符合预期时，排查就可能变成反复调整模型参数的过程。即使最终改善了某项任务，也未必能解释改进究竟来自模型、控制还是硬件适配。
RP1提供的开放研发链路，为定位这类问题创造了条件。开发者可以利用物理描述模型和仿真训练资源开展实验，再将策略部署到真机验证，并结合开放的控制与硬件资料检查执行过程、调整接口和分析偏差。
模型决定机器人可以尝试什么，控制与硬件决定这些尝试如何落地，而完整的研发链路决定团队能否定位偏差、验证改进。
数据采集同样关键。具身模型的研究往往需要建立观测、动作与机器人状态之间的关联。如果不同数据流存在时间偏差，或训练与部署阶段的观测条件不一致，模型就可能学到难以稳定执行的动作策略。
机器人大讲堂注意到，RP1强调毫秒级同步采样，以及数采头与机器人视角一致的设计思路，这无疑有助于提高特定配置下的数据时间对齐与观测一致性，为动作学习和真机验证提供更明确的参照。
因为具身智能的“幻觉”往往发生在仿真走向真机的落地阶段。当我们在谈论大模型接入机器人时，经常忽略了物理世界的客观规律。如果缺乏从仿真模型到底层控制、再到真机执行的整条透明链路，具身智能的迭代就会陷入“盲人摸象”的困境。
可以发现，RP1开放的研发链路，本质上是在打破模型、控制、硬件之间的数据黑盒。只有当算法工程师能够清晰地定位每一次执行偏差的物理来源，具身智能的闭环才真正成立。这也是为什么，全栈开源才是开发者通向通用具身智能研究的必要基础设施。
03.
高性能与可修改性，在一台机器人上兼得
对科研和开发者而言，开放程度固然重要，但开放不能代替机器人本身的能力。
一台硬件能力不足、运动控制不稳定的人形机器人，即使提供完整代码和图纸，也未必能承担高动态运动、全身控制或复杂具身任务的研究需求。反过来，如果机器人运动能力很强，却无法让研究者深入修改底层系统，其研究价值也会受限。
因此，面向科研的人形机器人平台需要同时回答两个问题：它能否为研究提供足够的物理能力，以及研究者能否真正改变这些能力的实现方式。
RP1试图把这两方面结合起来。
硬件配置上，开源版版具备24个主动自由度，主要面向双足运动、平衡控制和Sim2Real研究；开源版Pro则配备30个自由度（包含头部2个，双臂各7个），面向全身任务、人机交互和具身数据采集等需求，让研究平台能够匹配不同的实验目标。
模块化设计允许研究者根据课题更换头部组件、末端执行器和算力配置；双电池设计支持热插拔，配合模块化拆装和便于现场更换部件的设计，能为持续实验提供工程支持。
这些细节看似不如动态动作直观，却与科研平台的实际使用效率密切相关。
运动能力方面，RP1自研ROMOMO关节模组峰值扭矩在160 N·m以上，并联踝构型将执行器上移、通过连杆传力，降低远端质量，提升质心轨迹可重复性；机构参数可追溯，为Sim2Real调试提供第一手变量。
算法侧，RP1运行自研UFO/MimicLite运控小脑，UFO通过无监督强化学习训练底层运动策略，覆盖运动切换、扰动恢复和跌倒起身。得益于RP1控制/训练部署链路与硬件底层同时开放，实现了仿真执行器模型与真机执行器特性之间的对齐。
高性能让开源有说服力，开源让高性能可被研究。
因此，机器人大讲堂认为，RP1的差异化，恰恰在于将硬件运动能力、底层可修改性和研发工具链放进同一套平台设计，让开发者真正享受到开源的红利。
04.
从各自为战，到共同进化
RoboParty之所以要做RP1这样一款高性能并且全栈开源的机器人平台，不仅仅想要解决单个团队如何开展研发的问题。
因为人形机器人研发涉及机械结构、关节驱动、仿真环境、基础控制和具身模型，不同团队的研究目标可能截然不同，但在创新之前，往往都要面对相似的底层工作。
例如高校团队需要搭建实验平台，模型公司需要完成机器人适配，教育团队希望让学生理解从机械到算法的完整系统。当各自从头构建基础设施成为常态，重复投入就难以避免。
如果一套开放平台能提供相对完整的技术基础，不同团队便有机会把更多精力放在各自真正关心的问题上。研究者可以探索不同的控制算法，模型团队可以围绕具体任务调整数据采集和部署流程，硬件开发者可以研究关节、机构与控制策略之间的协同关系。
这与传统机器人产品逻辑有所不同。传统产品主要解决既定任务，用户关心设备能否稳定完成工作；科研平台还需要回答另一个问题，那就是用户能否在现有能力之上继续创造新能力。
RoboParty希望打造这样一个平台。可以发现，RP1以自研ROMOMO关节和整机运动能力为硬件基础，通过PartyOS及相关仿真、训练和部署资源连接不同研发环节，形成了从本体到算法、再回到真机验证的开放体系。
得益于RoboParty此前的RPO开源项目及其社区积累，让RP1进一步面向更复杂的人形机器人科研与具身智能开发需求。
将开放范围延伸至机械结构、关节、控制与训练部署等环节，则让开发者深入系统、开展自己的实验，减少创新之前那些重复、繁杂且难以共享的基础工作，让更多团队能在现有技术基础上继续探索。
当基础系统能够被共享，行业的创新资源就有机会从重复搭建底层设施，转向探索新的运动能力与具身任务。这才是全栈开源真正的意义所在。
05.
结语与未来
现如今，人形机器人正在从展示运动能力，走向更复杂的控制、学习与具身任务探索，行业需要的不再只是更强性能的单机，也需要更容易被研究、被修改和被验证的技术基础。
一台机器人能完成多少动作，定义了它当前的能力边界；一台机器人允许多少人深入修改、验证和扩展，则影响着它未来能抵达的技术边界。从各自搭建底层系统，到在开放基础上持续探索，距离真正成熟的开源生态仍有很长的路。
但让更多人参与研发、复用成果并验证新想法，正在为人形机器人产业提供另一种值得探索的发展路径，在技术平权的底座上，共同重塑人形机器人的边界。
🔧 GitHub：https://github.com/Roboparty/RP1
📖 技术白皮书／文档：https://roboparty.com/documents/roboto-01
