作为全球技术成熟度领先的全开源人形机器人，“萝博头原型机”在性能指标上表现突出：跑步速度可达3米/秒，硬件采用类车规级结构与高刚性金属材料，模块化关节模组实现高扭矩密度与快速动态响应。软件层面则开放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，并支持SMPL-X人体模型适配，使开发者可直接复用海量人体动捕数据。更值得关注的是，团队同步开源了拟人步态的AMP运控算法代码，该算法基于数据驱动范式，深度适配Behavior Foundation Model（BFM）预训练框架，显著提升了动作自然度与复杂路况下的姿态控制能力。
此次开源的深度与广度远超行业常规——除硬件结构图、EBOM物料清单、供应商名单等基础资料外，项目还公开了sim2real gap弥补方案、样机测试矩阵与调试经验总结等工程化落地关键内容。团队特别整理了“避坑指南”式Know-how知识库，将研发过程中形成的规范与经验系统化公开，帮助开发者减少重复试错。例如，在硬件设计细节上，公开了1.2米身高、30公斤级本体的关节排布方案、线束收束路径及金属结构件选型标准；在软件控制层面，提供了从采购、装配到复现的全流程闭环指导。
针对行业长期存在的三大痛点——闭源导致的高开发壁垒、设计规范缺失、架构标准不统一，萝博派对提出了“可复现、可二开、可验证”的开源目标。团队核心成员来自哈尔滨工业大学，其工程基因深刻影响了技术路线选择：通过标准化路径、工具化经验、公开化验证流程，将“从0到跑”的技术积累转化为行业共享的基础设施。这种思路已获得资本市场认可——项目已完成由经纬创投、小米战投、光源资本等机构参与的千万美元种子轮融资，资金将用于持续优化技术方案与扩大开发者生态建设。
在生态共建方面，团队已搭建起覆盖技术交流、资源共享与问题协作的全球网络。上市公司技术负责人、高校科研人员及创业公司核心成员等专业群体通过官方渠道参与共创，形成高效的技术迭代闭环。针对产业伙伴，项目提供JDM（联合定义制造）设计与联合开发服务，覆盖结构/电气/控制集成、BOM与供应链管理、试产与测试矩阵等关键环节，加速从参考样机到工程化交付的全流程。
目前，“萝博头原型机”开源仓库已在GitHub与Gitee同步上线，包含从硬件图纸到软件代码的完整资源包。团队长期维护的“动手学人形机器人问题清单”Know-how文档采用“全员编辑、按紧急度排序”的开放机制，鼓励开发者提交行业痛点与复现经验，共同建设可持续迭代的落地知识库。这一模式已初见成效——文档中优先解决的行走稳定性、抗摔性等基础能力问题，正推动行业从“表演型炫技”转向“实用落地”的务实发展。
