總成本不到5000美元，加州大學開源3D打印人形機器人
導讀：人形機器人現在非常火爆，有不少人開始躍躍欲試，想購入人形機器人，但大多數現有的商用人形機器人仍然是高成本而且閉源的。
2025年5月7日，加州大學伯克利分校機器人學習實驗室（Berkeley Robot Learning Lab）正式發布了一款名為Berkeley Humanoid Lite的開源人形機器人。這款機器人完全基于 3D 打印技術制造，硬件設計、嵌入式代碼和訓練框架全開源，將硬件總成本控制在 5,000 美元（約3.6萬元）以下。其核心突破在于通過 3D 打印技術實現了復雜機械結構的低成本制造，并結合 AI 算法，為科研機構和開發者提供了一個可快速迭代的人形機器人研究平臺。
3D 打印重塑人形機器人制造范式
Berkeley Humanoid Lite 的核心創新在于全流程 3D 打印制造，所有結構組件都可以使用標準桌面打印機進行 3D 打印，所有電子和機械部件都可以從常見的在線供應商處采購。例如機身結構、關節組件（如擺線齒輪箱）均通過桌面級 3D 打印機（如 Creality Ender 3）完成，使用高強度 PLA等材料，在成本效益和足夠的機械堅固性之間取得平衡，減少對昂貴的專有致動器的依賴。研究人員和業余愛好者無需專門的制造設施即可構建和修改機器人。
在硬件性能方面，這款小型的機器人身高 80 厘米，體重 16 公斤，配備 22 個自由度的關節，可實現行走、跳躍、抓取等基礎動作。兩種尺寸的致動器，每種尺寸都包含一個 3D 打印的擺線齒輪箱，直接驅動腿部和手臂中的關節。軀干采用鋁擠壓件制成，以支持安裝其他組件，手機級 IMU 位于軀干中心附近。
AI 賦能：從仿真到現實的閉環優化
Berkeley Humanoid Lite 的另一大亮點是AI 算法與硬件的深度協同。開發團隊通過強化學習（Reinforcement Learning）訓練機器人動態行走能力，利用 NVIDIA A4500 GPU 實現每秒 9 萬步的高效仿真，大幅縮短算法迭代周期。在實際測試中，機器人可在草地、碎石路等復雜地形連續行走數百米，并在單腿跳躍后保持平衡。
為解決 “仿真 - 現實差距” 問題，團隊簡化了硬件設計，去除彈簧、阻尼器等復雜組件，使物理模型更易模擬。同時，開源的訓練框架支持開發者直接調用預訓練策略，快速實現從仿真到現實的遷移。例如，研究人員通過 VR 設備操控機器人完成擰魔方、拆快遞等任務時，AI 算法可同步進行模仿學習，將人類操作經驗轉化為機器人自主行為。
開源生態：推動人形機器人研究普惠化
Berkeley Humanoid Lite 的開源特性徹底顛覆了傳統人形機器人的研發模式。其 GitHub 倉庫提供了完整的 CAD 文件、嵌入式代碼和訓練資源，包括：
硬件設計：擺線齒輪箱、關節模組等 3D 打印模型；
控制代碼：基于 ROS 的運動控制框架和強化學習訓練腳本；
數據集：包含數萬次仿真和真實場景運動數據。
這種開放模式使高校、初創公司甚至個人開發者能夠以極低門檻進入人形機器人研究領域。例如，學生團隊可利用平臺驗證新型控制算法，而企業可快速開發定制化服務機器人。
行業影響：從實驗室到產業的臨界點
Berkeley Humanoid Lite 的發布引發了學界和產業界的廣泛關注。其低成本、高靈活性的特點，可能加速人形機器人在工業、醫療、家庭服務等領域的落地。然而，這項工作的一個局限性是，對長時間運行期間 3D 打印結構的熱效應研究不足，這可能會影響機械強度和整體系統可靠性。未來的迭代將包括更嚴格的熱測試和結構改進，以解決這些問題。除了這項工作中提出的機器人形態之外，還有更多潛在的新形態可以探索和公開提供。
未來展望
Berkeley Humanoid Lite 的出現，標志著人形機器人從 “昂貴玩具” 向 “普惠工具” 的轉變。正如 2007 年 iPhone 重新定義智能手機，這款開源機器人可能開啟人形機器人的平民化時代。隨著 3D 打印材料和 AI 算法的進步，未來的人形機器人或將具備更強的環境適應性和任務泛化能力，最終實現 “像人類一樣工作、學習和協作” 的愿景。
(責任編輯：admin)
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