2026年，人形机器人领域正经历一场不容忽视的转变。
过去两年的主线是“量产”。2025年时候，宇树透露已交付超5500台人形机器人，应用遍及科研教育、展览及部分制造与巡检。同年6月，智元第1.5万台具身智能机器人完成量产，随即进入一家3C工厂产线，开始实际运作。
（图源：宇树科技官网）
工信部人士在人工智能大会发声，称今年国内人形机器人整机产量或超10万台，万台级交付从口号化为现实。
伴随机器人日益普及，一个更深层次议题浮现出来：如何吸纳更多人参与产品迭代？越来越多迹象表明，答案指向开源。
到2026年，开源已从软件行业的惯例扩展到人形机器人。
OpenLoong开源社区拢有超2万名开发者，每年举行30多场社区活动，社区关注度超60万，覆盖硬件到算法、研发到应用的人形机器人全流程技术；
乐聚机器人依托开放原子开源基金会成立OpenLET具身智能开源数据集社区，专注人形机器人真实场景数据的开源生态建设，并开源了1600余条高质量真机数据集，全平台下载超300百万次；
5月下，HuggingFace发布开源项目LeRobot Humanoid……
开源风潮正扫过人形机器人行业的每个角落。其中，一家成立仅17个月的年轻公司，刚亮出一张分量十足的牌。
近日，开源人形机器人全栈平台“萝博派对”首次面向下一代人形机器人的开源具身智能研发底座Party OS，同步成立RoboParty Lab、上线Lab官网。
当行业还在纠结“是否开源”时，“萝博派对”已将目光投向“开源能走多远”，并着手把更多人拉入，共同塑造人形机器人未来。
01拆除人形机器人创新的隐形壁垒
“萝博派对”抛下的这枚“开源”铁子，并非偶然之举。
1月15日，公司已在官方GitHub仓库正式开源双足人形机器人“萝博头原型机”（Roboto_Origin）。
需注意的是，这并非国外常见的几行API代码，而是完整、彻底的技术方案，硬件专利、调试细节、避坑经验全盘公开。换言之，开发者可依据公开图纸、代码、算法，从零复现一台产品级性能双足机器人。
更让行业惊叹的是这台机器性能，Roboto_Origin能达到3米/秒的跑步速度，折合10.8千米/小时，相当于人类中等速度跑动，彻底打破了“开源项目产品力必然逊色于闭源”的固有认知。支撑这一性能的核心算法，拟人步态AMP控制算法代码，同样完全开源。
一台不输闭源产品的机器连同全部技术细节被公之于众，这本身就是对行业常规的一次挑战，但故事并未止步于“开源一台机器人”。
近期，“萝博派对”围绕Party OS首批开源了三项面向人形机器人研发的基础设施与工具链，包括MimicLite、UFO和hhtools，分别针对人形机器人研发中的不同核心痛点。
其中MimicLite是一套专用人形机器人通用运动跟踪开源训练部署系统。
它能用8块GPU和约1/500的SONIC算力训练出SONIC级别的跟踪策略，兼容mjlab/IsaacLab、PPO/SAC、多数据集any4hdmi管线、mjhub资产管理、0.1秒低延迟Pico遥操作，以及任意代码base policy到sim2real的10分钟级适配……
Unsupervised RL Control是个为研发设计、完全开源的人形机器人无监督强化学习控制开发框架，覆盖训练设施、数据管线、算法研究、推理部署全流程。
该框架覆盖训练基础设施、数据管线、算法研究和推理部署全流程，支持快速复现SOTA方法、探索新行为表示（Representation）、适配不同机器人平台，完成从训练到真实机器人部署的一体化开发，补齐萝博派对在基础运动控制方向开源技术栈，显著降低无监督强化学习控制的研发门槛。
以Fast Training Infrastructure为例，其采用更轻量级MJLab作为backend，支持单卡、多卡并行训练，用8块RTX 4090 GPU仅需不到12小时就能完成BFM-Zero算法训练，摆脱对单张大显存GPU的依赖；8块H200上6至8小时即可完成训练，性能也持续优于BFM-Zero。
至于Human-to-Humanoid Tools是款开源人形机器人动作重映射工具。该工具供人形机器人开发者和研究者使用，支持将跑酷、舞蹈、交互等人体动作片段，快速重映射到不同人形机器人结构上，助力开发者高效完成从人体动作、动作数据集到机器人动作轨迹的转换验证。
从MimicLite到UFO到hhtools，萝博派对持续开放覆盖训练、控制、部署与数据工具链的人形机器人研发设施。当这些过去仅头部企业内部的研发能力被逐一拆解并公开，人形机器人创新门槛从“团队规模”转为“想法本身”。
02“重复造轮子”的问题有了新思路
人形机器人开源，在很长一段时间存在争议。毕竟，核心技术公之于众，竞争壁垒何在？盈利路径何寻？这在传统商业思维里近乎难以理解。
资本市场的表现给出了部分答案。自2025年成立至今，萝博派对的融资步伐一直很快。
2025年11月，完成种子轮融资，金额约千万美元，投资方有小米战投、经纬创投领投，银河通用机器人、光源资本等跟投。
同年12月，完成种子+轮融资，投资方包括国香资本、小米战投、华映资本、BV百度风投、经纬创投、光源资本等。
2026年3月，完成2000万美元天使轮融资，投资方有国香资本、经纬创投、安创投资、百川资本、赛纳资本、浦东创投集团、上海未来产业基金等。
7月15日，据“投资界”消息，萝博派对接连完成近5亿元天使++轮和Pre-A轮融资。其中，天使++轮由顺为资本、经纬创投、小米战投、商汤国香等老股东持续加码，Pre-A轮由宁德时代独家投资，股东阵容持续扩增。
资本持续加码的缘由不难理解，一方面，萝博派对开源Roboto_Origin后，反响热烈，GitHub仓库Star数已超1.4K，并入选EAI OpenSource 10具身智能开源项目榜单。
至2026年3月，项目社区规模超2000人，原型机硬件订单超100份，用户涵盖高校实验室、企业研发部门和独立开发者，主要应用于算法验证、运动控制开发等领域。
当一个开源平台吸引足够开发者，其上积累的动作数据、调试方案、场景应用就形成先发优势。这不是传统专利壁垒，而是由社区规模累积而成的数字资产，规模越大，迁移成本越高，后来者越难复制。
另一方面，开源也在促进技术迭代。萝博派对创始人兼CEO黄一在采访中提到：“开源后，有人指出我们URDF中某段Inertia（惯量参数）数据错误，这个数据我用了两年都没质疑，但开源社区帮我们发现。”
这个细节揭示一个易被忽视的事实：开源社区不仅是技术输出端，也是技术校验场。代码和图纸置于社区审视下，错误被发现的几率远高于封闭环境。
若将视角放长远些，会发现开源战略价值远超融资故事和技术验证。
当前人形机器人行业正经历重大转型，据ABI Research预测，至2030年，全球人形机器人市场规模将超380亿美元，但仍受技术碎片化和开发壁垒制约，阻碍产业规模化。
多数企业各自为战，大量研发被消耗在“重复造轮子”上，但若一家公司将验证过的硬件方案或训练框架开源，其他企业无需从零开始，节省资源可投入真实场景创新。
这意味着，或许谁先构建足够活跃、完整的开源底座，谁就可能成为下一代人形机器人基础设施的制定者。
03谁会成下一个“安卓”？
若以“技术是否开放”为标准，现阶段人形机器人企业可分三类。
一类是彻底“封闭派”，特斯拉、波士顿动力是典型。主要依靠自主研发，从设计到制造全流程内部完成，技术从不外传。
（图源：波士顿动力官网）
这种模式优点明显，产品性能一致性高、可靠性强，品牌壁垒也足够高。但代价同样巨大，研发投入惊人，创新节奏完全取决于内部团队。
另一类走折中路线，宇树科技与智元机器人是典型代表。核心产品闭源，保障竞争力和商业收益，但选择性开源部分软件模块、硬件方案或历史技术，以此吸引开发者、扩大行业影响力。
在商业回报与社区生态间寻求平衡，但这难拿捏。既要应对封闭派在高端市场的挤压，又要提防开源派在普惠端的追赶。
第三类选择彻底开放，萝博派对是最坚定实践者。从硬件蓝prints到控制代码，从训练框架到调试经验，全部公开。
这条路优点是能最大限度降低行业创新门槛，吸纳社区力量共同参与产品迭代，在应用创新和成本优化上具备天然优势。挑战同样存在，开源能否跑通商业闭环，如何与资金雄厚巨头竞争，都是长期需面对的问题。
三条路径各有得失，但都指向一个趋势——人形机器人行业已进入关键的“基础设施定义期”。
回望智能手机发展史，封闭的iOS靠极致体验俘获一批忠实用户，而开源安卓靠低门槛吸引全球无数开发者，最终覆盖多数市场。人形机器人今况与此类似，当机器人越来越多部署现实场景，行业需要的不仅是更多硬件，更是一套让开发者高效工作、应用快速落地、数据持续积累的基础设施。
由此看来，谁先建成具身智能领域“安卓”，谁就可能定义下一代机器人产业规则。
从这个角度说，开源价值不在于“让技术出门”，而在于“让门槛落地”，它让更多有想法、有能力但缺资源的人有机会闯入这个行业。
当参与人数足够多，数据流动足够快，应用场景足够丰富，或许人形机器人行业边界才可能拓展足够远。通往那个终点的第一块基石，已有人铺就。