具體而言，這次開源的是智元家的靈犀X1，就是今年8月份發(fā)布會彩蛋環(huán)節(jié)亮相的那個：

△身高133厘米，重約33公斤

靈犀X1誕生于智元X-Lab實驗室（也可以簡單理解為智元內(nèi)部的稚暉君實驗室），6月立項，10人團隊不到2個月就搞出來了。

雖然造的快，但當時在現(xiàn)場也是演示了靈犀X1不論如何被稚暉君“霸凌”都不會倒的平衡力：

而這次的開源，相當于是把稚暉君快速造機器人的秘笈分享了出來，也是兌現(xiàn)了當時“人形機器人人人造”的諾言。

網(wǎng)友們在看到這波福利后也是大受震驚，直呼：

大佬真是啥都可以開源，太有魄力。

也有網(wǎng)友玩起了諧音?！?strong>源神，啟動。

接下來，我們就來看逐個看下稚暉君開源的具體內(nèi)容。

（資料地址附在文末嘍~）

開源總資料超過1.2G

從整體來看，這次開源分為硬件和軟件兩大部分，總資料超過1.2G。

硬件方面包括：

含詳盡的整機結(jié)構(gòu)圖紙、硬件框圖和物料清單(BOM)、裝機說明。

是細致到每一個螺絲和齒輪的那種，全部物料可通過自行加工或購買的方式獲取。

來感受一下整機圖紙的文件夾內(nèi)容（230張圖）：

軟件方面包括：

AimRT平臺組件、機器人URDF文件、仿真&Sim2Sim代碼、強化學習訓(xùn)練代碼、模型轉(zhuǎn)換代碼、運控推理代碼和調(diào)試工具（數(shù)據(jù)可視化、遙控器）等等，從軟件、到工程、到運控算法的全部代碼。

△推理代碼的GitHub

除此之外，這次開源還將提供一個強大的工具集，讓開發(fā)者能夠利用強化學習等先進算法來開發(fā)和優(yōu)化個性化的運控策略。

正如智元機器人所說：

而對于科創(chuàng)公司或生態(tài)伙伴來說，他們可以基于智元的核心組件，打造自己的人形機器人產(chǎn)品，并借助開源代碼快速完成整機工程，降低了研發(fā)成本和門檻。

我們渴望邀請全球開發(fā)者和研究者加入此行列，共同探索人形機器人的未來。

此外，我們還希望智元靈犀X1開源后能在教育領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，通過讓學生直接接觸最前沿的機器人技術(shù)，他們將能親身體驗設(shè)計、構(gòu)建和優(yōu)化機器人的過程，為他們將來進入到機器人行業(yè)打下基礎(chǔ)。

關(guān)于靈犀X1

有關(guān)靈犀X1的信息，其實量子位在發(fā)布會之際就已經(jīng)有所介紹，感興趣的小伙伴可以溫故而知新一下。

靈犀X1全身上下都由兩款自研PowerFlow關(guān)節(jié)搭建成，分別命名為PF86和PF52。

這兩款PowerFlow對外銷售。

此外，靈犀X1還具備中空走線、輸出端絕對值編碼、支持PF-Link智能接口等眾多功能。

它融入了模塊化設(shè)計理念，可以通過簡單抱箍形式輕松拆裝，尤其是它的兩只“手”。

要知道，靈犀X1的標配是智元X-Lab自研的兩個“帶前饋力控、超低成本”的自適應(yīng)通用夾爪。

自適應(yīng)抓握，僅1個主動自由度。

但泛化性很強，抓啥都行。

甚至是桌面上平躺著的一根針，也能穩(wěn)穩(wěn)夾起來。

但靈犀X1的執(zhí)行器不僅可以是自適應(yīng)通用夾爪，也可以是百元級成本的六維力傳感器，滿足不同場景需求的那種。

有點意思的是，靈犀X1可以開啟“機機模式”。

簡單來說，就是打開靈犀X1的腦子（里面本來是空的），把手機裝進去，用性價比更高、功能更豐富、算力更強、普及率更廣的手機，來當它的腦子。

然后大家就能看到以下這個又好笑又有點詭異的對話畫面：

One More Thing

在稚暉君動態(tài)下還有一條比較有意思的評論，網(wǎng)友在看到他用百度網(wǎng)盤分享資料后表示：

國內(nèi)很缺一個機械社區(qū)。

不過有一說一，國內(nèi)在這方面還是有在努力的，例如不造機器人的地瓜機器人，就已經(jīng)打造了這樣的社區(qū)：

最后，開源資料的地址放下面嘍，感興趣的小伙伴可以去下載啦~

開發(fā)指南鏈接：https://www.zhiyuan-robot.com/DOCS/OS/X1-PDG

設(shè)計資料百度云盤（提取碼：1234）：https://pan.baidu.com/s/1UEdeDBTJiXRmIqMKwmO5RA?pwd=1234

設(shè)計資料谷歌云盤：https://drive.google.com/drive/folders/1MECbyKRJbnc_XKWsdUbn-70xmYFmw9FW?usp=sharing

推理代碼：https://github.com/AgibotTech/agibot_x1_infer

訓(xùn)練代碼：https://github.com/AgibotTech/agibot_x1_train