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過去幾年間 ， AI 主要停留在屏幕內 ， 用于文字對話、內容生成或自動化腳本執行；但近日 ， 隨著 OpenClaw 生態的爆發式增長 ， 兩個依托于此的開源項目讓智能體與物理世界之間的壁壘開始消融 ， 這則振奮人心的消息 ， 迅速點燃了全球機器人與 AI 社區的熱情 。
2 月 23 日 ， 在美國舊金山舉辦的 SF OpenClaw Hackathon 上 ， 一個名為 ROSClaw 的項目拿到了冠軍 。 Irvin 團隊搭建了一個橋接層 ， 把當下最火的開源 AI Agent 平臺 OpenClaw 直接連到了真實的機器人硬件上 。 奪冠之后 ， 團隊隨即宣布將其開源 。
（來源：X@irvinxyz）
具體來看 ， 他們通過智能插件層將 OpenClaw 連接到機器人操作系統（ROS 2） ， 借助網頁實時通信技術（WebRTC）低延遲、安全連接的特性 ， 實現了在全球任意地點遠程連接并控制 ROS 兼容機器人 。 AI 代理可通過攝像頭和傳感器讀取信息 ， 并在真實世界中驅動機器人抓取與移動物體 。
OpenClaw 本身是一款開源的自主 AI Agent 平臺 ， 允許開發者在本地運行、連接各種語言模型 ， 實現自動化任務、消息應用集成等功能 。 它在發布后的短時間內便吸引了大量關注 ， 在 GitHub 上獲得超過二十萬星標 。
ROSClaw 的出現則補齊了 OpenClaw 在具身智能方向的關鍵一環 ， 使其不僅可在數字空間執行自動化任務 ， 還能通過智能硬件真正感知與操作物理環境 。
Irvin 在帖子中直言：“代理逃出屏幕了！”團隊在 GitHub 倉庫中也明確描述：你在 Telegram、WhatsApp、Discord 或 Slack 上發一條消息 ， 機器人就會行動起來 。
與此同時 ， 由 Menlo Research 社區推動的 Asimov 項目宣布：其研發的人形機器人 Asimov v1 即將開源完整身體設計圖、仿真文件 ， 以及執行器清單和可自由修改的零件列表 。 項目發布者表示 ， 這個開放設計提供了“完整搭建、修改和訓練自己人形機器人的所有必要資源” 。
（來源：X@asimovinc）
知名機器人專家克里斯·帕克斯頓（Chris Paxton）隨即回復：“這看起來太棒了！”同期 ， Asimov 還開放了腿部參考設計倉庫 asimov-v0 ， 并明確表示全身體設計即將跟進 。
隨后 ， Asimov 賬號又直接發帖宣告：“你的 OpenClaw 代理可以擁有實體了 。 ”帖子明確指出：你可以在該平臺上為你的 AI 代理賦予機器人身體……Asimov 和 Menlo Research 都將參與其中 。 這直接將 Asimov 硬件與 OpenClaw 代理生態對接 ， 形成閉環 。
（來源：X@asimovinc）
在 Asimov 發布的連接帖中 ， 團隊系統闡述了實現目標所需的關鍵要素：
首先是一個代理抽象層：開發者可通過該層在目標、推理和自主性之間建立清晰接口 ， 實現意圖與運動控制的交互；其次是一種與硬件無關的通用標準：允許軟件在不同人形機器人平臺運行；
要想讓這套系統變得更易用 ， 還需要標準化組件和維修網絡 ， 以及更完善的仿真和工具 ， 以此降低成本、提高韌性 ， 同時高效完成前期測試、調試和部署等準備工作 。
模塊化、低成本、可復現的開源生態
Asimov 機器人的命名靈感來源于科幻小說作家艾薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov） ， 他在諸多作品中將機器人設想為人類的助手：如果精心設計 ， 就可以為人類服務的機器 。 并提出了機器人三大定律 ， 至今在現實世界中仍是機器人的基礎行為準則框架：
【OpenClaw上身機器人，AI不僅能幫訂外賣，還能替你跑腿了】
機器人可能不會傷害人類 ， 或者由于無所作為而使人類受到傷害 。
機器人必須服從人類的命令 ， 除非這些命令與第一定律相沖突 。
機器人必須保護自己的存在 ， 只要這種保護不與第一或第二定律相沖突 。
Menlo Research 表示：我們以這種精神命名我們的參考人形機器人：一個增強人類能力而不是取代人類能力的機器人 ， 它從頭開始就具有安全性、可靠性和目的性 。
根據 Menlo Research 官網和官方博客 ， Asimov 是一套完整的開源人形生態系統 ， 由阿西莫夫操作系統（Asimov OS）、Asimov 人形機器人參考設計和開放供應鏈三大互連組件構成 。
其中 ， Asimov OS 是一套運行在人形機器人上的操作系統 ， 提供代理抽象層 。 代理用標準框架表達意圖 ， 操作系統負責處理電機、傳感器、安全與遙測 ， 不再依賴傳統低級電機控制 。 Asimov 人形機器人參考設計將開源硬件藍圖 ， 支持模塊化組裝 ， 腿部、軀干、臂部、頭部可獨立開發并快速拼接 。 開放供應鏈將提供無門檻的組件制造商網絡 ， 目標是將人形機器人年化總擁有成本降至約 3 萬美元 。
博客披露 ， 利用這套系統 ， 僅需 100 天、研發支出不到 3 萬美元（含機庫、工具和零件更換） ， 即可從零構建完整的人形腿部 ， 實現行走能力 。
（來源：Menlo Blog）
此外 ， 模塊化設計讓不同實驗室得以專注于子系統構建 ， 在全球任何地方均可低成本復現 。 理想情況下 ， Asimov v1 的每條腿擁有 6 個自由度 ， 全身體自由度約為 26 ， 最小高度 1.2 米 ， 整機重量預計低于 40kg ， 低量產制造成本低于 2 萬美元 。
（來源：X@TheHumanoidHub）
對于 Asimov 而言 ， 前文提及的 ROSClaw 直接補齊了軟件側 。 二者結合后 ， 開發者可直接在 Menlo Stack 中完成從代理（代理開發者在標準框架中構建代理 ， 該代理是自治有效載荷）、技能（代理通過現實世界的數據學習運動技能 ， 例如洗碗、跳舞、物體操縱）、仿真（代理在數字孿生環境中運行 ， 在物理部署前驗證行為）到部署（通過單個配置步驟將代理賦予機器人實體）、遙測（實時反饋讓代理能夠快速迭代優化）的閉環迭代 。
從“大廠專屬”到“人人可造”
以往 ， 人形機器人研發門檻極高 ， 只有資金雄厚的團隊才能觸及 。 而 Asimov v1 + ROSClaw 的開源組合 ， 直接把“造機器人”的門檻拉低到“大眾消費”水平：僅需下載 GitHub 文件、根據物料清單采購零件、用 3D 打印或數控機床加工 ， 即可組裝、修改、訓練屬于自己的具身 AI 。
（來源：X@asimovinc）
值得一提的是 ， Menlo Research 的明確目標是打造增強人類能力的勞動力平臺 。 從起步階段 ， Asimov 機器人就以“公開構建”的方式推進 ， 目前已開源了其雙腿模塊設計和仿真文件 ， 并在 Discord 社區中持續更新進展 。
開發者還可以通過公開倉庫和交流渠道分享關節設計、控制架構和訓練策略 ， 預計今年年內 ， 這個項目就可以在“群策群力”之下搭建出完整機身框架 。
在機器人研究領域 ， 具身智能一直被認為是當下 AI 發展的重要方向：只有當 AI 能夠在現實世界感知、行動 ， 并與環境動態互動時 ， 其判斷與行動能力才趨于成熟 。 ROSClaw 和 Asimov 項目的聯合出現 ， 無疑代表了這一體系化構建的雛形：硬件開源提供身體 ， 平臺提供標準化接口 ， 橋接工具讓代理真正上身 。
值得注意的是 ， 這些開源動態仍處于早期范式探索階段 。 ROSClaw 雖然為 OpenClaw 帶來了物理世界的訪問能力 ， 但其穩定性、可擴展應用和真實物理任務執行能力仍有待考驗；OpenClaw 在社區中也有不少關于安全性、易用性和經濟性方面的討論和批評 。 而 Asimov 的人形機器人設計同樣面對硬件制造、仿真與現實間的“模擬到現實”（sim-to-real）差異等深層挑戰 。
當數字智能開始反向接入物理世界 ， 這一趨勢將可能重塑未來機器人、自主系統與人類社會協作的邊界 。 開發者們 ， 準備好為你的 AI 代理“造一副身體”了嗎？
參考資料：
https://x.com/asimovinc/status/2027564343639085239
https://x.com/irvinxyz/status/2025784961773846548
https://x.com/asimovinc/status/2028311401090154808
https://menlo.ai/products/asimov
https://menlo.ai/blog/humanoid-legs-100-days
https://github.com/asimovinc/asimov-v0
https://github.com/PlaiPin/rosclaw
運營/排版：何晨龍
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