总成本不到5000美元，加州大学开源3D打印人形机器人

导读：人形机器人现在非常火爆，有不少人开始跃跃欲试，想购入人形机器人，但大多数现有的商用人形机器人仍然是高成本而且闭源的。

2025年5月7日，南极熊获悉，加州大学伯克利分校机器人学习实验室（Berkeley Robot Learning Lab）正式发布了一款名为Berkeley Humanoid Lite的开源人形机器人。这款机器人完全基于 3D 打印技术制造，硬件设计、嵌入式代码和训练框架全开源，将硬件总成本控制在 5,000 美元（约3.6万元）以下。其核心突破在于通过 3D 打印技术实现了复杂机械结构的低成本制造，并结合 AI 算法，为科研机构和开发者提供了一个可快速迭代的人形机器人研究平台。

△开源、可定制的双足人形机器人平台Berkeley Humanoid Lite

3D 打印重塑人形机器人制造范式

Berkeley Humanoid Lite 的核心创新在于全流程 3D 打印制造，所有结构组件都可以使用标准桌面打印机进行 3D 打印，所有电子和机械部件都可以从常见的在线供应商处采购。例如机身结构、关节组件（如摆线齿轮箱）均通过桌面级 3D 打印机（如 Creality Ender 3）完成，使用高强度 PLA等材料，在成本效益和足够的机械坚固性之间取得平衡，减少对昂贵的专有致动器的依赖。研究人员和业余爱好者无需专门的制造设施即可构建和修改机器人。

△执行器的爆炸和横截面图，所有组件都是 3D 打印的或从在线市场采购的

在硬件性能方面，这款小型的机器人身高 80 厘米，体重 16 公斤，配备 22 个自由度的关节，可实现行走、跳跃、抓取等基础动作。两种尺寸的致动器，每种尺寸都包含一个 3D 打印的摆线齿轮箱，直接驱动腿部和手臂中的关节。躯干采用铝挤压件制成，以支持安装其他组件，手机级 IMU 位于躯干中心附近。

AI 赋能：从仿真到现实的闭环优化

Berkeley Humanoid Lite 的另一大亮点是AI 算法与硬件的深度协同。开发团队通过强化学习（Reinforcement Learning）训练机器人动态行走能力，利用 NVIDIA A4500 GPU 实现每秒 9 万步的高效仿真，大幅缩短算法迭代周期。在实际测试中，机器人可在草地、碎石路等复杂地形连续行走数百米，并在单腿跳跃后保持平衡。

为解决 “仿真 - 现实差距” 问题，团队简化了硬件设计，去除弹簧、阻尼器等复杂组件，使物理模型更易模拟。同时，开源的训练框架支持开发者直接调用预训练策略，快速实现从仿真到现实的迁移。例如，研究人员通过 VR 设备操控机器人完成拧魔方、拆快递等任务时，AI 算法可同步进行模仿学习，将人类操作经验转化为机器人自主行为。

开源生态：推动人形机器人研究普惠化

Berkeley Humanoid Lite 的开源特性彻底颠覆了传统人形机器人的研发模式。其 GitHub 仓库提供了完整的 CAD 文件、嵌入式代码和训练资源，包括：

硬件设计：摆线齿轮箱、关节模组等 3D 打印模型；
控制代码：基于 ROS 的运动控制框架和强化学习训练脚本；
数据集：包含数万次仿真和真实场景运动数据。

这种开放模式使高校、初创公司甚至个人开发者能够以极低门槛进入人形机器人研究领域。例如，学生团队可利用平台验证新型控制算法，而企业可快速开发定制化服务机器人。

△另一种成人大小的机器人配置，具有 7 自由度的腿和灵巧的手

行业影响：从实验室到产业的临界点

Berkeley Humanoid Lite 的发布引发了学界和产业界的广泛关注。其低成本、高灵活性的特点，可能加速人形机器人在工业、医疗、家庭服务等领域的落地。

然而，这项工作的一个局限性是，对长时间运行期间 3D 打印结构的热效应研究不足，这可能会影响机械强度和整体系统可靠性。未来的迭代将包括更严格的热测试和结构改进，以解决这些问题。除了这项工作中提出的机器人形态之外，还有更多潜在的新形态可以探索和公开提供。

△机器人可以执行写字、拆包裹、拾取、转魔方等动作

未来展望

Berkeley Humanoid Lite 的出现，标志着人形机器人从 “昂贵玩具” 向 “普惠工具” 的转变。正如 2007 年 iPhone 重新定义智能手机，这款开源机器人可能开启人形机器人的平民化时代。随着 3D 打印材料和 AI 算法的进步，未来的人形机器人或将具备更强的环境适应性和任务泛化能力，最终实现 “像人类一样工作、学习和协作” 的愿景。