《开源鸿蒙领学课堂-AI赋能系列-具身智能专题第二期》直播回顾

开源鸿蒙做具身智能，到底在做什么？一文看懂项目进展与规划
 

分享嘉宾：刘小飞
开源鸿蒙具身智能PMC（筹）成员、具身智能PMC主干项目负责人

导读

最近，“具身智能”越来越热。大家讨论的不再只是大模型会不会聊天，而是：机器人能不能真正感知环境、理解任务、完成动作，并在真实场景中稳定运行。

但只要往工程里走一步，就会发现一个现实问题：具身智能不是只靠一个模型、一个算法、一个机器人本体就能落地的。它背后需要操作系统、中间件、推理框架、开发板、外设、仿真工具，甚至社区协作机制一起配合。

在本期《开源鸿蒙领学课堂-AI赋能系列-具身智能专题第二期》直播中，刘小飞围绕“开源鸿蒙具身智能项目进展和规划”，系统介绍了项目在底座建设、版本推进、生态孵化和社区参与等方面的最新进展。

如果用一句话概括本次分享的核心内容，那就是：

开源鸿蒙具身智能项目，正在尝试搭一套面向机器人与具身智能的“基础底座”。

开源鸿蒙做具身智能，不是“装个系统”那么简单

直播里首先讲清楚了项目的愿景：开源鸿蒙成为具身智能世界的操作系统底座。

这个“底座”怎么理解？可以把它看成机器人世界里的“地基 + 骨架 + 公共设施”。

项目目标主要有三层：

第一层：先把基础能力补齐

包括：

机器人基础生态软件

具身AI框架

具身工具

也就是说，项目不是只做一个Demo，而是希望把机器人运行真正依赖的那套基础软件能力逐步建起来。

第二层：把标准和参考平台做出来

除了软件本身，还要同步推进：

南北向接口标准

参考开发板

模拟器

应用示例

这一步很关键。因为没有标准、没有开发板、没有仿真环境，很多能力就很难复制，更谈不上生态扩展。

第三层：最后走向场景落地

项目瞄准的也不是单一本体，而是多种机器人形态，包括：

AGV

轮式底盘

人形机器人

机械臂

无人机等

总之，开源鸿蒙具身智能项目想做的不是“某一台机器人”，而是一套可以支撑不同机器人持续生长的底层能力体系。

这件事为什么难？直播里讲了三个主要挑战

挑战一：机器人主流生态，绕不开 ROS

今天的机器人软件生态里，大量能力都建在ROS/ROS2之上。ROS2Index上架软件超过7000个，仅Humble版本就有2200+，覆盖了ROS Core、SLAM、Nav2、MoveIt、LeRobot等大量关键能力。

这意味着，如果想让开源鸿蒙进入具身智能和机器人领域，就不能脱离现有生态单打独斗。

项目的策略也很务实：

按需、有节奏地移植常用软件

联合社区伙伴共建共享

针对痛点做优化，比如异构加速、零拷贝、确定性调度

长期推动Dora、国产模拟器等替代路线

简单说就是：先接得上，再跑得动，最后再做出自己的竞争力。

挑战二：具身智能很聪明，但也真的很吃算力

直播里还提到一个更现实的问题：具身智能背后的“大脑”模型，对算力要求非常高，而当前业界主流方案又大多依赖NVIDIA芯片。

所以项目没有一开始就冲最复杂的路线，而是选择了更稳的节奏：

1.0先落地低算力场景，优先支持传统机器人、AGV、轮式平台

后续再逐步走向手臂、人形等更复杂本体

同时采用端云结合、边端结合、多端结合等方案，平衡算力和落地需求

这个思路很像“先学会走，再学会跑”。先让系统在真实场景里可用，再逐步接入更强的具身智能能力。

挑战三：外设“开源鸿蒙化”还需要时间

机器人不是纯软件系统，它还要接相机、雷达、底盘、机械臂、夹爪等各种硬件。

直播中提到，目前很多主流外设还没有完成“开源鸿蒙化”适配，比如深度相机、底盘控制板、机械臂等方向都还有大量工作要做。

所以项目当前的策略是：

欢迎更多外设厂商加入

对非国产方案寻找替代路径

优先推进底盘、深度相机等关键外设适配

也就是说，具身智能底座建设，本质上是一场软硬件协同战。

目前做到哪一步了？已经不只是“规划中”

这次直播比较值得关注的一点，是项目已经拿出了一些明确进展，如下图所示：

一是，组织已经搭起来了：

目前已孵化18个SIG，覆盖架构、版本、ROS、模型、开发板、模拟器、SLAM、UAV、LeRobot、外设、教学竞赛等多个方向。

二是，开发板、模拟器、中间件都在落地：

直播披露的阶段性成果包括：

已成立DevBoard SIG，并推动开发板标准和孵化流程

已有小算力开发板2款，中算力开发板1款孵化中

已推进OH Simulator、MuJoCo Simulator、Gazebo Simulator等模拟器方向

已支持ROS2 Humble，并完成 Nav2导航验证

这些进展说明，项目已经开始把“能跑起来”的基础条件一项项补齐。

三是，V1.0目标已经明确：

直播中给出的V1.0目标是：在开源鸿蒙上支持机器人基础能力。

阶段目标包括：

1个具身开发板

1个模拟器

2个本体示范

下一步重点则包括：

已交付能力的测试验收

AI推理框架适配

机器人本体与外设选型适配

场景落地验证

这说明项目已经从“基础搭建”逐步进入“联调验证”阶段。

接下来怎么走？路线图其实很清楚

从直播内容看，项目的版本节奏并不激进，但比较清晰。

V1.0：先把基础能力跑通

重点是：

小脑能力

传统机器人

OH+ROS+ 导航软件集移植 + AI推理

目标不是一步到位，而是先做出一个可运行、可验证、可示范的版本。

V2.0：开始支持更强的“大脑”和更复杂本体

后续版本会进一步支持：

具身大脑Agent

更多工具和外设

人形机器人等复杂本体

V3.0：往竞争力和国产化继续走

再往后，项目会逐步增强：

通信加速等竞争力特性

国产中间件能力

无人机支持

·

总结：具身智能拼到最后，拼的是底座能力

具身智能是否能够大规模落地，可能不在于某个模型有多“聪明”，而在于底层系统、工具链、硬件适配和生态协同是否成熟。

开源鸿蒙具身智能项目现在做的，正是这件看起来没那么“炫”，但非常关键的事：
把具身智能从“概念热词”，一步步变成“可开发、可验证、可落地”的工程体系。

附：社区入口

开源鸿蒙具身智能社区：
https://gitcode.com/OpenHarmony-Robot

直播回放

审核编辑 黄宇