全球发售!仅售64934元!这款人形机器人硬件、软件和机器学习基础套件全部开源!

说到K-Scale实验室,可能很多人并不熟悉,但如果说到《售价2535元 全球最小开源端到端人形机器人Zeroth 01 Bot》这篇内容,大家兴许会有些印象。2024年11月,笔者曾对该款3D打印人形机器人进行深度报道,引发国内用户广泛关注。其主要原因在于低成本、开源、模块化三大优势,不过Zeroth 01 Bot由于整机尺寸偏小,更适合入门开发者和科研院校进行研究。



近日,X社交平台上,K-Scale实验室重磅发布了又一款低成本开源的双足人形机器人产品——K-Bot,该机器人整机售价仅8999美元,约合64934元人民币,整个机器人开源系统:硬件、软件和机器学习基础设施,让开发人员能够将更多时间投入到算法与应用的构建,进而减少在系统配置上负担的精力,目前该机器人已在全球范围内发售。


K-OS的Rust 语言编写 机器学习层集成了K-Sim


K-Bot双足人形机器人相比此前发布的Zeroth 01 Bot机器人整体尺寸更大,身高更是达到了1.40米,体重约为34.9千克,同时拥有灵巧手末端执行单元,具备高度的灵活性和操作能力,能够模拟人类的移动与操作,为开发者提供了一个极具潜力的研究平台。



在硬件配置上,K-Bot配备了120N/m的关节电机,能够确保动作的精准与力量,整机采用模块化设计方式,因而拥有更好的定制性和任务适应能力,使其能够胜任多种复杂任务。集成的板载主机为运行复杂的机器学习应用提供了必要的计算支持,使得K-Bot能够支持基于强化学习(RL)的控制方法,并顺畅运行当前最先进的端到端AI/ML模型。



机器人系统层面采用K-OS的Rust 语言编写,具备运行速度快、可靠性高的特点,并附有 Python 软件开发工具包(SDK),以便开发者随时调用。此外,其机器学习层集成了K-Sim,这是一个专为人形机器人优化设计的高性能强化学习框架。K-Sim支持GPU加速训练,样本处理速度可达每秒10万次以上,且支持从模拟环境到现实场景的无缝迁移。



当策略在模拟环境中完成训练后,可直接部署至物理机器人,无需进行代码重写。


 总部纽约 成立仅一年 拿到种子轮融资 团队来自Tesla和Meta AI


L-Scale实验室成立于2024年初,总部位于纽约。同年4月,该实验室拿到50万美元融资,投资方为Y Combinator,该投资机构为美国极具影响力的创业孵化器和投资公司,在Y Combinator投资的公司里,最著名的是网上房屋租赁公司Airbnb和云存储公司Dropbox。此外,以及社交新闻聚合平台Reddit、视频直播平台Justin.tv(后演变为Twitch)等知名初创公司。



K-Scale实验室CEO Benjamin Bolte曾任职于Tesla和Meta AI参与机器人基础模型相关工作。在Tesla就职期间,他向当时负责人工智能相关业务Andrej Karpathy汇报,并参与了多个机器人基础模型的研发工作。



CTO兼联合创始人Paweł Budzianowski拥有剑桥大学对话系统博士学位,此前担任英国智能语音助手公司PolyAI的机器学习主管,在机器学习领域有着卓越的专业能力。



硬件负责人Matt Freed兼具机械工程和计算机科学背景,曾在通用动力旗下General Dynamics Electric Boat担任软件工程师,并拥有创办初创公司Malamute的经验。



在产品研发方面,K-Scale实验室专注于打造开源机器人AI平台。其开源人形机器人平台推出了世界上首个消费级通用双足人形机器人Stompy的设计方案,用户可通过3D打印技术实现制造,且材料成本控制在1万美元以内。



此外,该平台还包含Stompy mini和Zeroth系列开源人形机器人产品。同时,实验室提供操作系统以及内部训练的视觉语言模型(VLM),以支持机器人执行基本任务并从实际操作中学习。


另外,实验室开发了一套用于在模拟环境(如Nvidia的Isaac)中训练策略的软件工具,开发者可免费使用该工具开发简单任务模型,并在开源社区内进行交流。


结语与未来:


此前,K-Scale实验室曾公开表示,要让全世界拥有10亿个人形机器人,并通过开源平台推动人形机器人技术的普及,降低行业参与门槛,吸引更多开发者参与到机器人技术的研发与应用中。



目前K-Scale实验室已上线K-Bot创始人版预定链接,购买者需支付100美元定金,团队将在2025年7月进行交付。


预售链接:

K-Bot创始人版:https://shop.kscale.dev/products/kbot


其他相关信息:

Bounties: http://url.kscale.dev/bounties 

Zeroth Bot: https://zerothbot.com 

Github: https://github.com/kscalelabs


来源:具身智能大讲堂




(文:机器人大讲堂)

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