
文章摘要
人形机器人最难的问题——仿真与现实的差距——在一个开源 DIY 套件上被解决了。这是 2026 年最重要的机器人发布之一。
Asimov 1 指南 2026:2 万美元开源人形机器人 DIY 套件,实现「零样本仿真到现实」
本文你能学到
- Asimov 1 是什么、为什么值得关注
- 「零样本 sim2real(仿真到现实)」是什么
- Asimov 用 8 个月达成的技术成果
- Asimov 1 的规格、价格和购买方式
- 100 小时组装流程和注意事项
- 开源人形机器人的现状与未来
结论先行:Asimov 1 是「仿真训练的行走在真机上零调参直接运行」的开源人形机器人 DIY 套件
2026 年 8 月 27 日,Menlo Research(新加坡)的 Asimov 团队宣布实现「零样本 sim2real」。
Asimov 官方 X 帖(@asimovinc・177 赞・32 秒视频):
"Asimov is now zero-shot sim2real for locomotion. You train the policy in simulation. It runs on the robot without additional tuning."
简单说:
- 在仿真中训练的行走策略,无需额外调参就能在真机上直接运行
- 博客:menlo.ai/research/zero-shot-sim2real-asimov
- 购买:menlo.ai/asimov-1($20,000)
结论:人形机器人最难的问题——仿真与现实的差距——在一个开源 DIY 套件上被解决了。这是 2026 年最重要的机器人发布之一。
Asimov 1 是什么?基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 产品 | Asimov 1(Menlo Research) |
| 类型 | 教育用人形机器人 DIY 套件(开源) |
| 价格 | $20,000(Menlo Research 直购・含配送) |
| 尺寸/重量 | 身高 120cm・重量 35kg |
| 自由度 | 25+2 DoF(双足+双臂) |
| 计算机 | Raspberry Pi 5(通信/高层)+ Radxa CM5(电机控制) |
| 操作系统 | Asimov OS(基于 Linux) |
| 组装时间 | 100 小时以上(自己组装) |
| 核心特性 | 零样本 sim2real・可集成 LLM・浏览器仿真器 |
| 开源内容 | BOM・CAD・仿真环境・行走策略全部公开在 GitHub |
为什么受关注:零样本 sim2real 是什么?
sim2real 的鸿沟(旧问题)
机器人学中,在仿真(虚拟环境)里训练 AI 是常规做法——在真机上反复试错既危险又慢。
但在仿真中训练的策略,到了真机往往不能直接用——这就是长期存在的「sim2real 差距」:
- 仿真里的物理是理想的(没有摩擦、扭矩、延迟的偏差)
- 真机有个体差异、温度漂移、传感器噪声
- 旧流程:仿真训练 → 在真机上花数小时到数周调参
Menlo 调研研究者:「一个新的行走策略多久能在真机上线?」答案从「3-5 小时」到「2 周」不等。
Asimov 做到了什么
零样本 sim2real = 仿真训练的策略直接部署到真机也能跑。Asimov 花了 8 个月攻克这个难题。
具体成果(来自博客):
- 平地行走实现零样本 sim2real——并能泛化到小坡、草地等地形变化
- 多台机器人验证——不是实验室里手调的一台
- 板载 50Hz 运行——25 个电机和传感器,无需外部电脑
- 相当于 Unitree 2025 年初的行走水平——「还有很长的路要走」
为什么成功:硬件的确定性
Menlo 的关键洞察:
「解决之道不是微调模型,而是让底层硬件变得更可预测(deterministic)」
- 尽量消除个体差异(CNC 7075 铝、并联驱动)
- RSU(旋转-球-万向)脚踝机构——两个 36Nm 电机并联
- 把机器人设计成「训练中的一个确定性超参数」
- 不让策略对硬件老化过拟合(那会训练出过度保守的模型)
Asimov 1 完整规格
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 身高 | 120cm |
| 重量 | 35kg |
| 自由度 | 25+2(无手——末端执行器需自行设计/采购) |
| 最大速度 | 3 km/h |
| 电池 | 约 2 小时 |
| 相机 | 2MP 单目 |
| 连接 | 6× 内部 CAN 总线・蓝牙・以太网・Wi-Fi |
| 电机 | BLDC 旋转执行器(行星+谐波减速) |
| 材料 | CNC 7075 铝(承重)+ MJF 尼龙 3D 打印外壳 |
| LLM 集成 | 支持(智能体控制) |
| 仿真器 | Digital Asimov(浏览器免费体验) |
如何购买和组装
两种购买方式
-
从 Menlo Research 购买(推荐・$20,000):
- 核心硬件批量采购大幅降价(单买同级别执行器要 $30,000 以上)
- 比自己采购省约 $11,000
- $499 可退款定金预约
- 早期资料写的「目标价 $15,000」,但 2026 年 8〜9 月开始发货时的最终价格为$20,000(含运费)。旧文章里的 $15,000 是目标值,不是售价(来源:menlo.ai 的 Price goal 标注、robottoday.com 的发货成本报道)
- 每月分批出货
-
自己采购(BOM 和 CAD 免费公开):
- 单买执行器很贵
- 更费时费力,但学习效果最大
组装(100 小时之路)
Asimov 1 不是开箱即用:
- 机械组装、布线、刷机、校准约 100 小时
- 3D 打印外壳、CNC 铝件、线束、计算系统
- 自带基础行走策略——高级动作(跳舞、跌倒恢复)需自己训练
先试再买
- Digital Asimov(https://try.menlo.ai/)——浏览器里免费探索机器人,无需硬件
社区
- Discord・论坛・YouTube 直播——「Build in Public」
- 小批量同步出货,支持「批次式」互助排障
与 Unitree G1/R1 的差异
| 项目 | Asimov 1 | Unitree G1/R1 |
|---|---|---|
| 形态 | DIY 套件(自己组装) | 成品(开箱即用) |
| 开源度 | 完全开源 | 部分封闭 |
| 价格 | $15,000 | 数万〜(更高) |
| 用途 | 研究・学习・改造 | 实用・开发 |
| 维修 | 完全可自修 | 依赖厂商 |
结论:想「自己制作」选 Asimov 1,想「马上用」选 Unitree。
购买方法($499 定金流程)
- 在官方网站支付$499 定金
- 参加批次系统(以 10 人为单位,共享组装困难)
- 组装套件送达
- 花 50〜100 小时组装
批次系统是什么?
不是单独购买,而是以 10 人为单位共同组装。可以共享困难、互相帮助,完成真正属于自己的机器人。
组装所需的技能・工具・时间
- 技能:基本的机械组装・电气・软件设置
- 工具:螺丝刀・烙铁・万用表・3D 打印机(部分)
- 时间:50〜100 小时
到货后的设置步骤
- 确认零件(对照 BOM)
- 机械组装(腿部→躯干→手臂→头部)
- 电路连接
- 安装软件(仿真环境)
- 动作测试・校准
自采购(自己采购零件)的方法
由于开放 BOM,也可以自己采购所有零件。由于是完全开源,也可以只买需要的部分、用替代零件降低成本。
Menlo Research 的生态
- 仿真环境:在虚拟环境测试机器人
- AI 联动:与 AI 智能体联动,扩展机器人可能性
- 社区:以批次为单位的开发者社区
诚实评测
优点
- 真正的开源——BOM・CAD・仿真・策略全部公开
- 行业最低价格层级——远低于单买执行器($30,000+)
- 零样本 sim2real——研究迭代速度大幅提升
- 可维修——「修不了的机器人不算真正拥有」
- 可集成 LLM——支持 AI 智能体控制研究
注意点
- $20,000 不便宜——面向大学、实验室、开发者(非普通家庭)
- 需要 100 小时组装——要有动手能力和时间
- 没有手(0 指)——末端执行器需自行设计/采购
- 只带基础行走——高级动作需自己训练(但可零样本部署)
- 分批出货——每月小批量,有等待期
- 最终价格随国家/关税/运费浮动
总结:Asimov 1 体现了人形机器人开发的民主化
- 实现零样本 sim2real——仿真训练的行走直接跑在真机上
- $20,000 DIY 套件——行业级执行器的批量价格
- 完全开源——BOM・CAD・仿真器・策略
- 100 小时组装——机器人本身就是教材
- 「修不了的机器人不算真正拥有」——打破黑盒循环
与其把机器人当黑盒,不如打开它、组装它、训练它、让它真正属于你——Asimov 1 用 $20,000 的务实价格实现了这个理念。
读者想了解的内容
Q1. Asimov 1 是成品吗?
不是。它是 DIY 套件,组装约需 100 小时(机械、布线、校准)。过程本身就是学习目的。
Q2. 仿真训练的 AI 真的能直接用吗?
能。这是本次发布的核心。平地行走实现零样本 sim2real,并在多台机器人上验证。高级动作仍需自己训练。
Q3. 怎么购买?
去menlo.ai/asimov-1。$499 可退款定金预约,$20,000 收套件(最终价格随运费/关税浮动)。
Q4. 有手吗?
没有(0 指)。末端执行器需自行设计/采购。
Q5. 能集成 LLM 吗?
能。板载 Raspberry Pi 5 负责通信和上层逻辑,支持 LLM 智能体控制。
Q6. 日本能买吗?
可以,但最终价格会因运费和关税浮动。从 Menlo Research(新加坡)发货。
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