该开源项目突破传统开源模式，不仅提供底层控制代码和硬件结构图纸，更系统性公开了从物料采购到量产调试的全流程知识。项目团队同步发布“动手学人形机器人问题清单”共创文档，将研发过程中积累的避坑指南、测试矩阵等隐性经验转化为可复用的工程方法论。这种“全栈透明化”的开源策略，直指行业长期存在的闭源壁垒高、设计规范缺失、架构标准不统一三大痛点。
在硬件层面，开源内容包含1.2米身高、30公斤级本体的完整结构图纸，详细标注关节排布、线束管理方案及金属件选型标准。项目组特别开放关节模组核心参数与拆机报告，配套提供国内优质供应商清单和标准化物料清单（EBOM），形成从采购到装配的闭环指导。模块化关节设计实现高扭矩密度与快速动态响应，为高速运动提供执行基础。
软件系统方面，开源代码覆盖模仿运动、感知运动、导航运动三大核心模块，支持SMPL-X人体模型适配。开发者可直接调用海量人体动捕数据，显著降低新任务开发中的参数微调成本。其核心的AMP运控算法基于数据驱动范式，深度适配Behavior Foundation Model预训练框架，使机器人步态更贴近人类生物力学特征，在复杂路况中保持稳定姿态控制。
工程化落地是该项目的重点突破领域。研发团队将sim2real差距弥补方案、样机测试矩阵等关键经验系统化公开，建立包含关键避坑要点的调试流程规范。这种“经验产品化”的尝试，使开发者能够绕过传统研发中的重复试错环节，将“让机器人跑起来”从依赖个人经验转变为可复现的工程流程。
开源生态建设已现成效。技术共创网络吸引上市公司技术负责人、高校科研人员及创业公司核心成员等专业群体加入，形成高效的技术交流与资源共享平台。商业层面，项目获得经纬创投、小米战投等机构的千万美元种子轮融资，验证了“具身智能Infra化”路径的市场价值。团队推出的JDM联合开发模式，可协助产业伙伴完成从参考样机到工程化交付的全流程转化。
目前，全球开发者可通过GitHub和Gitee平台获取核心资源，参与技术共创。开源仓库将持续更新硬件迭代方案与软件优化代码，“动手学人形机器人问题清单”文档采用全员编辑、按紧急度排序的开放机制，鼓励开发者提交行业痛点与复现经验。这种动态更新的知识库，正在将单一团队的技术积累转化为全行业可共享的落地指南。
