4月11日,通用机器人公司傅利叶正式发布首款开源人形机器人 Fourier N1,并同步开放涵盖物料清单、设计图纸、装配指南、基础操作软件在内的完整本体资源包。作为傅利叶 “Nexus 开源生态矩阵” 的首个落地项目(“N1” 即 “Nexus-01”),N1将为全球机器人和具身智能开发者提供一个开放创新的技术基座,加速高泛用性运动控制器、多模态模型结合以及具身载体的未来形态推演等前沿研究开发工作的验证落地。
身小体壮的黑色“好大儿”
Fourier N1采用紧凑型硬件架构设计,身高1.3米,体重38公斤,全身拥有23个自由度。整机结构由铝合金与工程塑料复合构成,在保证本体强度的同时保证关节灵活性。电池采用背部插拔式设计,单次连续运动续航可达2小时以上,满足高频测试与便捷部署需求。
动力系统搭载傅利叶自研的FSA 2.0一体化执行器,结合自研控制系统,在提升运动稳定性与抗冲击能力的同时,实现更高精度的位姿控制。实测最高稳定奔跑速度可达3.5米/秒,在保持输出上限的同时兼备优越的动态响应能力。
一看即会的开源物料
首批开源材料覆盖从硬件到基础控制系统的核心构建要素,帮助开发者在最短时间内完成N1的完整复刻:
硬件制造体系
基础操作软件代码(已开放 GitHub)
未来,傅利叶还将逐步开放针对该平台的推理代码与训练框架,为全球开发者提供更加完善的验证与开发环境。
性能新标杆:高动态性能×超长耐久验证
研发阶段,Fourier N1历经长周期、高强度的运动算法验证,核心控制系统在响应速度、精度控制及抗干扰能力等关键性能上,均达到了预期技术标准。
在工程验证环节,N1已累计完成超过1000小时的户外复杂地形测试,单次连续运行时间超过72小时,全面验证了其结构设计的稳定性、耐久性与环境适应性。同时,N1可稳定实现 15°~20° 坡度斜坡通行、20厘米楼梯攀爬、单足站立及撑地爬起等高难度动作,展现出卓越的本体可靠性与在非结构化场景下的运动鲁棒性。
Fourier Nexus:迈向机器人生态共建
Fourier Nexus通用机器人生态网络是傅利叶构建的以机器人本体技术为基础,贯通算法开发、硬件制造与商业化应用全链条的技术共享平台。通过"硬件开发+算法开源+数据共享"的三维架构,该技术共享平台可系统性地降低研发门槛、加速技术迭代效率、促进跨领域协同创新,体现了傅利叶推动人形机器人共建生态的长期决心。
今年3月,傅利叶已正式发布全尺寸人形机器人数据集Fourier ActionNet,并推出全球首个覆盖采集、标注、训练、评估的全流程工具链。此次N1开源是傅利叶打造 “硬件 + 算法 + 数据” 三位一体开放体系的又一核心举措,标志着公司在人形机器人领域从单点技术突破向系统生态建设的关键一步。
未来,傅利叶还将持续开放更多覆盖全身控制、多任务协同的关键模块,与全球开发者共同探索人形机器人技术的未来边界。傅利叶始终致力于推动机器人技术的共享与创新,诚邀全球开发者、科研机构与产业伙伴加入这场开源变革,共创机器人赋能未来的无限可能。
好文章,需要你的鼓励
来自上海交通大学和浙江大学等机构的研究团队开发出首个AI"记忆操作系统"MemOS,解决了AI系统无法实现人类般持久记忆和学习的根本限制。该系统将记忆视为核心计算资源进行调度、共享和演化,在时间推理任务中相比OpenAI记忆系统性能提升159%。MemOS采用三层架构设计,通过标准化记忆单元实现跨平台记忆迁移,有望改变企业AI部署模式。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
在我们的日常生活中,睡眠的重要性不言而喻。一个晚上没睡好,第二天的工作效率就会大打折扣,而充足的睡眠不仅能让我们恢复精力,还能帮助大脑整理和巩固当天学到的知识。有趣的是,AI模型竟然也表现出了类似的“睡眠需求”。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。