在2025 年，业界迎来了被称为“机器人 GitHub”的开源平台——Tnkr 正式上线。平台的核心目标是把长期困扰机器人研发的“碎片化”问题彻底解决，让整个机器人项目的创建、协作、迭代过程像写代码一样流畅、可追溯、可复用。
1. 统一的开源生态
- 硬件、软件、数据、AI模型四大要素一次性整合。用户可以在平台上上传完整的项目包，里面包括 3D 装配图纸、控制代码、零件清单、运行日志，甚至已经训练好的 AI 模型。其他人只需“一键”即可重新构建机器人，并在此基础上继续改进或贡献新数据，实现真正的“共建、共享、共优”。
- 与主流工具深度集成：平台内置 Onshape、SolidWorks、GitHub 等常用设计与代码管理工具，支持从 CAD 设计到代码提交的无缝工作流，省去在多个软件之间来回切换的繁琐。
2. AI 工程助手 Leonardo
- 24 小时在线的装配导师。Leonardo 能自动解析用户上传的装配视频、CAD 文件和控制代码，生成交互式的装配指南，精准标注每一步骤（例如“第 3 号孔位拧入 M 3 螺丝”），并实时提示潜在的结构错误。即使是首次接触人形机器人的新手，也能在 AI 引导下顺利完成组装。
3. “代码化”研发流程
- 项目包即代码库：每个机器人项目在 Tnkr 上都以类似 Git 仓库的形式存在，版本管理、分支、Pull Request 等概念直接迁移到硬件研发。开发者可以像提交代码一样提交机械结构的改动、控制算法的更新或数据集的扩充，所有改动都有完整的历史记录，便于回溯和协同调试。
- Remix（混改）机制：社区已有的四足机器人、双足平台等开源项目可以被自由“remix”。只需 fork 项目、替换某个子模块（比如更换机械臂或步态算法），即可快速衍生出全新应用，极大降低了创新门槛。
4. 社区与生态
- 全球协作：平台已经聚集了来自巴西、德国、日本等地的开发者和高校实验室，形成跨地域、跨学科的知识共享网络。不同团队的硬件设计、算法优化、真实运行数据可以在同一个项目中相互融合，推动机器人功能的指数级提升。
- 闭环迭代：实际运行反馈会被自动收集并回流到 AI 模型训练中，形成“越用越聪明”的闭环，使得机器人在真实环境中的表现不断优化。
5. 如何体验
- 访问官方入口 https://tnkr.ai/ ，注册后即可浏览已有项目、下载项目包或上传自己的机器人方案。平台提供完整的文档和示例，帮助新手快速上手。
总结：Tnkr 通过把机器人研发的全部关键要素统一到一个开源、可版本化的生态系统中，并配备 AI 助手 Leonardo，实现了“像写代码一样造机器人”。它不仅解决了传统研发中工具割裂、文档散落、复现困难的问题，还通过社区协作和数据闭环，让机器人创新的速度和门槛都得到根本性提升。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！