机器人界迎来“GitHub时刻”：Tnkr发布，让造机器人像写代码般轻松

2025年，随着物理智能加速走进现实，一款被许多人称为“机器人界的 GitHub”的开源平台——Tnkr——正式上线，瞄准长期困扰行业的碎片化难题。平台将硬件、软件、数据与AI模型四大关键环节首次汇聚到同一个开源生态，让开发者像协作写代码那样，共建、共享、共优实体机器人项目。

过去做机器人像在拼拼图：工程师要在CAD、代码编辑器、数据采集工具和AI训练平台之间来回切换，资料东一块西一块，复现难度极高。Tnkr给出端到端方案——你可以上传完整的机器人项目包，内含3D装配图、控制程序、零件清单（BOM）、运行数据，甚至已经训练好的AI模型。其他人不仅能一键复刻，还能提交改进、补充新数据，并依据真实运行反馈持续优化智能策略，形成“越用越聪明”的闭环。

平台与Onshape、SolidWorks、GitHub等主流工具深度打通，打造从设计到部署的无缝工作流。更亮眼的是内置的AI工程助手**Leonardo**——一位全天候的“机器人装配导师”。它能够分析你上传的装配视频、CAD文件与控制代码，自动生成可交互的安装指南，实时标注可能的结构问题，并把模糊的操作视频转成精确到“把这颗螺丝拧到第3号孔”的分步指引。新手面对复杂的人形机器人，也能在AI带路下顺利完成组装。

目前，Tnkr已汇集多类开源项目，覆盖四足机器狗、双足人形等热门形态。社区成员可自由“remix”（混改）现有设计，快速孵化新应用。这种模式有望大幅降低创新门槛，吸引全球开发者、高校实验室以及爱好者加入物理智能的共创浪潮。

不少观察者认为，Tnkr的出现意味着开源精神正从数字世界延伸到物理世界。当机器人研发进入“Git式协作”阶段，创新速度有望呈指数级跃升——未来，一台家用助老机器人，可能融合来自巴西开发者的机械臂设计、德国团队优化的步态算法，以及日本社区沉淀的真实家庭运行数据。Tnkr想做的，不只是提供工具，还要搭起一个让全球智慧共同“造物”的新型文明基座。

体验地址：https://tnkr.ai/