其次，动作幅度与空间占比符合实际环境操作，在复杂生活/生产场景中（如实验室、高校、展厅、仓储作业区）部署时，不需要额外改造环境——对用户来说，这可是最不想发生的事情，特贵、特麻烦。 单臂自由度×7：可实现复杂手臂交互、握持、抛接等动作；单腿自由度×6：具备稳定拟人步态能力，能完成迈步、单足站立、跳跃动作；腰部自由度×3：支持躯干扭转、俯仰、旋转等复杂动作链；颈部自由度x2：增强头部朝向识别与交互能力。 对于真正做任务规划、交互训练、Agent控制的人来说，它意味着LimX Oli能胜任的动作场景更广，策略训练的空间扩大，交互可能性更丰富，以及真实感知反馈的可信度增强。 一些非全尺寸人形机器人，体型和复杂度相对较小，有利于快速研发和迭代、缩短周期。与此同时，通过优化核心零部件，也更容易在性能和成本之间取得平衡。 对于这些非全尺寸人形机器人来说，运动控制和感知算法面对的是较为有限的自由度和任务类型，相比全尺寸人形机器人在软硬件集成难度上更容易处理。 而那些半人形构型的机器人，往往采用轮式底盘加上人形上半身的设计，主打稳定性更高、移动效率高，既避免了双足机器人在静止或行走时容易摔倒的问题，又降低了控制难度和安全风险。 封闭式的机器人硬件本体，常常连最基础的系统调用接口都不开放，开发者想接入自研模块、对接自己的操作系统，基本无从下手。 只需要调用接口，就能做强化学习训练、动作生成模型验证、模仿学习数据采集，甚至可以调配已有动作库直接调用演示动作，实现即用即改的开发体验。 高校科研人员不必为数据采集写底层代码；AI开发者不用为动作控制重造轮子；集成商也不用为系统适配到处找接口文档。 你没听错，这是一款165cm全尺寸、31自由度、具备完整软硬件模块化设计、支持本地大模型部署与动作库OTA的人形机器人平台，只要不到十六万。 它意味着，很多曾经望而却步的科研项目，现在终于能配上一台真正能跑的全尺寸人形机器人。一个普通高校的机器人实验室，不必再为购入全尺寸人形机器人而大幅挪用项目经费。 他们可以一人一机地部署算法、数据采集、控制优化、对比实验，把以前动辄需要模拟器完成的工作，搬到全尺寸人形本体上去。 现在，他们有了一个稳定、标准化、可自定义的人形机器人平台，能够快速适配医疗康复、教育展厅、文旅导览等多个真实应用场景，把视频里和展台上的全尺寸人形机器人变成实实在在的系统方案。 具备高自由度，性能稳定，接口开放，价格合理，既能够陪你一起完成第一个动作计划、第一个模型部署、第一个系统调通的初代伙伴，又能够助你实现一个又一个新功能、整合到不同方案里的可靠伙伴。
