北京
當“養蝦”養到機器人身上，OpenClaw可以利用現有多模態大模型強大的理解能力，將人類模糊的自然語言指令，翻譯成底層機器人可以執行的模塊化Skills。讓機器人能夠圍繞用戶意圖自主組織任務，實現從被動指令到主動執行的跨越。
假設想讓一臺人形機器人聽懂“幫我拿瓶水”并完整執行。需要：打通SLAM導航→對接YOLO物體檢測→調試機械臂運動規劃→編寫狀態機處理各種異?！烧Z音識別模塊……
即使每個模塊都有開源方案，從零整合成一套穩定系統，通常需要數周到數月。這不是某個工程師的能力問題，而是缺乏一套集成OpenClaw Agent框架與人形機器人的具身智能系統。
為此，深藍學院開設了《人形機器人項目實戰——OpenClaw驅動的人形機器人Agent》課 程，本課程深度集成OpenClaw Agent框架與宇樹G1人形機器人，構建一套完整的具身智能系統——為大模型裝上實體“手腳”與多模態感知，通過自然語言指令（語音/文字/命令行）直接驅動機器人自主完成行走、導航、抓取、建圖、記憶以及長時程無人工干預作業。
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兩天線下高強度真機實訓，你將親手完成：從零搭建Agent技能庫（導航、人臉識別、語音交互、物體識別），為G1適配靈心巧手O6靈巧手，完成機械臂逆解與AnyGrasp抓取位姿估計并封裝自主抓取Skill，部署ABot?Claw三層架構（OpenClaw/Robot/Service），最終讓G1具備從意圖理解到物理執行的完整能力，在真實場景中完成長時程復雜任務。
項目架構圖
課程大綱
課程亮點
- 大模型驅動的具身Agent：基于OpenClaw，實現LLM調度技能、共享記憶、主動規劃，讓G1人形機器人聽懂自然語言指令，自主完成“導航 → 識物 → 抓取 → 返回”等長時程任務。
- 移動操作LocoManipulation：從底層IK逆解、AnyGrasp抓取位姿估計，到“邊走邊作業”的真實場景融合，打通視覺、導航、機械臂與靈巧手的協同控制。
- 頂配硬件資源·真機實操：每組配備宇樹G1（含NVIDIA Orin NX）+靈心巧手O6五指靈巧手+ RTX 4090工作站，兩天全程真機開發，拒絕仿真空談。
適合人群
具身智能與機器人從業者：提升硬件實操能力，突破職業發展瓶頸
機器人/自動化/計算機/電子信息等相關專業的本科生/研究生：銜接行業實際需求，豐富實戰項目經歷與技術棧
大模型與Agent開發者：尋求跨界，希望將大模型與Agent應用到具身智能與機器人領域
軟硬件設備
- 機器人：宇樹人形機器人G1開發版，搭載NVIDIA OrinNX
- 靈巧手：靈心巧手O6五指靈巧手
- 工作站：RTX 4090/3090 GPU、顯存≥24G、Ubuntu22.04操作系統
- 技術棧：Isaac Sim&Lab、MuJoCo、ROS2、OpenClaw、Hermes Agent
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