OM1模块化AI运行时：简化机器人开发，支持多模态数据处理与硬件适配

OM1：模块化AI运行时，让机器人开发更简单高效

你是否曾经为机器人开发中复杂的系统集成、多模态数据处理和硬件适配问题而头疼？OpenMind的OM1正是为了解决这些痛点而生。它是一个基于Python的模块化AI运行时，旨在帮助开发者轻松创建和部署跨数字环境与物理机器人的多模态AI智能体。无论是人形机器人、手机应用、网站、四足机器人还是教育机器人如TurtleBot 4，OM1都能提供统一而强大的支持。

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OM1项目目录截图

OM1核心亮点

🌟 模块化架构：基于Python设计，提供简洁的接口和无缝的集成体验，让开发者可以灵活组合功能模块。
🎯 多模态数据处理：支持处理网页数据、社交媒体、摄像头输入、LIDAR等多种输入，并能够执行运动、自主导航和自然对话等物理动作。
🔒 硬件插件支持：通过插件机制支持ROS2、Zenoh和CycloneDDS等机器人硬件连接，轻松适配不同硬件平台。
🧩 开箱即用的预配置服务：内置语音转文本、OpenAI GPT-4o、DeepSeek及多种视觉语言模型（VLM）的预配置端点，极大降低开发门槛。

OM1快速开始

只需几步，你就可以在本地运行一个功能完整的Spot智能体，体验OM1的强大能力：

1. 安装依赖：
   首先确保已安装uv包管理器，然后克隆项目并初始化子模块：

   git clone https://github.com/openmind/OM1.git
   cd OM1
   git submodule update --init
   uv venv

2. 安装系统依赖：
   根据你的操作系统安装必要的库：
3. MacOS:

   brew install portaudio ffmpeg

4. Linux:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install portaudio19-dev python-dev ffmpeg

5. 配置API密钥：
   在OpenMind门户获取API密钥，并将其添加到config/spot.json5或.env文件中。
6. 运行示例：

   uv run src/run.py spot

   运行后，Spot智能体会通过摄像头捕捉并识别物体，通过OpenAI 4o生成动作和语音反馈，并在WebSim界面中实时展示。

OM1应用场景

场景一：教育机器人开发：教育机构可以使用OM1快速构建交互式教学机器人，支持自然语言对话和视觉识别功能。
场景二：智能家居与服务机器人：开发者可以基于OM1创建具备自主导航、多模态感知能力的家庭服务机器人。
场景三：工业自动化：通过OM1的硬件插件机制，企业可以将其应用于工业环境中的自动化检测和操作任务。

用户案例：目前，OM1已被多个研究机构和机器人开发者用于原型开发和教育项目，其模块化设计使得从概念验证到实际部署的流程大大简化。

OM1项目链接

OpenMind / OM1项目地址：https://github.com/OpenMind/OM1

注意：本文内容基于项目现有文档撰写，具体实现细节和最新功能请以官方文档和代码库为准。

本文地址：https://www.tgoos.com/11096