8 月 16 日，在 OpenLoong 社區舉辦的第九期線下分享會上，國家地方共建人形機器人創新中心的軟件開發負責人 Amadeus 博士帶來了一場主題為“跨域機器人通信與智能系統：打破行業壁壘的創新方案”的演講。深入探討了當前機器人領域的一個關鍵痛點——跨域通信與協同。他的分享為開源社區與人形機器人開發者提供了一條清晰的技術路徑，展示了如何通過已有的通信方法和系統架構，推動機器人智能系統的開放互聯。

跨域通信的困境

如果你有過機器人開發的經驗，大概遇到過這樣的場景：在實驗室或者局域網內，機器人之間的通信往往很順暢，比如通過 ROS/ROS 2 的話題訂閱與服務調用機制，就能輕松完成任務分發。但一旦涉及跨越路由器、跨公網遠程操控，問題就變得復雜起來。很多開發者會遇到類似的困境，其中最常見的難題就是 NAT（網絡地址轉換），如果一臺機器人處于路由器后方，那么外部客戶端就很難直接與它通信，通常的解決辦法是手動去做端口映射，而如果有多級 NAT，就要一層層去配置，既繁瑣又容易出錯。久而久之，機器人之間便形成了“孤島效應”，各自為戰，難以共享能力。對于人形機器人而言，這種通信壁壘的影響尤為明顯，因為它們往往需要在復雜環境中協同運作，人形機器人往往需要在復雜場景下進行多模態交互，如果無法順利互聯，就很難實現真正的協作。

常見通信方法

在探索機器人跨域通信的過程中，業界已經積累了一些較為常見的解決思路。它們從單機到局域網，再到跨網關的遠程訪問，分別適應了不同的使用場景，也在實踐中支撐了大量機器人應用的發展。然而，這些方法雖然解決了部分問題，但在可擴展性、配置復雜度和協同能力上依然存在明顯的不足。

兩種非跨域通信方式

A. 本地訪問：共享內存與庫調用

原理：在單機環境下，不同功能模塊之間通過共享內存或調用動態鏈接庫（如 .so 與 .h 文件）來交換數據和執行功能。 做法：將傳感器數據處理、運動控制等核心邏輯封裝為本地庫，調用者直接加載庫文件即可獲取服務。 優點：通信延遲極低、效率高，適合對實時性要求極高的控制場景。 局限性：局限于單機環境，無法擴展到跨設備、跨網絡的協同。對于需要多機器人協作或遠程操控的人形機器人場景，該方法顯得封閉。

圖源互聯網

B. 局域網通信：基于 ROS/ROS 2 的消息機制

原理：ROS/ROS 2 提供了分布式通信能力，通過 Topic（話題） 的發布/訂閱機制和 Service（服務） 的請求/響應機制，使機器人節點在局域網中共享信息。 做法：在同一局域網下運行 ROS Master（或 ROS 2 的 DDS），各節點通過 IP:Port 連接實現功能調用與數據傳輸。 優點：生態成熟，社區龐大，支持多種機器人傳感器、算法和功能模塊的復用；尤其在人形機器人研發中，能快速復用開源感知與運動控制模塊。 局限性：通信范圍受限于局域網環境，跨網絡訪問需額外配置網關或橋接；在復雜網絡環境下實時性和穩定性容易受影響。

圖源互聯網

跨越通信方式：端口映射 / VPN / 云服務

原理：通過在路由器配置端口轉發，或者借助 VPN/云平臺作為中繼，實現不同子網或公網環境下的跨域通信。 做法：

• 在 NAT 路由器上手動配置端口映射，使外部客戶端能夠訪問位于內網的機器人服務；

• 使用 VPN，讓分布式機器人加入同一虛擬局域網；

• 將機器人服務接入云端服務器，由云平臺轉發通信請求。

優點：突破網絡邊界限制，支持遠程訪問和跨地域協作，適合遠程運維與云端管理。 局限性：配置復雜度高，特別是多級 NAT 場景下；VPN 會帶來延遲和安全問題，云服務則可能增加運營成本，同時帶來隱私和數據安全隱患。

圖源互聯網

綜上所述，這三類方法為機器人通信提供了可行的手段，也支撐了現階段的應用需求。但無論是局限于單機的本地訪問，還是僅限局域網的 ROS/ROS 2，亦或是配置復雜的跨網關方案，都未能從根本上解決多機器人跨平臺、跨場景的互聯問題。這也正是開源社區和產業界正在持續探索的方向：如何在保證易用性與安全性的前提下，構建一個真正開放、互通的機器人通信生態。

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實際應用——從遠程操控到云平臺

雖然現有方法各有不足，但在實踐中仍然展現出重要價值。它們在遠程操控與云平臺集成等場景中被廣泛應用，為機器人開發與部署提供了現實可行的路徑。通過這些手段，開發者和企業依然能夠實現跨地域的機器人訪問與協作，在一定程度上推動了人形機器人向更復雜、更智能的方向演進。

1. 遠程遙控機器人 通過 VPN 或云中繼，開發者能夠在異地訪問機器人，比如在上海的開發者，可以直接通過云端去調用部署在北京的機器人，實現遠程導航、操控與狀態監控，不需要折騰復雜的網絡配置，為人形機器人的遠程展示和測試提供可能性。

2. 云平臺集成 機器人作為邊緣節點，可將感知數據上傳至云端，利用云平臺的計算能力進行建模與推理。這樣不僅能擴展單個機器人的智能邊界，還為群體協作、人機共融提供了實驗場。

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價值：開源驅動的機器人協同未來

Amadeus 博士的分享凸顯了一個核心理念：：開源與互聯是人形機器人生態走向繁榮的關鍵。

對于開發者而言，這意味著跨域實驗和應用的門檻正在不斷降低，他們能夠更便捷地接入不同平臺、測試新方案，并快速迭代自己的研究成果。對于整個行業來說，這種互聯則打破了過去封閉的壁壘，讓不同公司、不同項目的機器人能夠共享價值與能力，避免了重復建設和資源浪費。尤其是在人形機器人領域，跨域互聯更是實現多機器人協作與跨場景任務執行的關鍵能力，它不僅擴展了單個機器人的應用邊界，也為群體智能提供了可能。而在 OpenLoong 社區，這樣的開源探索則進一步具備了生態意義，它正在為未來搭建起一個“機器人互聯世界”的基礎，使得跨域通信不再只是技術難題，而逐步成為推動行業共同進步的現實動力。

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結語

跨域通信不僅是一個技術問題，更關乎生態與行業的開放格局。OpenLoong 社區通過對現有方法的總結與實踐，正在為機器人開發者搭建一個開放、互通的技術平臺。未來，隨著更多開源項目的接入和生態的完善，我們將看到一個真正互聯互通的 人形機器人智能網絡 在社區中逐漸成型。如果你也希望參與到這一進程中，和更多伙伴一起探索未來的人形機器人，請加入 OpenLoong 社區，共同打造屬于我們的“機器人互聯世界”。