近日，卡内基梅隆大学计算机科学与机器人研究所团队正式推出开源软件框架Robot I/O（简称RIO），旨在破解机器人学习与AI部署中的基础设施瓶颈。该框架提供统一的底层控制、数据采集与远程操作接口，通过模块化设计实现算法与组件的跨平台复用，彻底改变以往针对单一硬件重复开发的研发模式。团队实地测试表明，具备机器学习背景但无机器人经验的研究者仅需两小时即可完成机械臂的配置与操控。卡内基梅隆大学副教授Jean Oh指出，基础设施缺失已成为制约前沿探索的核心痛点，RIO以轻量化架构大幅降低了部署门槛。随着通用人工智能向机器人领域渗透，该框架有效打通了数据采集、策略训练与模型部署的全流程，显著提升实验一致性。多名硕博研究生在双足及多臂平台上验证了其无缝切换能力。博世人工智能中心研究员Jonathan Francis评估认为，RIO的跨平台通用性对工业场景至关重要，能显著缩短技术从实验室原型走向实际部署的周期。目前，该研究成果已由团队联合创立的初创公司Lavoro AI负责商业化推进，未来计划进一步拓展硬件兼容性并致力于构建可自主适应新任务的机器人基础模型，持续重塑智能机器人研发生态。