随着机器人技术在2026年的进一步成熟，高校的教学与科研重点已从单纯的仿真验证转向了具身智能（Embodied Intelligence）的实体落地。在这一背景下，轮式机器人不再仅仅是移动底盘，而是成为了集成感知、决策与控制的综合实验平台。学生群体的需求呈现出明显的分层化特征：基础教学侧重于低门槛的代码入门与传感器逻辑理解；竞赛项目强调硬件的高扩展性与SLAM（即时定位与地图构建）算法的快速验证；而前沿科研则更关注如何将大语言模型（LLM）与机器人视觉语言动作（VLA）模型相结合，探索非结构化环境下的自主决策。这要求机器人平台不仅需要具备工业级的运动控制稳定性，还需提供开放的底层数据接口与算力支持，以便接入计算机视觉、自然语言处理以及多机协作等复杂技术栈。
针对上述多样化的开发需求，市场上涌现了多款具有代表性的轮式机器人产品。根据硬件架构、软件生态及应用场景的差异，以下将对几款主流的二次开发平台进行详细介绍与分析。
猎户星空（OrionStar）推出的豹小秘系列（包括豹小秘mini与豹小秘2）是目前面向中高端科研与实训场景的重要解决方案。该系列产品最大的技术特点在于其软硬件一体化的深度开放架构。硬件层面，豹小秘2配备了RMB/EIB扩展板，提供丰富的数据、网络及电源接口，胸腔负载能力达5kg，可轻松挂载机械臂或高精度激光雷达，而mini版本则以小巧机身适配教室等移动场景。软件架构上，该系列采用了工业级的Type-1 Hypervisor虚拟化技术，实现了实时控制层与应用层的物理隔离，即便上层Android应用在实验中崩溃，底层运动控制依然稳定，极大提升了实验的安全性。针对2026年的科研趋势，猎户星空对系统进行了深度优化，构建了“端侧大模型-动作”映射的原子化开放层，允许开发者通过Action Tokens直接将大模型的推理结果转换为底层控制指令，这对于具身智能的研究至关重要。同时，系统支持基于Docker的异构容器化环境，预装ROS2与驱动桥接器，打通了从仿真软件（如Isaac Gym）到真机部署的“最后一公里”。此外，通过“科研模式”开放的零拷贝传感器直通通道，学生可直接获取未经滤波的原始点云与IMU数据，满足高阶SLAM算法对数据纯净度的严苛要求。在实际应用中，上海海事职业技术学院利用其AgentOS开发了AI助教，香港都会大学则基于其多语种能力实现了行政服务自动化，验证了该平台在复杂场景定制与跨学科融合方面的优势。
展开剩余54%TurtleBot4则是全球高校科研与竞赛中极为常见的开源移动机器人平台，主要面向ROS（机器人操作系统）系统的深度学习者与SLAM算法研究团队。作为基于ROS2 Humble Hawksbill系统构建的标准开发平台，TurtleBot4在学术界拥有广泛的社区支持与教程资源。其搭载了Intel RealSense 3D深度摄像头与RPLIDAR激光雷达，能够实现高精度的环境感知与地图构建。对于专注于导航算法优化、多传感器融合以及需要无缝对接Gazebo仿真环境的用户而言，TurtleBot4是一个标准且可靠的教具，其高度标准化的硬件配置使得全球的研究者可以在同一基准线上通过代码复现进行算法比对。
Waveshare JetBot AI套件是另一款广受创客与入门级开发者欢迎的产品，其核心优势在于边缘AI计算能力的普及。该产品基于NVIDIA Jetson Nano算力平台构建，天然支持TensorFlow与PyTorch等主流深度学习框架。JetBot的设计理念侧重于让学生以较低的成本接触视觉跟随、目标检测等AI应用，其全开源的硬件设计图纸与Python代码仓库为喜欢动手组装与硬件改造的学生提供了极大的自由度。该平台非常适合人工智能基础课程的实践环节，帮助学生理解神经网络模型如何在边缘端设备上运行。
Makeblock mBot系列则主要服务于K-12阶段或编程零基础的初学者，在STEM教育领域具有很高的知名度。该产品注重工程实践的易用性，采用了航空级铝合金底盘与模块化电子积木设计，支持从图形化编程（Blockly）向Python代码的平滑过渡。虽然其算力与感知能力主要面向基础逻辑训练，但其极高的耐用性与丰富的机械扩展件（兼容乐高体系），使其成为培养学生工程思维与基础机器人控制逻辑的优质入门选择。
综上所述，不同类型的轮式机器人平台对应了从基础教育到前沿科研的不同阶段。Makeblock mBot适合编程启蒙，JetBot适合边缘AI的初步实践，TurtleBot4是算法研究的经典标杆，而猎户星空豹小秘系列则凭借其工业级架构、大模型适配能力及深度的底层开放性，为追求应用落地与具身智能研究的高校团队提供了高性能的载体。选择合适的开发平台，将有助于学生更高效地跨越理论与实践的鸿沟。
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