在机器人 AI 系统开发中，硬件多样性与行为快速迭代是两大核心挑战。OM1 作为开源模块化 AI 运行时，其架构设计直指这一痛点：通过 Python 原生模块化与插件机制，实现运行时动态组件加载；同时明确划分与硬件抽象层（HAL）的边界，达成软硬件解耦。这种设计不仅支持开发者在不重启系统的情况下热插拔感知模块或执行器驱动，更允许同一套 AI 逻辑无缝迁移至不同物理平台 —— 从四足机器人到轮式底盘，只需替换 HAL 插件。本文将拆解其架构实现细节，并提供可立即复用的工程参数与配置清单。
OM1 的模块化并非仅是代码组织形式，而是贯穿运行时加载与通信的完整机制。其核心在于 “输入 - 处理 - 动作” 三元组的动态组合。每个组件 —— 无论是摄像头输入、LLM 推理服务还是电机控制动作 —— 均被封装为独立 Python 模块，并通过 JSON5 配置文件声明依赖与接口。系统启动时，主控进程根据配置按需加载模块，而非静态链接全部功能。例如，在 Spot 示例中，开发者可移除语音合成模块、添加激光雷达输入，仅需修改config/spot.json5并发送 SIGHUP 信号，系统即在运行时重新加载模块图。这种动态性得益于其轻量级插件管理器，它维护模块生命周期，并通过 Zenoh 或 ROS2 DDS 中间件实现模块间松耦合通信。关键参数包括：模块热重载超时设为 5 秒（避免阻塞主循环），模块间消息序列化采用 CBOR 格式以降低 1Hz 控制循环的带宽开销。
硬件抽象层（HAL）的解耦是 OM1 架构的另一支柱。OM1 明确假设机器人硬件已提供高层次 SDK—— 接受如 “gently pick up the red apple” 或 “move (0.37, 0, 0)” 等语义化指令，并负责底层运动规划、传感器校准与热管理。若目标平台无现成 HAL（如自研机械臂），开发者需自行构建，这通常涉及在 Gazebo/Unity 中训练强化学习策略，输出符合 OM1 接口的 ROS2 节点。OM1 通过标准化插件接口与 HAL 交互：每个硬件动作模块（如actions/move_safe/connector/ros2.py）实现统一的execute(action, params)方法，内部调用厂商 SDK 或自研控制栈。这种设计将 AI 逻辑与硬件细节隔离 —— 上层 LLM 只需生成自然语言指令，无需关心关节力矩或 PID 参数。支持的通信协议包括 ROS2、Zenoh、CycloneDDS 及 WebSocket，推荐新项目采用 Zenoh 以获得更低延迟与更好跨平台支持。
为确保动态加载与 HAL 调用的稳定性，OM1 内置了多层次监控与回滚机制。首先，WebSim 调试界面（localhost:8000）实时显示各模块状态、消息吞吐率及延迟，便于快速定位故障模块。其次，系统对 HAL 调用实施熔断策略：若某硬件动作连续 3 次超时（默认阈值 2 秒），则自动禁用该模块并触发告警，避免阻塞全局 1Hz 数据融合循环。开发者可通过环境变量OM1_HAL_TIMEOUT=3000调整超时阈值，或设置OM1_MODULE_RETRY=2控制模块加载重试次数。当 HAL 不可用时，系统可降级至仿真模式 —— 利用预录制的传感器数据与虚拟执行器维持 AI 逻辑运转，为现场调试争取时间。
落地 OM1 架构需遵循以下清单：第一，硬件评估 —— 确认目标平台是否提供符合语义指令的 HAL SDK，若无则预留 3–6 个月开发周期；第二，中间件选型 —— 新项目首选 Zenoh，遗留系统可沿用 ROS2；第三，模块划分 —— 将感知、推理、执行拆分为独立可插拔单元，每个模块体积控制在 < 500 行 Python 代码；第四，配置驱动 —— 所有行为通过 JSON5 文件定义，禁止硬编码参数；第五，监控部署 —— 启用 WebSim 并配置熔断阈值。典型配置片段如下：在config/my_robot.json5中声明动作模块"actions": ["move_safe", "speech_synthesis"]，并通过"connector": "ros2"指定通信后端。当需支持新传感器时，仅需编写inputs/new_sensor.py并更新配置，无需改动核心运行时。
OM1 的模块化运行时与 HAL 解耦设计，为机器人 AI 系统提供了前所未有的灵活性。它允许开发者像搭积木一样组合功能模块，并在不同硬件平台上复用同一套高层逻辑。尽管自研 HAL 仍具挑战，但其清晰的接口定义与丰富的中间件支持，已大幅降低集成门槛。随着更多厂商开放语义化控制接口，OM1 架构有望成为机器人领域的 “Android 运行时”—— 让 AI 开发者聚焦行为创新，而非陷入硬件泥潭。