一、主要功能

1. 项目全流程管理：支持开发者发布开源硬件、软件及数据贡献指南，可创建分步组装说明、管理物料清单，还能直接对接零件供应商，将复杂搭建转化为可复现的蓝图；同时可文档化控制系统、传感器集成及机器人操作代码，分享能让硬件运转的软件栈。
2. 数据与模型协作：能收集机器人社区的运行数据集，直接接入训练流程，将每次部署转化为学习机会；开发者可探索、对比并部署针对特定硬件优化的模型和策略，轻松实现从原型到智能行为的转化。
3. 工具无缝集成：深度集成 Onshape、SolidWorks、GitHub 等主流开发工具，构建统一工作流，无需在多个工具间切换。
4. AI 辅助功能：内置 AI 硬件工程师 Leonardo，通过第一视角视频、CAD 图纸和代码分析搭建过程，一键生成文档、提出改进建议并实时排查问题；还能将组装视频转化为情境化文档，支持通过 AI 辅助即时获取相关信息，也可从第一视角搭建视频生成分步组装指南。
5. 3D 可视化体验：提供交互式 3D 可视化功能，可直观探索、旋转机器人部件，清晰了解每个零件的结构和装配关系。
6. 社区协作互动：开发者可寻找开源项目进行搭建、再创作和贡献，也能分享自身项目，接收他人的复建、改进及模型训练数据贡献，形成良好的社区协作氛围。

二、技术原理

1. 多维度数据整合技术：整合硬件设计数据、软件代码数据、机器人运行数据及 AI 模型数据，构建统一的数据管理体系，实现数据的高效流转与共享。
2. AI 分析与生成技术：AI 助手 Leonardo 运用计算机视觉技术分析第一视角搭建视频、CAD 图纸，结合自然语言处理技术生成文档和指南，利用机器学习技术排查问题、提出优化建议。
3. 工具集成接口技术：通过标准化的接口设计，实现与 Onshape、SolidWorks、GitHub 等外部工具的深度集成，确保不同工具间的数据互通和流程衔接。
4. 3D 可视化渲染技术：采用先进的 3D 渲染引擎，将机器人的硬件结构转化为交互式 3D 模型，支持实时旋转、查看等操作，提升用户对零件装配关系的理解效率。

三、应用场景

1. 机器人开源项目研发：开发者团队在开展机器人开源项目时，可借助平台完成硬件设计、软件编写、数据收集、模型训练等全流程工作，同时方便地与全球开发者共享成果、协同改进。
2. 机器人教学与学习：高校、职业院校在机器人相关课程教学中，利用平台的 3D 可视化组装指南、分步操作说明及开源项目资源，帮助学生快速理解机器人结构和研发流程，提升实践能力。
3. 小型机器人企业研发：小型机器人企业资源有限，可通过平台复用开源的硬件设计、软件代码和模型，减少重复开发工作，缩短产品研发周期，降低研发成本。
4. 机器人爱好者创新实践：机器人爱好者可在平台上探索各类开源项目，进行搭建、改造和创新，也能分享自己的创意作品，与其他爱好者交流经验、共同进步。

四、使用方法

1. 注册与登录：访问 Tnkr 平台官网，完成注册并登录账号，进入平台主界面。
2. 项目创建与发布：若要分享项目，需整理硬件设计图纸、软件代码、数据贡献指南及相关模型，在平台上创建项目，按提示填写项目信息、上传相关资源，完成发布。
3. 项目探索与参与：若要参与他人项目，可在平台上浏览各类开源项目，选择感兴趣的项目后，按照平台提供的 3D 可视化组装指南、分步操作说明开展搭建工作，同时可根据项目要求贡献数据或代码。
4. 工具集成与使用：在项目研发过程中，可通过平台内置的接口连接 Onshape、SolidWorks、GitHub 等常用工具，实现数据同步和流程衔接；遇到问题时，可调用 AI 助手 Leonardo 获取文档支持、改进建议或故障排查帮助。
5. 数据贡献与反馈：在项目部署和使用过程中，可将收集到的运行数据上传至平台，为项目模型的优化提供支持，同时可对项目提出反馈意见和改进建议。

五、适用人群

1. 机器人研发工程师：包括专业机器人企业的研发人员、科研机构的机器人研究人员，可借助平台提升研发效率、促进成果共享。
2. 机器人相关专业师生：高校、职业院校机器人工程、自动化等相关专业的教师和学生，可用于教学实践、课程学习和科研项目开展。
3. 机器人爱好者：对机器人搭建和创新感兴趣的普通民众，可通过平台实现创意落地、交流学习。
4. 小型机器人企业团队：资源有限、研发力量相对薄弱的小型机器人企业团队，可利用平台的开源资源降低研发成本、加快产品迭代。
5. 开源项目组织者：希望发起机器人开源项目，汇聚全球开发者力量共同推进项目发展的组织者。

六、优缺点介绍

1. 优点

• 生态完善：整合硬件、软件、数据与 AI 模型，提供端到端解决方案，覆盖机器人研发全流程，满足开发者多样化需求。
• 协作高效：构建了开放的社区协作环境，支持项目的复建、再创作和数据贡献，促进全球开发者协同创新。
• 门槛较低：内置 AI 辅助工具、3D 可视化指南和分步操作说明，深度集成主流开发工具，降低了机器人研发和参与开源项目的技术门槛。
• 实用性强：能有效减少文档编写时间，提高项目复现率，加速机器人项目的迭代速度，为开发者节省时间和资源。

2. 缺点

• 依赖网络环境：平台的各项功能均需在网络环境下使用，网络不稳定或无网络时，将影响正常操作。
• 开源项目质量参差不齐：由于平台对开源项目的审核标准可能存在一定局限性，部分项目的质量、安全性和可靠性可能无法得到充分保障。
• 学习成本存在差异：对于完全没有机器人研发基础和相关工具使用经验的新手来说，虽然平台降低了门槛，但仍需要一定时间学习平台操作和相关技术知识。