• Dora中文社区官网
• • 健康开源生态的核心原则
  • 在中国机器人与AI领域的定位：与ROS/ROS2的竞争分析
  • 官网开发步骤
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Dora中文社区官网

Dora中文社区发起人： 李扬 2025 北京

dora-rs 作为一个为现代 AI 机器人应用设计的、高性能的机器人应用开发框架，正吸引着越来越多中文开发者的关注。尽管目前尚未形成一个集中化、大规模的官方中文社区论坛，但其社区生态已初具雏形，并呈现出活跃、分散且技术驱动的特点。

Dora中文社区在当前的环境下发起，目标是创建一个透明的、社区驱动的且充满支持的开放社区，并鼓励最广泛的参与。

健康开源生态的核心原则

一个成功的开源社区始于一套明确的价值观和原则。

• 使命与愿景： 我们将确立一个清晰且鼓舞人心的使命：“为AI驱动的机器人技术构建性能最高、最易于使用的开源框架” 。这将成为所有社区活动的指路明灯。

• 透明与开放治理： 所有重大决策，包括技术路线图的制定、治理结构的变化，都将通过公开渠道进行，例如在GitHub上进行讨论或召开社区会议 。这是建立社区信任的基石，而信任是社区健康的命脉 。

• 包容性与行为准则： 从社区成立的第一天起，我们将采纳并严格执行一套行为准则（Code of Conduct），确保为所有背景和经验水平的贡献者提供一个友好和尊重的交流环境 。

• 低门槛贡献： 我们将积极致力于“消除代码贡献的痛苦”。这意味着提供卓越的文档、清晰的贡献指南、注释良好的代码，以及维护者们及时响应和积极鼓励的态度 。这是将新用户转化为活跃贡献者的关键环节。

在中国机器人与AI领域的定位：与ROS/ROS2的竞争分析

我们必须清醒地认识到 dora-rs 所处的市场环境，并对其主要竞争对手 ROS/ROS2 进行客观分析。

• ROS/ROS2的优势： 不可否认，ROS/ROS2是当前机器人领域事实上的标准。它拥有一个成熟的生态系统、海量的软件包仓库、强大的社区支持以及广泛的行业应用 。任何新框架都必须正视这一现实。

• ROS/ROS2的劣势（即dora-rs的机会）：

  • 性能瓶颈： ROS/ROS2在处理高频、大数据量场景时表现不佳。尤其是在WiFi等不稳定的网络环境下，或当节点数量增多时，即使采用“尽力而为”（best_effort）的服务质量（QoS）策略，也常常出现显著的延迟和数据包丢失 。其Python API在处理大尺寸数据（如图像）时性能急剧下降的问题，已成为许多AI应用落地的主要障碍 。

  • 复杂性与易用性： ROS/ROS2的学习曲线异常陡峭。其复杂的构建系统（colcon）、严格的操作系统版本绑定（例如，特定版本对应特定的Ubuntu发行版）、以及有时显得支离破碎的文档，都给新用户带来了巨大的入门困难 。

  • 架构的僵化： 虽然DDS中间件功能强大，但其配置复杂，且在某些常见的网络环境中（如家庭或办公室网络）可能因多播（multicast）问题而无法正常工作，这给开发和部署带来了不必要的麻烦 。

dora-rs的战略定位：我们的定位并非要成为“ROS杀手”，而是一个 面向AI时代的、高性能的专业替代方案 。我们的核心信息是：为AI而生的机器人框架。我们瞄准的是那些对传感器数据到AI模型的端到端延迟有严苛要求的应用场景。同时，热重载（Hot Reloading）等现代开发特性进一步强化了dora-rs在AI开发者群体中快速原型验证的吸引力 。

官网开发步骤

使用的 Rspress 静态站点生成器

安装依赖:

npm install
或者
yarn install

开始

启动本地开发服务器:

npm run dev
或者
yarn run dev

打包生产版本站点:

npm run build
或者
yarn run build

在本地预览生产版本:

npm run preview
或者
yarn run preview