4秒賣一台,這隻399美元的鴨子,憑什麼成了最火的機器人?

愛範兒
09/01

賣爆了,僅五天時間,就有 10000 多隻機器鴨被預購了!

售價 399 美元的機器鴨,每四秒就有一台被售出。

聖誕節前發貨的承諾已經沒辦法保證,拿到手大概要明年春天

在奪走人類的工作之後,AI 現在讓寵物們失業了。

湯姆被 Mechano 頂替後,揹着包袱離家

8 月 27 日,Hugging Face 聯合旗下機器人團隊 Pollen Robotics,正式發布了一款名叫 Microduck 的開源機器人。

Hugging Face 的 CEO Clem Delangue 在 X 上放出了一段實拍視頻,配文說這是一只可以用強化學習教會新技能的開源小機器人,它的樣子像一隻鴨子,會走路,會用喙叼東西,摔倒了還能自己爬起來,甚至可以玩輪滑。

不重要的是,在製造這款機器人時,沒有一隻鴨子受到任何傷害。

RL 棧的源代碼👉:https://github.com/pollen-robotics/microduck_rl

在此購買:https://pollen-robotics.com/microduck/?x=2

Git:https://github.com/pollen-robotics/microduck

你可以教它新動作

Microduck 站起來只有 25 釐米高,體重不到 800 克,比大部分玩具機器人要輕巧。

但它身上塞進去的東西並不少:15 個電機分佈在腿部、頸部和頭部,負責走路、下蹲、轉頭這些動作;一顆攝像頭加上一個小型激光雷達,讓它對周圍環境有基本的感知能力;兩個慣性測量單元(IMU)用來判斷自己有沒有摔倒、有沒有站穩;此外還有麥克風、揚聲器、NFC、Wi-Fi 和藍牙。

那張會動的喙,其實是一個小型夾爪,可以叼起地上的小物件。

出廠時,Microduck 已經會 7 套動作:行走、坐下與站立、踢東西、抓取、輪滑,以及摔倒後自己站起來。

這些動作是先在 MuJoCo 物理仿真環境裏,用強化學習裏常見的 PPO 算法訓練出一套神經網絡策略,再把這套策略部署到真實硬件上,讓機器人在現實世界裏復現仿真中學到的動作。其在機身上以 50 赫茲的頻率循環運行,這意味着它每秒要對自己的姿態做 50 次判斷和調整。

你可以教它新的動作,SDK、仿真環境和強化學習訓練代碼,全部以 Apache 2.0 協議開源在 GitHub 上,出廠自帶的 7 個策略也可以被重新訓練。

Microduck 本身支持把 robotd 指向你自己的 .onnx policy,不需要先修改 Rust 控制代碼。官方文檔給出的方式是修改:/etc/robot/robotd.toml

例如:

[policy]

walk = "/home/radxa/my_walking.onnx"

stand = "/home/radxa/my_stand.onnx"

然後:

sudo systemctl restart robotd

這樣就可以直接測試你訓練的新 walking gait。你的路徑不會因為正常軟件更新而被覆蓋;刪除這些配置即可恢復官方策略。

用戶既可以在自己的電腦上跑訓練,也可以藉助 Hugging Face 的雲端算力,訓練完成後把策略部署回真實的鴨子,再把成果分享回社區。

機器人技術正迎來屬於自己的樹莓派時代。

樹莓派之所以成功,就是因為它價格低廉,並且吸引了大量開發者社區的形成。

現在,THE FLOCK 社區已經成立,開發者可以分享自己的創作成果,並互相協助進行建設。

訓練 Microduck 跳霹靂舞

訓練 Microduck 像小狗一樣奔跑

訓練 Microduck 做出倒立姿勢

Microduck 能夠看到這個世界嗎?

Microduck 配的處理器是 Rockchip RK3566,算力並不強,運存也只有 1GB,比起 Roomba 那種專門為室內導航設計的機器人,硬件偏弱。為了彌補這個短板,官方給它配了 NFC 標籤,幫助它在室內環境裏定位和導航。

視覺識別方面,Microduck 跑的是一個輕量化的 nano YOLO11n 320×32 模型,可以檢測預先定義好的物體類別,比如球、腳或者激光點,但受限於算力,目前一次大概只能穩定處理一兩個類別。

這也是為什麼已經有人開始琢磨怎麼破解這套系統,讓它在室內也能像波士頓動力的 Spot 那樣自主導航。

Microduck 並不是 Pollen Robotics 的第一款產品。在 2025 年被 Hugging Face 收購之後,它推出的第一款消費級機器人叫 Reachy Mini,一個固定在桌面上、專注人機交流的桌面伴侶型機器人。

Reachy Mini 不會走路,靠表情和動作和人互動,更像一個有生命感的桌面擺件。

Microduck 則放棄了固定在桌面上的形態,把重點放在移動能力上,走路、蹲下、摔倒後自己站起來。

有意思的是,Microduck 也刻意淡化了自己「機器人」的屬性:它不像 Reachy Mini 那樣可以說話交流,取而代之的是通過聲音表達情緒,機身自帶麥克風和揚聲器,官方說每一台鴨子在初次設定之後,都會擁有一套獨屬於自己、之後不再改變的聲音身份。

廠商希望用戶把它當成一隻活的生物來對待,而不是一個助理機器人。

399 美元,於是被訂爆了

Microduck 的售價是 399 美元,不含稅費和運費。包裝內含機器人本體、一塊電池、一根 USB-C 數據線和一個遊戲手柄,用戶拿到手就能直接用手柄操作它。

如果想深入折騰,官方還提供幾個可選配件包:一個 39 美元的充電套裝,一個 39 美元的配件包,以及一個 119 美元的開發者套裝,裏面附帶備用電機和一份 Hugging Face 的算力額度。

發布之後沒幾天,官網就掛出了一條醒目的紅色提示:下單量太大,聖誕節前發貨的承諾已經沒辦法保證,新訂單的預計交付時間被拉長到 4 到 6 個月,規則是先下單先發貨,團隊也在加緊擴產。

想湊着聖誕節送人的話,大概率是趕不上了,能拿到手大概要等到明年春天。

官方不發貨,社區把硬件也開源了。有網友用 Bambu Lab 拓竹的 3D 打印機方案,照着 Microduck 的外殼重新畫圖打印,把頭部和身體的部件一點點復刻出來,還打算設計一個方便拆裝的外殼,方便後續改裝。

這兩年市面上已經聚集了不少走動物路線的機器人,從宇樹 Go2、波士頓動力 Spot、小米鐵蛋這些四足機器狗,到瑞士研究機構 ANYmal 和 MIT Cheetah 這類偏研究向的項目,再到索尼的 AIBO、LOVOT 這些更偏情感陪伴的產品,動物形態幾乎成了機器人廠商試探消費級市場的一條固定路徑。

動物形態機器人盤點@圓周機器人

有意思的是,宇樹看到 Microduck 後,順手給自己的無刷數字舵機打了個廣告,推薦 Thomas Wolf 試試。

比起人形機器人,動物形態的機器人在外形上更容易被人接受,也更容易避開人們對擬人機器人天然的警惕感。

這些電子寵物可能並不具備強大的運動能力,甚至走起路來緩慢且笨拙,但小巧可愛就夠了。

Hugging Face 聯合創始人兼 CEO Be Clem Delangue 十幾歲時,曾從中國進口車輛並通過 eBay 銷售,一度成為法國較知名的年輕 eBay 賣家之一。

2016 年,他與 Julien Chaumond、Thomas Wolf 共同創立 Hugging Face。公司最初的產品是一款面向青少年的 AI 聊天機器人,名字來自 🤗 表情。

後來,團隊發現,相比聊天機器人本身,開發者和研究人員對他們開源的機器學習工具和模型興趣更大。公司隨後逐步轉型,最終成為全球最重要的開放式 AI 模型、數據集和工具平台之一。

現在,在 Nvidia 推進以約 129 億美元收購 Hugging Face 的交易時,Hugging Face 靠 Microduck 獲得了超過 260 萬美元的訂單銷售額。

物理智能正在從實驗室的展示視頻,慢慢走向普通人可以買得起、摸得到、還能親手改造的階段。

相關參考📄:

https://abs.twimg.com/emoji/v2/svg/1f30e.svg

https://x.com/__Rhodium__/status/2093404140454265205

https://x.com/AndreBaltazar/status/2093339345579118765

https://x.com/AndreBaltazar/status/2093351298829578418

https://x.com/mulyadik/status/2093145578914160683

https://x.com/tspy/status/2093222346501107739

免責聲明:投資有風險,本文並非投資建議,以上內容不應被視為任何金融產品的購買或出售要約、建議或邀請,作者或其他用戶的任何相關討論、評論或帖子也不應被視為此類內容。本文僅供一般參考,不考慮您的個人投資目標、財務狀況或需求。TTM對信息的準確性和完整性不承擔任何責任或保證,投資者應自行研究並在投資前尋求專業建議。

熱議股票

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10