Hugging Face 刚发了只 25cm 的鸭子机器人，开源、能跑、能自己站起来！

昨天上午刷 X，看到 Hugging Face 联合创始人 Clement Delangue 发了一条推文，配了一段视频——一只黄色的小鸭子机器人，摇摇晃晃地走到桌子边缘，被足球碰到翻倒在地，然后自己翻了个身，又稳稳地站了起来。

我以为这是某个实验室的 demo 视频。结果一查，这玩意儿已经开卖了，399 美元，圣诞节前就能发货，而且整套软件全开源。

再往下翻，发现背后的故事更有意思：Hugging Face 去年收购了法国波尔多的机器人公司 Pollen Robotics，之前出过一款对话机器人 Reachy Mini，卖了大约一万台。

这次的 Microduck 是他们第二款消费级产品，但完全换了个方向——不再主打”聊天机器人”，而是聚焦运动、操作和强化学习。

Co-founder Thomas Wolf 在发布会上说得很直白：”市面上的人形机器人都冷冰冰的，很贵、很吓人。我们想展示 AI 的另一面——亲民、可爱、任何人都能上手。”

他还说设计灵感来自 90 年代的美学和索尼 Walkman。

好，这只鸭子到底是个什么来头？让我们扒一扒。

它是谁？从哪里来？

Microduck 是一只来自 Hugging Face × Pollen Robotics 的开源双足机器人。

尺寸很小，4色可选——25cm 高，差不多一个保温杯那么大，重量只有 800g。但麻雀虽小五脏俱全：15 个伺服电机驱动全身运动，头部有广角摄像头和 8×8 的 ToF 激光雷达，两个 IMU 负责保持平衡，还有可动的喙（兼作夹持器）、麦克风、扬声器、NFC 天线……

核心是一颗 Rockchip RK3566 芯片带 AI 加速器，配 1GB RAM + 32GB 存储。

硬件在中国深圳制造，由 Seeed Studio 代工，首批计划出货超过 2 万台。

软件方面分两个 GitHub 仓库：

• • pollen-robotics/microduck^[1] —— 本体运行时，也就是鸭子的”大脑”，用 Rust 写的，7 个守护进程架构
• • pollen-robotics/microduck_rl^[2] —— 强化学习训练环境，基于 MuJoCo + PPO，负责在仿真里训练新行为策略

全部 Apache-2.0 协议开源。

开箱就能玩的六种本领

Microduck 从盒子里拿出来就已经会好几招了，不需要写一行代码。

🚶 走路。按下手柄的方向键，它会以一种标志性的摇摆步态朝前走。这个步态是在仿真里用 PPO 强化学习训练了几万步跑出来的，不是人为设计的。

🪑 坐下 & 站起。一键坐下，保持姿势，再一键自己站起来。

⚽ 踢球。对准前方的球，一个命令，一脚踢出去，然后立刻恢复行走状态。

🐣 拾取。把喙伸进地面，夹起来，站直。视频里演示了捡袜子……好吧，袜子也算物体。

🛼 轮滑。装上附带的小轮子配件，鸭子会加载另一套策略——用轮子代替腿部运动，变成一个小”旱冰鞋”，还能做蹲下、下坡、旋转等动作。

🫡 跌倒自恢复。这是我最喜欢的功能。不管被推倒、面朝下、面朝上还是四脚朝天，它都能自己翻过来站起来。发布视频里演示了好几种跌倒方式，每次都稳稳站起。

除此之外还会”嘎嘎”叫，据说每只鸭子的叫声都是独特的。

核心亮点

1. 真正打通的 sim2real

强化学习训练机器人最大的难题就是”仿真到现实”（sim2real）的 gap——在仿真里跑得好好的策略，一上实体就废了。

Pollen Robotics 在 microduck_rl 仓库里做了几件事：

• • BAM 执行器模型：对 15 个 Dynamixel XL330 伺服电机，没有用理想 PD 控制，而是用了完整的 BAM（Better Actuator Model）物理模型——包含电压控制律、反电动势、Coulomb/Stribeck 摩擦、负载依赖等参数。作者说”在这个尺度上（小型伺服驱动 800g 双足），执行器保真度决定了大部分 sim2real gap”。
• • 域随机化：训练时对电池电压、电压下陷、命令延迟、摩擦系数等参数全部做了域随机化，让策略对真实世界的不确定性更鲁棒。
• • 齿隙仿真：甚至连齿轮间隙（backlash）都建模了——每个伺服关节串联 ±1° 的被动铰链，编码器读数也穿过间隙，这样训练出来的策略对硬件公差不敏感。

训练频率是 50Hz，最终导出 ONNX 模型部署到本体。整个流程在两个仓库里完整实现了。

2. Rust 写的 7 守护进程架构

本体运行时完全用 Rust 写的，没有用任何框架，就是一个 Cargo workspace。7 个守护进程通过 Unix socket 上的 JSON-RPC 2.0 互相通信：

关键设计决策：robotd 是唯一能触碰电机的进程。客户端（手机 App、手柄、SSH 脚本）发送的是”意图”（”走快点”、”看向左边”），不是直接命令电机。robotd 内部的安全层才决定什么是可执行的。

另外，configd、updaterd、btd 三个进程不依赖 robotd。如果控制循环挂了，你仍然能通过蓝牙配对、WiFi 配置、远程更新恢复机器人。这是非常务实的设计——更新机制甚至支持自动回滚：新版本装上去后会检查 robot.health，不健康就换回旧版本。

3. 开发者友好的完整工具链

这不是一个”玩具”，而是一个可扩展的平台。SDK 覆盖了完整的开发流程：

1. 1. 在 MuJoCo 仿真环境中创建/修改任务
2. 2. 用 PPO 强化学习训练策略（本地 GPU 或 Hugging Face Jobs）
3. 3. 导出 ONNX 模型
4. 4. 部署到实体机器人
5. 5. 观察效果，调整仿真，迭代

本体上所有策略共享一个 61 维的观测空间（48 维本体感觉 + 13 维指令），所以不同策略之间可以热切换——走得好好的，检测到摔倒，瞬间切换到恢复策略，起来后再切回行走。

Microduck 卡在了一个精妙的位置：比真正的研究机器人便宜一个数量级，比教育机器人贵一点但提供真实的强化学习能力。

CEO Clem Delangue 说它是”首个价格亲民且可通过强化学习训练的 AI 机器人”。

未来规划

Hugging Face 对 Microduck 的野心不止于硬件销售。

Delangue 明确表示希望它销量能突破之前最成功的消费级机器人（约 2 万台），如果达到 5 万台，按 400 美元单价算就是 2000 万美元收入。

更重要的是开发者生态——他们已计划：

1. 1. 策略分享平台：让社区把训练好的新行为发布到 Hugging Face Hub，任何人都能给鸭子装新技能
2. 2. 扩展配件：开发者套装已经包含备用电机、NFC 标签、螺丝刀等，未来会有更多扩展包
3. 3. 教育场景：面向学校和创客空间，把强化学习从”概念”变成能动手玩的东西
4. 4. 更便宜的后续版本：如果硬件规模效应起来，价格还有下探空间

写在最后

AI 正在飞速发展，但当我看到一只 25cm 的小鸭子机器人摇摇摆摆地走路、被推倒后自己爬起来，心里还是有什么东西被触动了。

这和那些价值几十万的人形机器人完全不同。

Microduck 的姿态是 “Made to move, ready to learn”——不是为了替代什么，而是为了让人感受到物理世界里的 AI 是什么样的。

它不贵，可扩展，全开源，像极了十年前 Raspberry Pi 刚出来时的感觉。

机器人领域有一句老话：“让 AI 离开屏幕，进入真实世界，比训练一个 GPT 模型难得多。”

但如果有一只 25cm 的鸭子能让更多人迈出第一步，那可能就是它最大的价值。

项目链接：

• • 本体运行时（鸭子大脑）：https://github.com/pollen-robotics/microduck
• • 强化学习训练环境：https://github.com/pollen-robotics/microduck_rl
• • 官方网站：https://pollen-robotics.com/microduck
• • 在线仿真器：https://huggingface.co/spaces/pollen-robotics/microduck-simulator

No duck was harmed in the making of this robot. 🦆

引用链接

[1] pollen-robotics/microduck: https://github.com/pollen-robotics/microduck
[2] pollen-robotics/microduck_rl: https://github.com/pollen-robotics/microduck_rl