从开放模型到开放机器，Hugging Face 想用这只鸭子来探路。

主笔、编辑：陈述

审校：小炫

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-shenzhenware-

Hugging Face 终于还是把「开放」的边界从模型推到了机器。

过去一年，机器人产业被两股方向相反的力量拉扯：一端是越做越高、越卖越贵的类人，另一端是想方设法把「能跑强化学习的真实硬件」做得便宜。

前者占据了各大媒体头条，而后者才更接近 Hugging Face 的生意逻辑——这家靠开放模型起家的公司，正把同一套思路搬进物理世界。

卖的不是鸭子，是「能训练的门槛」

首先要给参数狂魔浇一盆冷水，Microduck 的硬件参数看起来并不惊艳。

它身高 25 厘米，重约 800 克。15 个电机分布在腿、头和颈部，外加一只可开合的喙状夹爪。

感知靠一颗前置摄像头、一枚小型 LiDAR 深度传感器，以及两组 IMU。机载芯片为瑞芯微 RK3566，电池采用可更换的 NP-F550，容量 2600mAh，续航约一小时。

出厂自带 7 个训练好的动作——行走、坐站、踢球、用喙抓取、轮滑、摔倒后自己爬起来——开箱就能用游戏手柄操控，或跟着激光笔跑。

乍一看甚至有点平平无奇，然而，真正特别的是它背后那套东西。

Pollen Robotics 把 SDK、基于 MuJoCo 的仿真环境，以及完整的强化学习训练管线，全部以 Apache-2.0 协议开源，托管在 GitHub 的 pollen-robotics/microduck 仓库，并在 Hugging Face 上提供可在线运行的仿真空间。

工作流很直白：在你自己的机器上用仿真训练一个策略，再一步部署到实体鸭子身上，全程没有厂商围栏，也不依赖云端——板载 50Hz 的策略循环自行决定下一步动作。

这恰好对着过去多年实体机器人研究最大的一道阻碍：会走路的实体平台，代价通常不菲，附带一份闭源 SDK，试错成本普遍比较高昂。

Microduck 提供的，正是一套完整的替代方案——开源训练管线取代了闭源协议，免费的 MuJoCo 仿真环境消解了实体试错的物理成本，而 399 美元的硬件定价，则让「拥有一台会走路的实验平台」本身不再是门槛。

一只鸭子的诞生：先学会摔倒后自己爬起来

Hugging Face 联合创始人 Wolf 在彭博社的采访里，透露了这款爆火的机器人背后的经历。

Hugging Face 在去年 4 月份收购了位于法国、仅 20 人的 Pollen Robotics。接手时，这支团队已经在做一个旁支项目，正是 Microduck 的雏形。那时的原型还站不稳——摔倒之后自己起不来。

Wolf 当时判断，既然每次都要人手动扶起，它根本没法推向消费者。

转折出现在他们找到了那段视频里看到的动作：鸭子能用头撑地、重新站起。「那一刻我们就觉得，这里面有点东西了。」

这个项目的开发前后持续了两年，是 Hugging Face 迄今历时最长的机器人项目之一。

Wolf 在采访中表示，团队希望「展示 AI 实际上是非常触手可及的」——它不必昂贵或可怕，而是「任何人都能创建和使用的东西」。

他将 Microduck 的设计明确对标人形机器人：

「很多人形机器人看起来并不那么友好，甚至有点反乌托邦，但 AI 也可以很可爱、很美好」。

单眼机械鸭造型在心理学层面回避了恐怖谷效应——用 Pollen 官方博客的话说，Microduck 「通过略显怪萌的声音沟通，比起助理更接近一只生物」。

Wolf 给 Microduck 的定位，是「每个人都能用机器人写机器人代码」的前夜。

他的逻辑很直白：就像人人都能写 app、都能搭软件，那么很快每个人也将能指挥机器人去编写机器人的行为。而合适的载体，得价格亲民、足够开源——可以装入从 OpenAI 到开源的各类模型——并且能让人上手世界模型、强化学习这些机器人领域最新的东西。

会写代码的极客买它，是为了钻研技术本身；普通家庭买它，可能只是陪孩子玩、或者跟着教程做出一个新游戏。

同一只鸭子承载的是不同的期待，但起点是一样的——你无需拥有深厚的理论知识，即可触碰到这个领域。

「就像 AI 起初是非常以技术为中心的工具，如今人人都在使用。」人们会买它和孩子、家人互动，同时也是为了发掘自我，探索如何训练机器人的行为——就像人们改造开源模型那样去调整它，发明新游戏，创造互动体验。

鸭子卖得动，开放机器人成了生意

Microduck 的销售数据相当可观。发布后约六小时，预购额突破 100 万美元；24 小时内累计超过 260 万美元。Wolf 在接受彭博社采访时透露，预售高峰期平均每 4 秒卖出一台。而据 CNBC 最新的报道称，自上周四发布后，目前销量已突破一万台，按 399 美元单价计算，对应收入超过 400 万美元。而官方设定的累计销售目标为 2 万台。

△ Micorduck 目前的新订单发货排期已经到 4～6 个月后了

作为对比，这只萌鸭的老大哥——上一代机器人 Reachy Mini 已卖出超过 1 万台，带来约 400 万到 500 万美元收入。而 Microduck 用几小时就摸到了那个量级的零头。

△ Reachy Mini

Wolf 说，机器人是 Hugging Face 一条明确在增长的业务线，过去六个月收入明显抬升，推力来自开源模型与数据集——其中机器人数据集是 Hub 上增长最大的类别；公司 ARR 据报已到约 1.5 亿美元。

值得注意的是，整机由深圳开源硬件厂商矽递科技（Seeed Studio）负责生产制造——海外开源项目输出设计与软件，中国供应链完成结构件加工与整机组装，这一模式将 BOM 成本压到了极致。

△ 今年 4 月，Reachy Mini 在柴火空间的 AI 基地车上亮相

开放硬件的算术题，和没填平的坑

不过这只鸭子也有它的能力边界。

硬件并不开源：Pollen明确表示暂无计划开源机身——与Reachy Mini不同，Microduck 的机械图纸不会对外开放。

抓取能力有限：由于体型等限制，它的抓取能力也受限，Pavon 估计它能拎起的东西大概不超过 100g。

仿真到现实的迁移（sim-to-real）至今仍是开放问题。未建模的物理效应、传感器噪声都会让表现打折；截至发稿，官方尚未放出独立的基准测试。

续航与算力也有短板：一小时续航对于长时间训练来说需要频繁换电池；RK3566 芯片的算力也被分析师指出「不适用于复杂的边缘 AI 设备」。

此外，首批发售市场为美、英、加与欧洲，未包含中国。

不止一只鸭子：开放桌面机器人的国内棋盘

Microduck 并非孤例，但它所在的「开放桌面机器人」棋盘上，国内玩家其实更早入局。

过去两年，我们密集报道过一批消费级桌面机器人：M5Stack 的 、陆吾智能的、可以科技的 、玄源科技的 ——它们凑出了国内一条很活跃的情感陪伴 + 桌面具身产品线。

只不过，「桌面机器人」和「开源机器人」是两件事。真正把硬件与软件都交出来的，是少数。

StackChan 从社区项目起家，固件、结构与案例全在 GitHub 以 Apache-2.0 / MIT 公开；陆吾智能更彻底，RIG 系列（Puppy / Hover / Arm）把硬件结构放上 MakerWorld、代码持续更新到 GitHub，XGO 线还提供 Python API、ROS 包与结构图纸，明写「拒绝黑盒」。

而 Loona、Yonbo 走的是另一条路：它们是闭源的消费陪伴机器人，只给 App 内的图形化编程，没有独立 SDK——所谓「开放平台」，更多是营销话术。

所以，论硬件开放度，陆吾甚至比 Microduck 更彻底，因为 Microduck 的机身本身并不开源。

Hugging Face 真正不同的地方，不在机器人技术，也不在开源姿态，而在于它把三样东西打包在了一起：399美元消费级定价、一套完整可训练的强化学习栈（SDK + MuJoCo + 全Apache-2.0训练管线），以及 Hugging Face Hub 上不断积累的社区数据集与模型。

这三者共同构成了一个正向循环——硬件降低门槛、训练栈提供能力、社区持续产出可复用的成果——让 Microduck 不只是「一只会走路的鸭子」，而是一个可以不断长出新的行为的平台。

国内团队在开源硬件、运动控制上并不弱，弱的是把训练栈也开源、并借此养出全球开发者社区与共享数据集的那套生态——差距在生态层，不在技术层。

深圳湾简评

Microduck 真正的对手不是那些昂贵的类人机器人，而是「谁能让更多人第一次在真实硬件上跑通一次强化学习」。

Hugging Face 把这件事的单价压到了一部中端手机的水平，再配上开源栈和含备用电机的开发包，等于把实验室的门槛给拆了下来，让普通的爱好者也能低成本试错。它的概念让人想起已经停产的乐高 Mindstorms 系列，并建立在树莓派等平台长期积累的开发者生态之上。

从技术路线看，强化学习的本质是从试错中学习——智能体的大量训练时间用于跌倒、碰撞与无效动作。800 克机身跌倒的冲击能量与 80 公斤人形样机相差三个数量级。大机器人摔倒是一起事故，小鸭子摔倒则是一条训练数据。

当失败的边际成本趋近于零，失败才能被重新定价为资产。■