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Hugging Face“赶鸭子上架”,只需399美元
2026-08-31
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有界UnKnown
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文 | 有界UnKnown Hugging Face又造机器人了,并且爆火到每4秒就卖出一只。 这一次,它造了一只“鸭子”。 近期,Hugging Face旗下机器人团队Pollen Robotics发布一款名叫Microduck的机器鸭:25厘米高、不到800克,它拥有两条短腿,一张可以开合的鸭嘴,售价399美元,约合人民币2800元。 这只看起来有些像电子宠物的小机器人,会走路、踢球、滑旱冰,也能弯下身体,用嘴把地上的东西“叼”起来。 但Hugging Face显然不只是想卖一只更便宜、更可爱的机器人。 过去两年,这家以AI开源社区闻名的公司,已经从机器人训练框架LeRobot,一路做到低成本机械臂、机器人模型,再到接连推出两款几百美元的机器人。 一家原本做AI开源社区的公司,为什么越来越认真地造起了机器人? 答案或许就藏在这只399美元的小鸭子里。 一只可以被反复训练的“鸭子” 如果只看官方演示,Microduck很容易被当成一只昂贵点的电子宠物。 这只只有一瓶矿泉水瓶高的小鸭子,用两条短腿撑着圆滚滚的身体,走起来一摇一摆。它能坐下、站起、蹲下,也能抬腿把面前的小球踢出去;给脚装上两个小滚轮,又能摇摇晃晃地滑起来。 那张看起来主要负责卖萌的鸭嘴,也不是装饰。它其实是一个可以开合的夹爪。Microduck会把整个身体压低,用嘴把地上的马克笔、袜子之类的小东西“叼”起来,再站起来带走。 如果不小心摔了,也不用人扶。它会扭动身体、重新调整双腿,再自己爬起来。 不过,放在今天的机器人世界里,这些动作其实算不上什么技术奇观。人形机器人已经能翻跟头、打拳、跳舞,一只会踢球、滑旱冰的小鸭子,又能特别在什么地方呢? 它是一只开源的机器鸭,开发者可以按照自己的意愿重新训练它的动作。 Microduck出厂已经准备了多套训练好的动作Policy,但Pollen Robotics同时把它的SDK、仿真环境和强化学习工具开放了出来。 也就是说,399美元买回来之后,你不只是一个机器人用户,还可以成为它的“教练”。 比如,你觉得这只鸭子走得太慢,想让它跑得更快,或者干脆教它一个官方没有的新动作。甚至,可以在它的虚拟分身上教学。 开发者可以在电脑里的MuJoCo物理仿真环境中,复制出成百上千只一模一样的“虚拟鸭子”。它们会不断尝试迈腿、保持平衡、摔倒,再重新尝试。动作做得好,就获得更高的奖励;动作不对,算法继续调整。 官方的训练示例可以同时运行4096个仿真环境。使用CUDA GPU时,一套可用的行走步态,官方给出的训练时间大约为1—2小时。 也就是说,现实中的Microduck还安静地站在桌子上,而电脑里的几千只鸭子,可能已经摔了无数遍。 等虚拟鸭子终于学会一个动作,开发者可以把训练得到的神经网络Policy导出,再部署到真实Microduck上。 这就是机器人领域经常提到的Sim-to-Real——从仿真到现实。 当然,虚拟世界里的成功,不代表真机一定成功。真实地面的摩擦力、电机状态、身体重心,都不可能与电脑模拟完全一致。真机走歪了、摔倒了,开发者可以再回到仿真环境修改参数,重新训练,然后再次部署。 如此循环往复。 甚至连算力门槛,Hugging Face也试图一起降低。 如果电脑里有支持CUDA的NVIDIA GPU,开发者可以直接在本地训练;没有合适的GPU,也可以通过Hugging Face Jobs,把同一套训练任务提交到云端GPU。训练完成,再把得到的Policy部署回Microduck。 所以,Microduck是一块长着两条腿的开发版机器人。 而它之所以被做得这么小,也不只是为了便宜和可爱,更重要的,是它“摔得起”。对于需要大量试错的开发者来说,低成本、可反复试验的真机很重要。 而把机器人做得更便宜、更容易上手,也正是Hugging Face过去两年一直在做的事。 Hugging Face,为什么一定要造机器人? 过去两年,Hugging Face的业务一直在向机器人领域延伸。 最早的起点可以追溯到2024年3月,曾参与特斯拉Optimus项目的Rémi Cadene加入Hugging Face,负责一个新的开源机器人项目。两个月后,LeRobot上线。 最初,Hugging Face做的还是自己熟悉的事——软件。 LeRobot不是机器人,而是一套开源机器人学习工具。模型、数据集、训练方法,都可以被开发者放在这里分享。 这很“Hugging Face”。过去它做大模型,也是把散落在各处的模型、数据集聚到一个平台上,让开发者少造一些重复的轮子。 但Hugging Face CEO Clément Delangue观察到,机器人的AI还处在很早期,并且大家“各干各的”——每个实验室都有自己的技术栈,数据、模型、硬件彼此割裂。 Delangue认为,如果大家能在开源和标准上合作,机器人或许也会等来自己的“ChatGPT时刻”。 其实,这件事已经有了一点苗头。IEEE Spectrum今年报道,LeRobot上的机器人数据集已经从2024年底的1145个增加到超过5.8万个,成为Hugging Face Hub上最大的数据集类别。英伟达、阿里巴巴、研究机构,以及在家里折腾机器人的爱好者,都在Hugging Face上传模型。 但做着做着,Hugging Face发现,光有软件还不够。比如,模型可以被免费下载,但机器人不能。 Delangue看到越来越多AI开发者开始对机器人感兴趣,但一看价格就却步了:动辄2万美元、3万美元、5万美元,甚至10万美元。一个刚想试试机器人的AI开发者,很难为一次实验先掏这么多钱。 于是,Hugging Face开始尝试开发低成本机器人。先是推出百美元级的机械臂SO-100、SO-101,到了2025年,又直接收购已经做了9年开源机器人的Pollen Robotics。后者手里已经有一台成熟的研究机器人Reachy 2,这也意味着Hugging Face第一次真正拥有了造机器人本体的能力。 在拥有造“大机器人”的能力之后,他们反而开始把机器人越做越小、越做越便宜:Reachy Mini卖399美元,Microduck还是399美元。 Delangue希望让机器人“便宜到你很容易做决定,买一台放在笔记本电脑旁边,然后开始折腾。” 而他自己也是这么做的。 在第一次收到Reachy Mini时,Delangue花了5个小时才把它组装起来。有人打趣说,这有点像拼装宜家家具:螺丝都是自己拧的,装完反而更有感情。 Delangue很认同。他说,自己动手把一个东西做出来,本身就是一种快乐。Hugging Face想要的,也不是用户打开包装,用几个预装好的功能就结束,而是装完之后还会忍不住继续改:有人给它加轮子,有人换电机,有人装上一双手。最好这些变化不是Hugging Face想出来的,而是社区自己长出来的。 Delangue曾在一段采访中表示,Hugging Face真正感兴趣的,不是某一个模型、某一个数据集或者某一种硬件,而是很多人都能参与进来的那些“小贡献”。 这种想法多少带着一点Hugging Face式的理想主义。 Delangue希望更多人不仅使用机器人,还能参与决定机器
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