Hugging Face“赶鸭子上架”，只要399美元

有界UnKnown·2026年08月31日 12:08

一只鸭子，能圆 Hugging Face 的开源机器人梦吗？

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，还能参与决定机器人应该变成什么样。与其由几家公司猜，不如把选择权留给使用它的人。

Hugging Face联合创始人Thomas Wolf也表达过同样的看法：机器人可能是下一个被AI解锁的前沿，但它应该是开放的、便宜的，也是私有的。

所以，Hugging Face未必想定义下一台机器人长什么样。恰恰相反，它想把这个问题留给更多人回答。

开源的Hugging Face，走向英伟达

就在Microduck发布前后，Hugging Face自己也站到了一个微妙的路口。

据The Information报道，英伟达已经同意以129亿美元收购Hugging Face。随后路透社援引了这一消息。不过截至目前，英伟达和Hugging Face都没有正式官宣这笔交易，Business Insider得到的说法则是，双方尚未签署最终协议，交易仍有变化的可能。

如果最终成行，这将是一个颇有意味的组合。

过去几年，Hugging Face一直强调开放、共享，甚至反复警惕AI的未来被少数硅谷公司掌握。Clément Delangue在谈机器人时也说过，如果只有少数人决定未来应该创造什么，是一件“极其危险”的事。

而另一边，则是几乎统治AI算力的英伟达。

但两家公司其实早就在靠近。

英伟达是Hugging Face 2023年融资的投资方之一。到了机器人领域，两家的关系更近：英伟达的GR00T模型、Isaac Lab-Arena等已经陆续进入LeRobot体系。Hugging Face今年初还专门与英伟达联合介绍双方的Physical AI合作，当时给出了一组数字：英伟达拥有约200万机器人开发者，而Hugging Face拥有超过1300万AI开发者。双方想做的，是把这两群人接到一起。

甚至在刚刚发布的Microduck身上，也能看到英伟达留下的影子。

按照官方训练文档，开发者想在本地训练Microduck，目前需要一块CUDA GPU。因为Microduck使用MuJoCo Warp进行强化学习训练，而这套官方链路依赖CUDA。

那么，AMD用户怎么办？

发布两天后，就有开发者尝试把训练环境迁移到支持AMD GPU的方案上。这个版本并非Hugging Face官方提供，目前也只完成了部分任务，尚未在真机上验证。

所以，官方默认走CUDA，但开源让开发者有机会自己改出另一条路。

目前也没有证据表明Hugging Face正在放弃AMD。相反，AMD仍在Hugging Face生态中提供针对ROCm优化的LeRobot相关模型。

但如果Hugging Face最终被英伟达收购，这种选择还能不能一直存在，就变成了一个更值得观察的问题。