这几天刷新闻,我是真有点看不懂这个世界了。

两条大新闻,前后脚来的。

第一条:8月26日,英伟达被曝以129亿美元收购Hugging Face,双方已达成协议。这是英伟达史上最大的一笔收购。

打开网易新闻 查看更多图片

第二条:就在收购消息曝光的第二天,Hugging Face发布了一只叫Microduck的开源机器鸭,售价399美元

一边是芯片之王掏出天价支票,一边是被买的公司转头卖起了鸭子。。。

打开网易新闻 查看更多图片

这反差,属实有点大。

先说背景:老黄这129亿,买的是啥

很多哥们可能对Hugging Face没概念。

一句话:它是AI界的GitHub。

全球1300万开发者,300多万个AI模型住在上面。Llama、Qwen、Mistral……你能叫得上名字的开源大模型,基本都从它家过一遍。

英伟达垄断了训练和推理的GPU,现在又把"模型流通的那条路"也攥在了手里。这129亿买的不是收入(人家年收入才1.5亿美元),买的是生态位

而且老黄对机器人的心思早就露出来了:人形机器人基础模型GR00T N1、开源世界模型Cosmos,今年还把自家的Isaac GR00T整合进了Hugging Face的LeRobot机器人平台。

一只手抓算力,一只手抓开源,现在还想抓住机器人的腿。

至于收购会不会影响开源生态的独立性,咱先不聊。

因为真正让我上头的,是那只鸭。

打开网易新闻 查看更多图片

这只鸭,凭啥让人上头

Microduck,25厘米高,不到800克,四款配色,盒子里还附赠一只游戏手柄。

打开网易新闻 查看更多图片

别看它小,能耐不小:

  • 两条小短腿走路,步态摇摇晃晃,像只真鸭

  • 鸭嘴是个小夹爪,能叼起跟自己差不多重的东西

  • 被推倒了,扭两下自己翻身爬起来

  • 装上轮滑底座,还能滑旱冰

  • 小小机身里塞了15个电机、摄像头、激光雷达、双IMU、麦克风、扬声器

但这些都只是"可爱"的部分。

真正值钱的是Hugging Face联合创始人Thomas Wolf的那句话:它是第一款真正可及的强化学习机器人。

啥意思?

它出厂自带的7个动作,不是程序员一行行写死的脚本,而是在物理仿真器里用强化学习自己"练"出来的——AI在虚拟世界里摔了无数次,学会了走路和翻身,然后这套"本能"被部署到真鸭子身上。

打开网易新闻 查看更多图片

这就是具身智能最核心的一套流程:从仿真到现实(sim-to-real)。

以前想玩这套,你得几千甚至几万美元买真机。现在,门槛被打到了399美元。

更狠的是:它的SDK、仿真环境、完整的强化学习训练管线,全部Apache 2.0开源,就在GitHub上。你可以在仿真里给鸭子练出新动作,再部署回真机。

发布第一天,预定量就破了260万美元。

我要干一件有点折腾的事

说下我的计划:我要认真研究这只鸭,并且把它落地。

打开网易新闻 查看更多图片

落地不是买个成品回家撸。我把它拆成了三条线:

  1. 硬件线

    :结构设计、15个电机怎么协同、传感器怎么选型、主控芯片RK3566的性能边界。它的前身Open Duck Mini本来就是个3D打印开源项目,物料成本400美元——也就是说,理论上我可以自己打印一只。

  2. 软件线

    :跑通它的SDK和MuJoCo仿真环境,搞懂整套工具链。

  3. 算法线

    :强化学习。怎么练出一个新行为,怎么从仿真迁移到真机不掉链子。

这三条线,随便单拎一条出来都够喝一壶。从机械结构、嵌入式,到仿真、强化学习,软硬件全栈。

说实话,一个人业余时间搞,踩坑的效率低到发指。

仿真里练得好好的步态,真机上就是摔;舵机时序、传感器噪声,全是文档里不会写的坑。

所以我决定,找一群人一起搞。

一个人摸黑,不如一群人点灯

我拉了个群,想召唤同路人:

  • 你要是玩过舵机、3D打印、嵌入式,来;

  • 你要是搞过强化学习、跑过仿真环境,来;

  • 你要是啥都不懂,但就是想从零开始学机器人,更得来。

我的想法很简单:把学习笔记、踩坑记录、复刻进度,全部在群里公开。

鸭子预计圣诞节前发货,正好留给我们几个月把知识栈补齐,到时候开箱就能上手改。