Hugging Face продаёт открытого робота за $399: код обучения на GitHub под Apache-2.0

Microduck разработала команда Pollen Robotics из Бордо, входящая в Hugging Face. Предзаказ открывается 27 августа 2026 года, доставка запланирована до Рождества. Робот продолжает линейку после Reachy Mini, которого, по данным Pollen Robotics, купили более 10 000 штук, но решает обратную задачу: Reachy Mini сидел на столе и общался, а Microduck учится ходить, падать и вставать.

Что умеет открытый робот за $399?

• Семь готовых навыков из коробки: ходьба, приседание и вставание, удар ногой, захват предмета с пола (клювом), катание на роликах, восстановление после падения. Управляются геймпадом из комплекта, код писать не нужно.
• Голос, а не речь. Робот не разговаривает. При первом включении каждый экземпляр генерирует уникальную звуковую «личность» и сохраняет её навсегда.
• 15 моторов в ногах, шее и голове плюс подвижный клюв, который поднимает мелкие предметы с пола.
• Сенсоры на уровне куда более дорогих платформ: фронтальная камера с индикатором работы, два IMU (инерциальных датчика, один в корпусе, другой в голове), компактный LiDAR (восемь на восемь точек, время пролёта), микрофоны, динамик, два NFC-модуля, Wi-Fi и Bluetooth.
• Вычислитель: чип Rockchip RK3566 с ИИ-ускорителем, 1 ГБ оперативной памяти, 32 ГБ хранилища.
• Батарея: съёмный аккумулятор NP-F550 на 2600 мАч, заряда хватает примерно на час.

Как навыки тренируются в симуляторе?

Политики (наборы правил поведения, по которым робот решает, какой мотор и когда включить) обучаются в открытом репозитории microduck_rl на базе mjlab (MuJoCo Warp) методом PPO (Proximal Policy Optimization, алгоритм обучения с подкреплением, который учит робота через пробы и ошибки в виртуальной среде).

По данным Pollen Robotics, обучение устойчивой походки занимает от одного до двух часов на видеокарте с CUDA при 4096 параллельных средах.

Ключ к переносу из симуляции в реальность, точная модель сервоприводов. Вместо идеализированного контроллера используется модель BAM M6 для моторов Dynamixel XL330: учитываются закон управления напряжением, обратная ЭДС и три типа трения. Каждая виртуальная среда дополнительно рандомизирует напряжение батареи, его просадку под нагрузкой, задержку команд, величину трения и люфт редукторов (плюс-минус один градус на каждый из 14 серво).

Обученные политики экспортируются в формат ONNX с нормализатором наблюдений, вшитым в граф. Pollen предупреждает: вручную конвертированные чекпоинты использовать нельзя, результат будет некорректным.

На самом роботе 50-герцовый контур управления работает на Rust. Все 13 опубликованных задач (отслеживание скорости, подъём, приседание, захват с земли, удар по мячу, кувырок и пять сценариев катания на роликах) разделяют единый 61-мерный вектор наблюдений. Именно этот общий контракт позволяет переключать навыки на лету: робот ходит, падает, включает восстановление и снова идёт без перезагрузки.

Как попробовать?

1. Оформить предзаказ. Страница продукта и спецификации доступны на сайте Pollen Robotics. Предзаказ откроется 27 августа 2026 года, цена $399.
2. Обучить свой навык без своей видеокарты. Клонировать репозиторий microduck_rl с GitHub, добавить к команде флаг --hf-jobs, и тренировка запустится на облачных GPU через Hugging Face Jobs. Локальная CUDA-карта не нужна.
3. Экспортировать политику на робота. Обученная модель сохраняется в ONNX и загружается в Rust-рантайм Microduck через USB или Wi-Fi.

Есть ли похожее в России?

Прямого аналога открытого робота с полным стеком обучения на российском рынке на момент публикации нет. Образовательные робототехнические наборы (например, от «Робототехника» или «Амперка») решают другую задачу: учат собирать и программировать, но не тренировать нейросетевые политики в симуляторе.

Для тех, кто хочет экспериментировать с обучением с подкреплением без робота, симуляцию можно запустить через Hugging Face Jobs, а для генерации текста и мультимодальных задач в РФ доступны YandexGPT и GigaChat. Но подчеркну: это инструменты другого класса, сравнивать их с Microduck некорректно.

Частые вопросы

Нужна ли своя видеокарта для обучения?

Нет. Команду тренировки можно запустить на облачных GPU через Hugging Face Jobs, добавив к ней флаг --hf-jobs. Если видеокарта с CUDA есть, обучение походки занимает от одного до двух часов.

Открытый робот Microduck полностью опенсорсный?

Не полностью. Код тренировки, среда симуляции, функции вознаграждения и рантайм опубликованы под лицензией Apache-2.0. Но чертежи корпуса и электронных плат закрыты, собрать клон из своих деталей не получится.

Можно ли купить из России?

На момент публикации условия доставки в Россию Pollen Robotics не уточнила. Предзаказ открывается 27 августа 2026 года, стоит проверить страницу продукта ближе к дате.

Если вы давно хотели пощупать обучение с подкреплением на настоящем железе, а не в абстрактном Gym-окружении, Microduck убирает главный барьер: не нужно ни проектировать робота, ни собирать свой симулятор, ни даже покупать видеокарту.