TechMoon 科技月球
WordPress、SEO 與 AI 工具實測指南
Microduck 是什麼？黃仁勳在 GTC 柏林請午睡的 399 美元機器鴨
黃仁勳在 GTC 柏林主題演講請四隻 Microduck 機器鴨坐下與午睡，連講三次 Take a nap。這台 Pollen Robotics 的 399 美元雙足機器人先在模擬器訓練動作再部署到真機，軟體開源釋出，首波目標聖誕節前出貨，但新訂單已估 4 到 6 個月。
用 AI 摘要這篇文章：
2026 年 10 月 21 日 GTC 柏林主題演講的最後十分鐘，舞台上不是新晶片，是四隻 25 公分高的機器鴨。黃仁勳蹲下來，請它們走給大家看、坐下、站起來，接著連講了三次「Take a nap」。這四隻叫 Microduck，法國 Pollen Robotics 設計、Hugging Face 旗下機器人團隊的作品，預購價 399 美元。
這場示範真正值得記住的，不是機器鴨可愛，而是它把「先在模擬器裡練動作、再放進真機器」這條機器人訓練路徑，做成了 399 美元起跳、軟體全開源、一般桌面就能參與的產品。以下把演講現場、規格與價格、開源範圍、到現在下單會遇到什麼，一次攤開。
演講現場：黃仁勳對機器鴨說了什麼
GTC 柏林主題演講在 10 月 21 日週三上午 11 點到下午 1 點（當地時間，換算台北時間是當天下午 5 點到 7 點）舉行，NVIDIA 官方頻道的影片全長約 94 分鐘，機器鴨從約 82 分鐘處登場。先播一段示範影片，旁白介紹「Microduck，Hugging Face 的機器人，讓我們用 RTX Spark 教它看與走路」，接著黃仁勳把四隻真的 Microduck 請上台。
他在台上的話，官方字幕都留著紀錄。他要它們「走給大家看」（Show people you can walk），問「你們可以坐下嗎」（Can you guys sit down?），然後是那次午睡：「好，站起來。睡個午覺。睡個午覺。你需要睡個午覺。」（Okay, stand up. Take a nap. Take a nap. You need to take a nap.）
最有內容的一段，是他對著其中一隻解釋身世：「你知道你就是在這裡被創造出來的嗎？你在 RTX Spark 上被創造，在雲端一整批 NVIDIA 超級電腦上被訓練，然後你的技能是在 RTX Spark 上的數位分身裡學會的，Omniverse 數位分身。」他還介紹「你們的爸媽叫 Pollen，P-O-L-L-E-N，Pollen Robotics」，說「顯然大家太愛你們，你們賣光了」（you’re sold out），鼓勵觀眾去 Pollen 網站下單，開玩笑說「我以為這家新創大概 10 個人，他們可能要爆了」。
台上還有幾個小橋段。他當場點了不在菜單上的才藝：「你可以翻個跟斗嗎？」（Can you do a somersault?），台下笑成一片。演講後段，有一隻鴨子自顧自地走，他連聲喊「專心，保持專注」（Pay attention. Stay focused.）。最後播放一段模仿歐洲歌唱大賽的回顧影片，歌詞裡唱著 robot，台上對話還有句「我們到底要怎麼接在這後面？」收場時他補了一句：「Microduck，我的新朋友們」（my new friends）。
一個誠實的邊界：幾隻鴨子有沒有立刻躺下、哪一隻不聽話，這些屬於畫面細節，單看字幕無法確認，部分媒體的描述本文不採用；上面每句引言都以 NVIDIA 官方字幕為準。至於這段示範在新聞裡的位置，路透社當天報導把它放進歐洲實體 AI 的框架：輝達表示已投入近 100 億美元建歐洲科技生態，同場還宣布德國 Agile Robots 明年計畫與輝達合作，量產 1,000 到 2,000 台小型人形機器人，機器鴨則被描述為由法國新創 Pollen Robotics 開發、與 Hugging Face 合作、經 AI 訓練的機器人。同場 GTC 柏林展出的還有 Lila Sciences 的 AI 科學工廠，我們另文整理。
25 公分、15 顆伺服馬達：399 美元買到的機器鴨本體
Pollen Robotics 是法國團隊，2025 年 4 月 14 日加入 Hugging Face，當時已做了九年開源機器人，官方公告寫得很直白：機器人可能是 AI 的下一個前沿，而且它應該開放、便宜、隱私。Microduck 是他們加入後交出的消費級產品：25 公分高的雙足機器鴨，出廠就會走路，也開放你自己重訓練它的每一個動作。
官方規格整理如下（產品頁、商店頁與 GitHub 文件綜合）：
| 項目 | 官方資料 |
|---|---|
| 尺寸重量 | 高 25 公分；產品頁寫約 800 公克，商店規格列 780 公克 |
| 動力 | 15 顆伺服馬達，50Hz 控制迴圈驅動 |
| 運算 | Rockchip RK3566 晶片；1GB 記憶體、32GB 儲存；Wi-Fi 與藍牙 |
| 感測 | 前置相機、LiDAR、兩個 IMU 態度感測器；能撿東西的鳥嘴；麥克風與喇叭 |
| 電池 | 可拆式 NP-F550 相機電池，官方標約 1 小時，視使用情況 |
| 外觀 | Cream、Graphite、Lavender、Sky 四種外殼 |
出廠內建的動作，官方頁列了走路、坐下與站起、踢球、用鳥嘴撿拾、裝上滾輪後溜冰、被推倒後自己站起來；原始碼文件補了一句，它「會用屬於自己的叫聲叫」。盒裝內容是機器人、電池、USB-C 線和一隻遊戲手把，不寫程式就能玩。
價格都是未含稅與運費的預購價：
| 品項 | 價格 | 內容 |
|---|---|---|
| Microduck 本體 | 399 美元 | 機器人、電池、USB-C 線、遊戲手把 |
| 充電包 | 39 美元 | 雙充電器、2 顆電池 |
| 開發包 | 119 美元 | 備用馬達 3 顆、馬達線 5 條、電池 2 顆、雙充電器、NFC 標籤 10 張、Hugging Face 額度、螺絲起子與螺絲包 |
| 配件包 | 39 美元 | 雷射筆、NFC 拍立得、滾輪 2 個、球、NFC 標籤 10 張 |
時程方面，預購在 2026 年 8 月 27 日開放，官方商店寫首波出貨目標是 2026 年聖誕節前，首發市場涵蓋美國、加拿大、歐盟、英國、挪威、瑞士、日本與南韓，之後再擴點；歐元區商店定價 340 歐元。
開源開的是軟體：從機器人程式到訓練環境
Microduck 的「開源」有實際分量。GitHub 上有兩個主要儲存庫：pollen-robotics/microduck 放機器人本體的軟體，README 自稱「這個 repo 是鴨子的大腦」，內容是 Rust 寫的幾支常駐程式，控制迴圈、馬達匯流排、簽章過的軟體更新、藍牙、手把、相機串流各有分工，全部走同一套 JSON-RPC 介面；這個 repo 在 2026 年 7 月 29 日建立，截至本文查證約一萬顆星。另一個 microduck_rl 放訓練環境：MuJoCo 物理模擬、PPO 強化學習演算法、domain randomisation 參數擾動，以及匯出 ONNX 模型給真機器載入的整份配方。
產品頁列出的開源範圍是軟體側的 SDK、模擬器與完整訓練堆疊，授權 Apache-2.0。機構結構與電路板設計不在這份清單上，期待「開源硬體」的讀者要先知道這條線。
沒有實體機器也能先玩。Pollen 在 Hugging Face Spaces 放了瀏覽器版模擬器，8 月就上線；原始碼文件還提供 duck-sim，可以在自己電腦上用同一套機器人程式跑一隻模擬鴨，一次一隻或四隻一起。
示範的技術內容：三台電腦與七個步驟
機器鴨登場前，黃仁勳先賣了個關子：「你要怎麼建一個 agent？你請另一個 agent 幫你建。」然後才給出框架：「這個示範跨三台電腦：一台訓練、一台是數位分身、一台把 AI 放進機器人本身。」接著那段示範影片，把訓練一隻機器鴨的流程走了一遍，旁白講了七步：
| 步驟 | 旁白內容 |
|---|---|
| 規劃賽道 | 用 Hermes 當 agent 框架、Nemotron 與 OpenAI GPT-6 Astra 當模型，在 RTX Spark 上列出鴨子要學的關卡 |
| 建立場景 | FreeCAD 建 3D 物件、Blender 上材質、Omniverse SimReady 素材庫加上物理屬性、Isaac Sim 組場景 |
| 模擬動作 | 設定鴨子的關節與致動器，用 Newton 物理引擎模擬 |
| 雲端訓練 | 上千隻 Microduck 在 Isaac Lab 平行訓練，「每摔一次，都是一課」 |
| 學會看 | Omniverse 模擬鏡頭畫面，讓鴨子學會避開障礙 |
| 評估 | 策略下載回 RTX Spark，用 Nemotron 與 Isaac Sim 做多機器人評估 |
| 部署 | 驗證過的策略放進真鴨子 |
模型清單裡有個值得停下來看的細節：除了輝達自家的 Nemotron，旁白還明寫 OpenAI 的 GPT-6 Astra。輝達自己的示範影片把別家模型放進工具鏈，這在主題演講舞台上並不常見，也側面說明這段流程定位在「工具鏈展示」而不是單一廠牌的封閉生態。
這裡有一個容易聽過頭的地方，而旁白自己講得比標題誠實。影片原話是「我全部在 RTX Spark 上跑，只有需要把更大工作量爆量送到雲端時例外」，而那步「上千隻平行訓練」就發生在雲端。所以「機器鴨是在 RTX Spark 上訓練出來的」是舞台上的簡化說法；黃仁勳現場對鴨子說的版本（在 RTX Spark 上被創造、在雲端被訓練、在數位分身裡學技能）反而把三層講對了。
順帶一提，流程裡用到的 Omniverse SimReady 素材庫，輝達在 GTC 柏林同週把它整理成 SimReady Central 開放，我們在〈NVIDIA SimReady Central 開放〉一文另外整理過。
官方文件裡真的可以動手
這不是宣傳片裡的願景。Hugging Face 部落格在 10 月 21 日、與 keynote 同一天，刊出 NVIDIA 團隊寫的完整教學：用 Isaac Lab 3.0 訓練 Microduck 走路、匯出 ONNX、部署到真機。文件顯示 Isaac Lab 已經內建 Microduck 的機器人模型、場景、觀測、動作與獎勵設定，訓練出來的策略吃 61 個觀測值、輸出 14 個關節位置；物理引擎用 Newton，連伺服馬達的背隙（齒輪換向時的空隙）都建模進去，配合 domain randomisation 讓策略在模擬裡就先見過各種誤差。訓練完成後，把 ONNX 檔案複製到機器人上，一條 sudo robotctl policy load walk 指令就能換上你自己訓練的走路策略，不滿意可以 policy reset 回預設。
訓練規模也寫得明白：平行走單張 GPU 就能開始，要加速可以跨多張 GPU 分散訓練，官方範例是用 16 張 GPU 同時跑，加快訓練也讓策略更穩。Pollen 官網的一句話把整個產品哲學說得最清楚：每一個行為都是一個策略（policy），你可以在自己的機器上重新訓練。玩家的循環寫成四步：在模擬器訓練、部署到機器人、回頭調整模擬、發布新策略；訓練可以在自己的電腦跑，也可以丟到 Hugging Face Jobs。官方還辦了 Microduck Arena 競技場，接受 61 個觀測值、14 個動作、最大 64MB 的策略模型來比賽。換句話說，從練走路的環境、到換策略的指令、到比賽的平台，整條路現在都擺在公開文件裡。
現在下單會遇到什麼
如果看完想下單，先看 Pollen 商店頁頂端的紅字公告，原文是：「社群訂了很多鴨子。我們無法再保證新的 Microduck 訂單在聖誕節前送達，但我們正在擴產。先下訂先出貨，新訂單目前預估 4 到 6 個月。」這是本文查證當下的快照，出貨估計會變動，下單前以商店頁即時公告為準。黃仁勳台上說的「賣光了」是他的轉述，官方沒有給出任何銷量數字。
背景還有一件進行中的大事：輝達在 9 月 3 日宣布將以 12,930,300,000 美元（約 129.3 億美元）收購 Hugging Face，由黃仁勳親自署名公告，並承諾 Hugging Face 維持開放平台、不要求使用輝達的運算資源。截至本文查證，這筆交易仍是「已宣布」，沒有完成日；而整場 keynote 的字幕裡，黃仁勳一次都沒提這筆收購。把「輝達在台上展示 Hugging Face 旗下團隊的機器人」與收購連在一起看，是合理的觀察，但它是編輯推論，不是官方說法。交易拍板前，兩家仍是獨立公司。
這場示範證明了什麼，還沒證明什麼
可以確定的：一台消費級價位的雙足機器人，跑的是模擬器訓練出來的策略，而且訓練環境、機器人軟體、部署指令到競技平台全部公開，任何人都能下載、改寫、重訓練。「在模擬裡摔幾萬次、再放到真機器上」這件事，第一次有了 399 美元的入場券。這條路也不是只有輝達在走：輝達自己也開源了 ASPIRE 機器人框架，Google 則示範過把人類影片變機器人訓練場、布袋球實機七球連進，縮短模擬與實機的距離成了各家共同的方向。
還不能確定的：實機的穩定度、那個官方標「約 1 小時」的續航、維修與備品成本。截至本文查證，市面上沒有任何第三方實測，首批訂單也還沒出貨；「被推倒會自己站起來」目前是官方頁面的說法。聖誕節前後首批到貨、評測陸續出來，才是檢驗這台機器鴨的時間點。
想先看看它怎麼動，瀏覽器裡打開 Microduck 模擬器就能玩；想動手訓練，從 Hugging Face 的 Isaac Lab 教學與 microduck_rl 儲存庫出發；想下單，先到你所在地區的商店頁確認價格與預估出貨月份。至於這場示範的歷史位置，等首批出貨後回頭看會更準：它把一條原本屬於實驗室的流程搬上了桌面，接下來要交給使用者證明的，是這條流程養出來的鴨子，耐不耐摔。
