开源+AI，这个机器人众筹项目为什么火？

著名的Hugging Face，一家估值 45 亿美元的人工智能平台，周二宣布推出Reachy Mini。这是一款售价 299 美元的桌面机器人，旨在将人工智能驱动的机器人技术带给全球数百万开发者。

Hugging Face号称AI领域的Github，用户数量已突破 1000 万。其首席执行官Clément Delangue在一次独家采访中透露：“机器人技术的挑战之一是，不能敲敲键盘就能实现，作为具身智能，你需要具体的机器人机械结构来构建，但是目前机器人都非常贵。”Delangue解释道，传统的工业机器人系统，甚至是较新的类人机器人，比如特斯拉的 Optimus，预计售价也要在 2 万至 3 万美元之间。

这款11英寸人形机器人是Hugging Face推动机器人开发普及的最大胆尝试，通过更便宜的售价以及开源模式，挑战了行业传统。

发布五天后，Hugging Face 联合创始人 Thomas Wolf宣布销售额超100万美元。

小身材大能量

Reachy Mini 诞生于Pollen Robotics，这是Hugging Face 今年 4 月收购的法国硬件初创公司。该机器人是首款与Hugging Face Hub原生集成的消费产品，开发者可以访问数千个预先构建的 AI 模型，并通过Hugging Face的“ Spaces ”功能共享机器人应用。

Reachy Mini在其紧凑的外形中蕴含着先进的功能。该机器人拥有六自由度的头部移动、全身旋转、动画天线、广角摄像头、多个麦克风和一个 5 瓦扬声器。无线版本配备Raspberry Pi 5计算机和电池，可实现完全自主。

该机器人以 DIY 套件的形式发售，可使用 Python 编程，并计划支持 JavaScript 和 Scratch。预装的演示应用程序包括面部和手势追踪、智能伴侣功能以及舞蹈动作，还可以创建和分享更多的模型。

这种方法与传统的机器人公司形成了鲜明对比，后者通常每年只发布一款产品，且定制选项有限。

开源硬件可能是机器人技术的未来

Hugging Face 计划将所有硬件设计、软件和组装说明开源，允许任何人构建自己的版本。

“你尽量分享，才能真正赋能社区，”Delangue 解释道。“有些人即使掌握了所有开源的配方，也能自己动手制作 Reachy Mini，但他们还是宁愿花 300 美元、500 美元，买现成的，或者在家轻松组装的。”

开源，也面临着独特的挑战。制造成本、供应链复杂性和实体配送等，构成了限制。然而，Delangue 认为，开源可以创造宝贵的反馈循环，可以通过社区快速了解用户需求，从而融入到产品改进中。

机器人最大的顾虑之一是隐私安全。Delangue 认为，开源机器人可以解决这些挑战。“开源，可以对抗权力集中，传统机器人是黑匣子，用户无法真正理解或控制。”他说道。“想到最终只有少数几家公司控制着数百万个家用机器人，并可能影响现实生活，可能会引发信任危机。”

而开源方法允许用户检查代码、理解数据流，并可在本地运行人工智能模型，而无需依赖云服务。Hugging Face 甚至还提供企业级平台，为机器人应用提供私有部署选项。

从原型到量产

Hugging Face 在从软件平台转型为硬件公司的过程中，面临着巨大的制造和规模化挑战。该公司计划最早于下个月开始发售 Reachy Mini，首先推出的是更偏向 DIY 的版本，由客户自行完成最终组装。

“首批发售的版本会有点DIY的感觉，一部分组装工作我们自己做，一部分组装工作也由用户自己做。”Delangue 解释道。

这种方法符合公司的目标，即在管理制造复杂性的同时，吸引人工智能构建者社区参与机器人的实践开发。该策略也反映了市场对新产品类别需求的不确定性。

构建生态系统推动开放机器人技术

Hugging Face 的机器人技术扩展得益于整个行业的战略合作伙伴关系。该公司通过 Isaac Lab 与NVIDIA 合作进行机器人模拟和训练，使开发人员能够在部署之前生成合成训练数据并在虚拟环境中测试机器人行为。

SmolVLA模型，一个包含 4.5 亿个参数的“视觉-语言-动作”模型，展示了 Reachy Mini 的技术基础。该模型的设计效率极高，足以在包括 MacBook 在内的消费级硬件上运行，让个人开发者能够轻松使用复杂的 AI 功能，而无需昂贵的云。

加州大学伯克利分校教授Sergey Levine联合创办的初创公司Physical Intelligence已通过 Hugging Face 开放其Pi0 机器人基础模型，为不同机器人技术方法之间的交叉融合创造了机会。

Hugging Face机器人的优势

专为人机交互而设计

富有表现力的运动：电动头部和身体旋转以及动画天线，可实现丰富的人机交互。

多模式感知：配备摄像头、麦克风和扬声器，实现人工智能驱动的视听交互。

自己组装：以套件形式出售，与朋友和孩子一起构建自己的伴侣机器人。

开放、模块化、社区驱动

Hugging Face Integration：使用最先进的语音、视觉和个性开源模型。

开源一切：硬件、软件和模拟环境完全开源，并由社区支持。准备就绪后将正式发布。

社区驱动：与 Hugging Face 社区的 1000 万用户一起上传、共享和下载机器人行为。

适合教学：一切开源开放，非常适合学生学习机器人与AI相关技能。

Hugging Face并不孤独

斯坦福大学的学生正在利用硬件套件构建一个名为Pupper的四足机器人，并将其应用于课程中。在计算机科学系的CS 123课程“构建AI机器人的实践入门”中，学生们将在10周内学习从电机控制到机器学习等全方位的机器人技术。

“Pupper”由斯坦福学生机器人俱乐部于2019年开发的四足机器人“Doggo”进化而来。Doggo提供了一种以低成本创建和设计四足机器人的方法，并且能够进行后空翻。该团队看到了这个可爱的四足机器人让机器人技术变得平易近人且充满乐趣的潜力，并提议将它用于课堂教学。

这款四足机器狗以低廉的DIY成本900美元，为科技爱好者提供了亲民的科技体验。Pupper 的代码已经全部开源，设计文件也可以免费获取。

Pupper使用树莓派作为核心计算平台，搭配定制的PCB板（优化版本集成了5V电源模块和MPU9250 IMU模块），通过舵机实现四足运动。Pupper的控制软件基于Python，支持ROS框架，便于开发者实现运动规划和控制算法。

开源加速机器人行业的创新

Hugging Face 的做法可能会从根本上改变机器人行业的格局。传统的机器人公司在专有技术上投入巨资，将创新限制在内部团队。开源模式可以释放数千名开发人员的分布式创新，从而有可能加速进步并降低成本。

然而，与软件相比，硬件面临着独特的挑战。制造质量控制、供应链管理和物理安全要求带来了纯数字产品所不具备的复杂性。该公司能否在秉持开源理念的同时应对这些挑战，将决定该平台的长期成功。

无论 Reachy Mini 成功与否，它的推出都标志着机器人技术发展的一个关键时刻。这是第一次，一个主要的人工智能平台押注机器人技术的未来不属于企业研究实验室，而是属于数百万拥有价格实惠的开源工具的个人开发者。在一个长期被保密和六位数价格标签所主导的行业中，这或许是最具革命性的想法。

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