NVIDIA機器人小鴨演示：AI正學習如何在現實世界中行動

從虛擬訓練到現實行動

四隻小型機器人鴨子在舞台上跌倒、坐下，甚至嘗試翻跟斗，看似只是一場有趣的科技表演。然而，在10月21日舉行的NVIDIA柏林GTC大會上，這些機器人展示了人工智慧如何逐漸走出屏幕，進入現實世界。

這些機器人名為Microduck，由Hugging Face旗下的機器人團隊Pollen Robotics開發。它們不只是依賴人工編寫的固定動作程序，也能夠通過模擬環境學習行為，並由AI智能體協助協調訓練流程。

這場演示體現了NVIDIA對實體人工智慧（Physical AI）的布局，也就是能夠感知環境，並通過機器人等實體設備採取行動的AI系統。同時，它展示了AI工具、虛擬環境與雲端計算如何結合，讓機器人訓練變得更容易開展。

AI如何教會機器人行動

訓練過程首先從虛擬環境開始。開發者利用NVIDIA Isaac Sim建立機器人的虛擬模型及周圍場景，再通過Isaac Lab支持強化學習，讓模擬機器人反覆執行任務，並根據結果逐步改善行為。

在NVIDIA展示的流程中，AI智能體協助規劃和準備模擬環境，計算量較大的訓練任務則在雲端執行。完成訓練後，機器人學到的動作策略會先經過評估，再部署到實體機器人上。RTX Spark則作為本地開發平台，用於協調任務及測試訓練結果。

這種方法減少了開發者對實體硬體反覆測試的依賴。機器人可以在模擬環境中經歷失去平衡、跌倒及重新嘗試等過程，而不必承擔每次現實測試所帶來的成本與風險。

不過，虛擬模擬並不能完全取代現實測試。地面摩擦力、傳感器讀數及身體平衡等差異，都可能影響機器人將模擬中學到的技能應用於現實環境。因此，實際驗證與持續調整仍然不可或缺。

降低機器人開發門檻

Microduck高約25厘米，是一款面向開發者及愛好者的開放式機器人平台，讓用戶能夠嘗試訓練和調整機器人的行為。根據原文報導，其售價為399美元，稅費及運費另計。

這類平台的價值在於降低機器人研發的參與門檻。過去，先進機器人開發通常需要專用設備、工程專業知識及大量測試資源。開放式硬體與模擬工具，則讓學生、獨立開發者及小型研究團隊有更多機會探索實體AI。

現場演示並非每個動作都完美完成：部分機器人能夠跟隨指令，另一些則出現跌倒或無法完成動作的情況。雖然這些畫面引發觀眾笑聲，也提醒人們，即使技術不斷進步，機器人的自主行為仍有待完善。

同時，也有必要釐清不同企業的角色。Microduck由Pollen Robotics與Hugging Face開發；NVIDIA則提供演示中使用的計算與模擬訓練技術。機器人本身並非NVIDIA產品。

小鴨背後的更大趨勢

這場演示真正值得關注的，並不是機器人能否完成翻跟斗，而是開發者如何教會它這些技能。AI智能體可以協助協調複雜流程，虛擬環境提供反覆練習的空間，而雲端計算則為大規模訓練提供所需算力。

這些方法未來也可能應用於工業機器人、物流、研究，以及其他需要機器應對不斷變化的實體環境的領域。

目前，一隻偶爾會跌倒的機器人鴨子，並不意味著功能全面的自主機器人即將普及。但它確實說明，開發實體人工智慧所需的工具正變得更加容易取得。AI的下一階段，或許不再只取決於機器能夠生成什麼，也取決於它們能夠學習如何執行哪些現實任務。

參考來源

• Parametric Architecture：黃仁勛展示機器人小鴨翻跟斗，凸顯RTX Spark的實體AI布局

• NVIDIA技術部落格：利用AI智能體在模擬環境中訓練Microduck機器人行走

來源：金色財經

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