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不到一周预订超过 1 万台，国内创客开始手搓 Microduck

Microduck 是最近机器人圈里最出风头的一只“小鸭子”。8 月 27 日，Hugging Face 旗下的 Pollen Robotics 以 399 美元开放预售；到 9 月 1 日，CNBC 援引 Hugging Face 的数据称，预订量已经超过 1 万台，预售额超过 500 万美元。截至 9 月 10 日，官方软件仓库拿到 7942 个 Star 和 952 次 Fork，B 站也有多条架构拆解、强化学习训练和复刻视频播放过万。这波热度已经不只是围观它走路了，大家都想知道它到底怎么做，能不能自己搭一只。

这里有个容易混淆的地方：Pollen Robotics 官方明确说明，目前开源的是 SDK、仿真、强化学习训练和 sim-to-real 软件栈，量产版的机械与电子设计文件并没有开放。真想打印外壳、买舵机自己做，就得看社区复刻方案。AI-FanGe 的中文教程仓库在 9 月 5 日建立，到 9 月 10 日已经拿到 542 个 Star 和 142 次 Fork；9 月 8 日发布的完整教程，在 B 站已有约 3.8 万播放，YouTube 也超过 3.1 万。

这套复刻版不是 399 美元量产机的 1:1 开源硬件，而是在 Rhoban 的 microban、Pollen Robotics 的 microduck 等既有项目上整理出的另一条实现路线。它用树莓派 Zero 2 W 做上位控制，通过 USB 连接 ROBOTIS OpenRB-150，再驱动 14 个 Dynamixel XL330 舵机，其中双腿 10 个，头部和颈部 4 个；BNO08x IMU 负责读取姿态。作者在 MuJoCo、MjLab 中训练行走策略，导出 walk.onnx 后交给树莓派实时运行。仓库同时给了 STL、STEP、整机 3MF 和预构建系统镜像，刷完卡、配好舵机 ID 与 Wi-Fi 就能开始调试。

准备照着做时还有一个坑：子目录里保留着上游旧版的 19 舵机、RPI Robot Hat 和 2S 18650 方案，首页当前实机则是 14 个舵机、OpenRB-150 和成品 6V 电池，采购时别把两套清单混在一起。仓库各部分采用的许可证不同：顶层教程是 MIT，控制软件是 GPLv3，CAD 是 CC BY-NC-SA 4.0，训练环境是 Apache 2.0。

来源：
https://github.com/AI-FanGe/Microduck-build-tutorial

上游项目：
https://github.com/pollen-robotics/microduck

官方开源说明：
https://pollen-robotics.com/microduck/press-kit/

给 Agent 配块桌面小屏，忙到哪一步抬头就能看见

上期写过会跟着 AI 一起敲键盘的 Tiny Engineer，这周又看到一个思路相近、但路线更偏日常使用的国产项目：HachimoDock。它不靠机械动作演状态，而是把 Codex、Claude Code、OpenClaw 等 Agent 的 Session 做成桌面小屏上的宠物动画和气泡。AI 在思考、调工具、等确认、完成或报错，屏幕都会换表情、颜色和短标签。

设备以 ESP32-P4 为主控，配一块 2.8 英寸 480×640 MIPI-DSI 屏、3 个机械按键、四向摇杆和麦克风。桌面端支持 Windows 和 Apple silicon Mac，通过 USB 同步任务状态、形象和组件，不要求设备单独加入局域网。摇杆切换气泡时，电脑也会把对应的 Agent 和 Session 拉到前台；长按语音键，录音交给电脑端 ASR，再把文字送进当前会话。

比较有意思的是 PetUI。用户可以直接让 Agent 生成番茄钟、喝水提醒、小游戏之类的小组件，项目里的 Skill 会检查界面状态、按键映射、资源路径和容量，再同步到设备。硬件复刻页还给了 PCB、BOM、外壳和装配资料，不只是展示视频。

需要留意的是，仓库当前使用的是自定义非商业许可证，允许个人非商业复刻和修改，但不是 GPL、MIT 这类标准开源协议，商用要另外取得书面授权。叫它“源码和硬件资料都公开的项目”可能会更准确一点。

项目资料：
https://github.com/YizhengWw/HachimoDock

硬件复刻：
https://oshwhub.com/eda_gqvzlprk/project_cnbmkbjc

不用把路线写死，AI 机器人自己找空车位

普通小车要完成“停进第一个空车位”，通常得把路线和判断流程提前写进程序。这台 Jaime 机器人只准备了前进、转向、找地面标线、测距、读取方向等基础动作，至于先做哪一步、几个动作怎么组合，交给运行在 Arduino UNO Q 上的 Agent 自己决定。

UNO Q 的双架构在这里分工很清楚：OpenClaw 运行在 Debian 一侧，读取自然语言写成的车库布局、动作限制和可用指令；实时性更强的舵机与传感器控制放在 MCU 一侧。Python 命令先通过 UNIX socket 和 MsgPack 送到桥接程序，再转给 Arduino 固件。桥接程序还给运动指令加了锁，避免机器人一边前进、一边又收到相互冲突的转向命令。

硬件也不是很复杂，两只 DFRobot 连续旋转微型舵机负责差速行驶，DFRobot URM09 模拟量超声波传感器测距离，再加一个循迹传感器和 QMC5883L 磁力计判断标线与方向。作者搭了一座带车位标线和后墙的迷你停车场，直接用自然语言问它“第一个车位空不空”“停进第一个空位”，机器人会自己走到入口、转向、测距，再给出答案。

它的动作精度还主要依赖计时、地面标线和简单传感器，离真正的自主导航差得很远。不过这个项目把 Agent、Linux 和实时硬件控制之间的分层写得很清楚，代码、Skill、3D 打印文件和接线资料也都给了。想给 AI Agent 装上轮子，可以从这套结构开始学习。

来源：
https://www.hackster.io/roni-bandini/ai-robot-from-scratch-with-arduino-uno-q-ce52db

项目资料：
https://github.com/ronibandini/Jaime

DFRobot 硬件：DF9GMS 360度微型舵机 (1.6Kg) Gravity: URM09-模拟量超声波测距传感器

电线藏进导轨里，这盏开源台灯靠触点一路取电

Open Task Light 的灯臂能上下滑、前后伸，松手以后停在当前位置。外观看起来只有两根铝型材、灯头和中间的滑轮，最容易破坏整体感的电源线完全看不见——作者把长条 PCB 藏进导轨，用弹簧触点在移动时持续取电。

灯头里是一颗高显色 Cree LED，热量通过热管传到铝结构上，ESP32 和专用 LED 驱动负责调光。底座靠轴承旋转，还准备了桌面摆放和夹桌等不同安装方式。为了把这套机构做顺，作者前后做了 15 集视频，从原型、滑轮、电子部分一路改到可以正常装配的版本。

仓库目前公开了 3D 模型、电子文件、BOM 和制造资料，也提供自购零件与完整装配指南。代价是制作量不小：打印件超过 20 个，整份 BOM 有 50 多项，很多配合尺寸还得边装边调。横向灯臂也不能反向安装，桌后要留出伸出的空间。

来源：
https://hackaday.com/2026/09/01/sliding-into-perfection-the-open-task-light/

项目资料：
https://github.com/stevenbennett/Open-Task-Light

给工具拍一张照，自动生成合身的 Gridfinity 收纳盒

Gridfinity 是一套开源的模块化收纳系统，收纳盒和底板采用统一的网格尺寸，可以像积木一样自由组合和替换。

用 Gridfinity 给钳子、扳手这类工具做专用收纳盒，打印反而不算麻烦，前面量尺寸、描轮廓、留间隙才费时间。Tracefinity 的做法很直接：把工具平放在 A4、A3 或 Letter 纸上，从正上方拍一张照片，再标出纸张的四个角。程序会根据纸张的实际尺寸换算比例，把工具轮廓提取出来。

识别有偏差，可以直接增删轮廓点、旋转或平滑曲线，再设置配合间隙、倒角和手指取物槽。常用工具可以先存进个人库，需要做一整套抽屉收纳时，再把它们放进 Gridfinity 网格里排版，最后导出 STL 或 3MF。盒子比打印机平台大，程序也能自动拆成几块。

默认的 IS-Net 模型在本地 CPU 上就能运行，不需要 API Key，工具照片也不用传到外部服务；形状比较复杂时，也可以改用 Gemini。项目支持 Docker 自托管，代码采用 MIT 许可证。反光的金属工具和细长零件还是可能识别不准，打印前最好检查一下轮廓和间隙。至少不用每件工具都从空白图开始，轮廓出来以后，再拿卡尺补几个关键尺寸就行。

来源：
https://hackaday.com/2026/09/04/take-tool-photo-generate-custom-gridfinity-bin/

项目资料：
https://github.com/tracefinity/tracefinity

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