На конференции GTC Berlin 2026 генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг представил необычных роботов Microduck — миниатюрных двуногих машин, которые умеют ходить, садиться, выполнять сальто и самостоятельно подниматься после падений. Демонстрация стала одним из самых зрелищных моментов мероприятия и показала, как технологии искусственного интеллекта помогают роботам осваивать физические навыки.
Миниатюрные роботы Microduck, представленные на конференции NVIDIA GTC Berlin 2026. Источник: Иллюстрация, сгенерированная ИИ на основе изображений роботов Microduck.
21 октября 2026 года во время выступления на конференции NVIDIA GTC в Берлине на сцену вышли четыре небольших робота, внешне похожих на механических утят. Их появление вызвало большой интерес у аудитории, особенно когда машины начали выполнять команды Дженсена Хуанга.
Роботы Microduck разработаны французской компанией Pollen Robotics, входящей в экосистему Hugging Face. NVIDIA продемонстрировала их как пример применения своих технологий для обучения роботов.
Роботы, которые не боятся падать
Каждый Microduck имеет высоту примерно 25 сантиметров и весит менее килограмма. Несмотря на компактные размеры, роботы способны выполнять довольно сложные движения.
Во время презентации Дженсен Хуанг попросил роботов сесть, встать, лечь и сделать сальто. Машины реагировали на команды, хотя и не всегда синхронно.
Видео: демонстрация Microduck на конференции NVIDIA GTC Berlin 2026:
Чем умеет Microduck
Внутри каждого робота установлено 15 электродвигателей, которые обеспечивают движение ног, головы и шеи. Также устройство оснащено камерой, датчиком глубины и двумя инерционными датчиками для определения положения в пространстве.
Microduck может ходить, приседать, поддерживать равновесие и подниматься после падений. Подвижный клюв позволяет захватывать небольшие лёгкие предметы.
Интересно, что робот создан не только для развлечений. Его программное обеспечение имеет открытый исходный код, поэтому разработчики, исследователи и студенты могут экспериментировать с алгоритмами управления, создавать новые сценарии поведения и обучать устройство дополнительным движениям.
Фактически Microduck представляет собой компактную платформу для экспериментов с физическим искусственным интеллектом (Physical AI).
Как NVIDIA научила роботов двигаться
За внешне простыми движениями Microduck стоит сложная система компьютерного моделирования и машинного обучения. Для подготовки роботов NVIDIA использовала платформу Isaac Sim, среду Isaac Lab и физический движок Newton.
Сначала создается цифровая модель робота и виртуальная среда, в которой он учится выполнять определенные задачи. В симуляции можно воспроизводить тысячи попыток одновременно, меняя поверхности, препятствия и условия движения. В частности, NVIDIA продемонстрировала обучение с использованием 4096 параллельных виртуальных сред.
После обучения алгоритмы проверяются в симуляции, а затем адаптируются для физического устройства. Такой подход позволяет сократить количество экспериментов с реальными роботами, снизить затраты на разработку и ускорить совершенствование двигательных навыков.
Видео: как NVIDIA учит Microduck ходить с помощью симуляций:
Сколько стоит робот и когда его можно приобрести
Microduck позиционируется как доступная платформа для знакомства с робототехникой. Начальная цена предзаказа составляла 399 долларов США без учета налогов и доставки.
Первая партия уже распродана, а начало поставок ожидается к рождественским праздникам 2026 года в Северной Америке и Европе. По сообщениям СМИ, после демонстрации на конференции количество предзаказов превысило 20 тысяч.
Благодаря открытой программной архитектуре пользователи смогут не только запускать готовые сценарии, но и создавать собственные навыки для роботов и обмениваться ими с сообществом.
Видео: знакомство с Microduck от Pollen Robotics:
Почему это важно для будущего робототехники
Хотя Microduck больше напоминает игрушку, чем промышленного робота, технологии его обучения имеют гораздо более широкое применение. Подобные принципы используются для разработки роботов, способных работать на складах, производственных предприятиях, в логистике и других средах, где требуется взаимодействие с физическими объектами.
Ключевое преимущество такого подхода — возможность обучать машины в виртуальном мире, прежде чем переносить навыки в реальные условия. В то же время демонстрация показала и ограничения современной робототехники: даже предварительно обученные машины могут ошибаться, терять равновесие или не сразу выполнять команды.
Microduck демонстрирует, как робототехника постепенно переходит от дорогостоящих закрытых лабораторных разработок к более доступным платформам, с которыми могут экспериментировать небольшие команды, университеты и независимые разработчики.
