10 月 21 日 NVIDIA 在柏林 GTC 台上翻跟斗、跌倒再自己爬起來的那隻小鴨 Microduck，現在有一個你可以自己做的版本。做 XGO 機器狗的陸吾智能（Luwu Dynamics）把它改成 XGO-Duck，3D 列印檔、電路板設計、零件清單、25 頁圖解組裝手冊全部放上 GitHub，9 月 24 日開 repo 到 10 月 30 日已經有 1,625 顆星、211 個 fork。大腦換成 Arduino 今年推的 UNO Q，15 顆串列伺服馬達，內建走路、跌倒站起來、用嘴叼東西三種動作，不用自己訓練模型就能動。電子套件官方商店賣 352 美金（原價 400），不含 UNO Q，塑膠件自己印。
XGO-Duck 是什麼？跟 NVIDIA 台上那隻 Microduck 什麼關係
XGO-Duck 是一隻鴨子造型的雙足機器人，由陸吾智能從 Pollen Robotics 的 Microduck 改過來。repo 的 UPSTREAM.md 自己寫得很直接：鴨子的外型、15 顆馬達的配置、動作模型的關節順序都來自 Microduck，陸吾改的是控制板、馬達型號、擴充板，跟配合這些硬體的軟體與模型。對你的意思是，台上那隻的骨架跟走路邏輯，現在有一份你印得出來的版本。
Microduck 是誰做的？Pollen Robotics 是 Hugging Face 旗下、位在法國波爾多的機器人團隊，而 NVIDIA 9 月才宣布要用 129.3 億美金收購 Hugging Face，之前寫過的Hugging Face 是什麼？NVIDIA 129.3 億美元收購，官方 4 個重點看懂會不會變不開放就是講這件事。所以 GTC 台上出現這隻鴨子並不奇怪，它算是自家人。Microduck 原版 399 美金預購，整套軟體、模擬環境、強化學習訓練流程都開源。
它用什麼零件？15 顆馬達、Arduino UNO Q 怎麼分工
大腦是一塊 Arduino UNO Q，上面同時有 Qualcomm Dragonwing 四核心處理器跟一顆 STM32 微控制器。Linux 那邊跑 AI 走路模型（ONNX 格式）跟網頁介面，STM32 專心管 15 顆馬達跟陀螺儀的即時迴圈，兩邊用 Arduino 自己的 Bridge 溝通。這跟之前寫過的本機 AI 怎麼跑？NVIDIA 官方 IFA 4 個重點，加 3 步驟用 Ollama 在自己電腦跑模型是同一個概念，模型不在雲端，就在機器人身上那塊板子跑。
15 顆馬達怎麼分？腿 10 顆、脖子跟頭 4 顆、嘴巴 1 顆，走路模型管前面 14 顆，嘴巴另外控制。所以它會走，頭會轉、嘴會張。馬達用的是 Feetech 1910 串列伺服，串列的好處是接線簡單，一條匯流排串過去，不用每顆拉一組訊號線。
| 子系統 | 用什麼 | 負責什麼 |
|---|---|---|
| 控制板 | Arduino UNO Q | Linux 跑模型跟網頁介面；STM32 管馬達跟感測器 |
| 馬達 | 15 顆 Feetech 1910 串列伺服 | 腿 10 顆、頸跟頭 4 顆、嘴 1 顆 |
| 擴充板 | 陸吾自家 UNO Q 擴充板（V1.1，10 月 26 日更新） | 供電、馬達接口、整合 IMU |
| 動作感測 | QMI8658A 六軸 IMU | 加速度跟角速度回饋 |
| 結構 | STL 列印件 | 身體、腿、脖子、頭 |
| 軟件 | TPU 列印件 | 腳底跟嘴巴 |
自己做要準備什麼？要花多少錢
三樣東西：電子套件、一塊 Arduino UNO Q、自己印的塑膠件。官方商店的電子套件 352 美金（原價 400），裡面是擴充板、15 顆馬達、電池跟充電器、線材跟螺絲，就是零件清單上除了 UNO Q 以外的全部；UNO Q 2GB 版 Arduino 官網標價 59.90 歐元。列印件自己印，材料是 PLA 加一點 TPU。算下來電子部分大約 400 到 450 美金，比 Microduck 原版 399 美金的成品貴一點，差別是你拿到的是零件，不是組好的機器人。
| 項目 | 數量 | 價格（查到的官方標價） |
|---|---|---|
| XGO-Duck 電子套件（擴充板、15 顆馬達、電池充電器、線材螺絲） | 1 組 | 352 美金（原價 400） |
| Arduino UNO Q 2GB | 1 塊 | 59.90 歐元 |
| 3D 列印件（PLA 本體＋TPU 腳底、嘴巴） | 一套 | 自己印，材料另計 |
| M2×6 自攻螺絲 | 204 顆 | 套件內含 |
| 軸承（10×15×3 跟 16×22×4 兩種） | 各 11 顆 | 套件內含 |
204 顆螺絲裡有 4 顆是選配的輪鞋用的。對，它可以裝輪子，repo 裡有 tire 開頭的 STL 檔，印 4 個輪子加 4 根軸，鴨子就能溜冰。
XGO-Duck 怎麼組？官方流程 4 步驟
照 repo 的順序是：印零件、設馬達 ID 再組裝、裝 runtime 校正、跑內建動作。組裝手冊 25 頁，每一頁標好馬達編號跟那一步要鎖幾顆螺絲。
- 印零件。STL 檔在 structure/ 資料夾，檔名就是說明：2x_ 開頭印兩份、4x_ 印四份、left_ 跟 right_ 是左右不同件、檔名帶 tpu 的用軟料印。官方建議 4 層牆、13% Gyroid 填充，而且列印方向有講究，要平放、開口朝上、兩端貼平台，不要立起來也不要靠自動排列，不然孔會變形、兩端會斷。先印一個馬達座試軸承的公差，確認合了再印全套。
- 先設馬達 ID，再組裝。15 顆馬達一顆一顆接上去設 ID 跟中位，貼標籤，才能照手冊的編號裝。手冊順序：第 1 頁馬達 ID 配置、2 到 5 頁軸跟底座走線、6 到 15 頁腿跟腳、16 到 23 頁頭跟脖子、24 到 25 頁總裝。每個關節要留線的活動空間。
- 裝 runtime、校正。runtime 在另一個 repo（xgoduck_runtime_arduino），裝好之後用瀏覽器開設定頁面，確認每顆馬達跟 IMU 都有回饋，校正時要把機器人架住，從預設姿勢開始再試動作。
- 跑內建動作。runtime 內建走路、跌倒站起來、叼東西三個模型，嘴巴另外控制，不用自己訓練就能動。想教它新動作，第三個 repo（xgoduck_rl）放了模擬環境跟強化學習的訓練流程，訓練完輸出 ONNX 模型丟回板子。
README 最上面有一行警告值得先看：測試跟調馬達的時候，盡量不要讓馬達堵轉。伺服馬達被擋住還硬出力，最容易燒。
它會做什麼？不用自己訓練也能走
repo 首頁那張動圖就是答案：一個乾淨的後空翻。內建的三個動作是走路、從跌倒姿勢站起來、用嘴叼東西，這些跟 Microduck 在 GTC 台上做的事是同一套。台上那隻被叫去翻跟斗、跌倒了自己爬起來，看起來像出包，其實規格表上本來就寫著能從常見的跌倒姿勢自己站起來。
它是怎麼學會的？Microduck 的走路是在模擬環境裡，幾百隻同時練、摔到會走為止，學會了再把模型搬進真機。XGO-Duck 沿用同一套做法，差別是陸吾把自己的機身尺寸、慣量、Feetech 1910 的馬達特性重新量過放進模擬，所以不能直接拿 Microduck 的模型來用，repo 特別寫了這點：張量大小一樣不代表能互換。
可以拿來商用嗎？授權要先看清楚
目前不行，至少沒有白紙黑字。repo 的 LICENSING.md 自己寫明：這個版本沒有放頂層的授權檔，作者的意思是個人跟教育用途歡迎複製，商用要另外寫信談；3D 模型那部分沿用上游 Microduck 的非商用、相同方式分享條款。README 也提醒，單靠一份程式碼授權不代表拿到模型跟設計圖的權利。
所以它的正確說法是「開放檔案」，離嚴格定義的開源還差一步。自己印一隻、拿去教學、帶社團做，沒問題；要做成商品賣，先寫信到 repo 上的聯絡信箱問。另一個提醒是 repo 還很新，9 月底才開，10 月 26 日擴充板才改到 V1.1，官方自己說完整驗證過的列印參數還沒整理出來，現在跳下去等於跟著他們一起踩坑。
小結
XGO-Duck 是 NVIDIA 台上那隻 Microduck 的開放版本：大腦換成 Arduino UNO Q、15 顆串列伺服、自家擴充板，3D 列印檔跟 25 頁組裝手冊全部公開，電子套件 352 美金加一塊 60 歐元的 UNO Q，塑膠件自己印。內建走路、站起來、叼東西三種動作，裝好校正完就能動；想教新動作，訓練流程也給你了。授權現在是個人教育可以、商用要問，而且東西還很新，列印參數官方都還沒驗證完。
我覺得這件事最有意思的是速度。台上那隻是 399 美金預購的成品，同一個設計，幾個星期內就變成零件網路上買得到的 DIY 專案。以前要自己做一隻會走路、會翻跟斗的雙足機器人是研究所等級的事，現在是一個週末可以開始、幾個週末可以做完的東西。你會想自己印一隻，還是等它變成組好的商品？
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本文整理改寫自 Luwu Dynamics 的 GitHub 專案〈xgoduck_hardware〉（README、BOM、UPSTREAM.md、LICENSING.md、組裝手冊，2026-10-30 查閱）、Luwu Dynamics 官方商店的XGO-Duck 電子套件頁、Arduino 官方商店的 UNO Q 2GB 頁面，以及 Pollen Robotics 的 Microduck 專案。文中圖片皆為 Luwu Dynamics 官方 GitHub 與官方商店圖片，星數與 fork 數為 2026-10-30 查詢結果。建議引用方式照 repo 自己寫的：XGO-Duck by Luwu Dynamics, based on Microduck and microduck_rl by Pollen Robotics。
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