這款開源桌面機器人,開發者可自由編程AI應用
關鍵詞: Reachy Mini AI模型 多模態交互 開源機器人 主控芯片
電子發燒友網報道(文/李彎彎)近日,Hugging Face宣布,其Reachy Mini桌面機器人現已開始接受訂單。Reachy Mini有兩個版本:第一個版本為售價499美元的無線版本Reachy Mini Wireless;第二個版本是需要連接到計算設備的Reachy Mini Lite,價格為299美元。
該機器人預裝了一組演示程序,并與開源機器學習平臺Hugging Face Hub集成。任何人都可以為Reachy Mini構建自己的特定功能和應用程序,然后與社區分享。
Reachy Mini的技術核心在于其硬件與AI模型的深度整合,尤其是無線版搭載的Raspberry Pi 5主控芯片,成為支撐多模態交互與實時決策的關鍵。
Raspberry Pi 5主控采用4核64位ARM Cortex-A76處理器,主頻最高2.4GHz,性能較前代提升2-3倍,可并行處理視覺識別、語音交互及運動控制任務。其內置的VideoCore VII GPU支持4K視頻解碼,為機器人視覺系統提供低延遲支持。
Reachy Mini搭配多模態感知芯片組。 視覺處理方面,集成Intel RealSense D435i深度攝像頭模塊,通過專用ASIC芯片實現實時三維重建與物體追蹤,精度達毫米級。
語音交互方面,采用專用音頻DSP芯片,支持8麥克風陣列波束成形,可實現360度聲源定位與噪聲抑制,即使在嘈雜環境中也能精準識別語音指令。
運動控制方面,瑞士Maxon電機驅動器內置PID控制算法芯片,可實時調整機械臂扭矩與速度,確保抓取動作的精準性與安全性。
低功耗設計方面,無線版通過動態電源管理技術,根據任務負載自動調節芯片頻率與電壓。例如,在待機狀態下,主控芯片功耗可降至0.5W以下,而滿負荷運行時峰值功耗不超過15W,配合5000mAh電池可支持連續3小時自主運行。
Reachy Mini的核心競爭力在于深度整合Hugging Face Hub的170萬+ AI模型和40萬+數據集。開發者通過Python編程即可調用預訓練模型,實現語音識別、物體識別、情感分析等功能,未來還將支持JavaScript和Scratch,降低兒童及非專業用戶的使用門檻。
軟件層面,提供Python SDK與仿真器SDK,包含超過15種預設行為庫(如人臉識別、語音對話、手勢互動),可直接在Hugging Face Hub下載使用。支持在硬件到貨前通過虛擬環境開發和測試代碼,大幅縮短開發周期。用戶可上傳、分享與復用行為腳本,形成“眾包式”技術迭代。
Reachy Mini的靈活性使其成為多領域的理想工具。如在教育領域,教師可通過Scratch讓小學生編寫指令,讓機器人完成簡單任務,直觀理解編程邏輯。例如,學生可編程控制機器人完成“遞送物品”任務,學習條件判斷與循環結構。
在科研創新領域,研究人員可測試具身智能模型,例如訓練機器人通過視覺和觸覺識別未知物體。Hugging Face與The Robot Studio共同設計的全尺寸人形機器人HopeJR已能在仿真環境中行走,下一步目標是在現實世界中實現行走測試。
Hugging Face首席執行官德朗格明確表示,開源策略旨在防止機器人技術“被少數使用封閉系統的大公司壟斷”。通過發布Reachy Mini和全尺寸人形機器人HopeJR,Hugging Face將技術文檔、設計圖紙和軟件架構全部開源,真正實現由開發者社區自行構建的可能。這種模式延續了其在NLP領域的成功經驗——通過降低技術門檻,推動全球開發者共同創新。
