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离开OpenAI后，Figure AI正式发布(bu)“从未在人形机器人上看到过的东西”。
当地时间2月21日，AI机器人初创(chuang)公司Figure AI公布(bu)了端(duan)到端(duan)人形机器人VLA（视觉-语言-动作(zuo)）通用大模型Helix。
Figure AI表示，如果机器人的能力没有质(zhi)的飞跃，就无法进入家庭领域，而Helix模型能像(xiang)人类一样(yang)推理(li)。
据Figure AI介绍，Helix不仅实现(xian)了对整个机器人的上半身，包括手腕(wan)、躯干(gan)、头(tou)部和单个手指输出高速率连续控(kong)制，也可(ke)以在两台机器人上同时运(yun)行(xing)，使它们能够解决共享的长距离操作(zuo)任务，操作(zuo)它们从未见(jian)过的物(wu)品。
配(pei)备(bei)Helix的图形机器人只需根据自然语言提示，就能拾取几乎任何(he)小型家用物(wu)品，包括它们从未见(jian)过的物(wu)品。
与之前的方法不同，Helix使用一组神经网络权重来学习所有行(xing)为——拾取和放置(zhi)物(wu)品、使用抽屉和冰箱(xiang)以及跨机器人交互——而无需针对具体任务进行(xing)微调(diao)。
Figure AI Helix演示视频。(02:33)
此外(wai)，Helix还能够完全在嵌入式低功耗GPU上运(yun)行(xing)，可(ke)立即投入商业部署。
Figure AI表示，家庭是机器人技术面临的最(zui)大挑战。与受控(kong)的工业环(huan)境(jing)不同，家庭中充斥着无数难以预测的物(wu)品。机器人要想在家庭中发挥作(zuo)用，就必须能够按需生成新的智能行(xing)为，尤其是针对它们从未见(jian)过的物(wu)体。而目前，即使是教机器人学会一种新行(xing)为，也需要大量的人力：要么是数小时的博士级专家手工编程，要么是数千次(ci)的演示。如果考虑到家庭问题的实际规模，这两种方式的成本都高得令人望而却步。而人工智能的其他领域已经掌握(wo)了这种即时通用的方法。如果能简单地将视觉语言模型（VLM）中捕捉到的丰富语义知识直(zhi)接转化为机器人动作(zuo)，将从根本上改变机器人技术的发展轨迹。而关(guan)键问题是如何(he)从VLM中提取所有的常识性知识，并将其转化为可(ke)通用的机器人控(kong)制。由此，Figure AI构(gou)建了Helix来弥补这一差距。
对于(yu)人形机器人上半身的控(kong)制，Helix采(cai)用了“双系统(tong)”方法。
Figure AI表示，之前的方法面临着一个根本性的权衡(heng)：VLM架构(gou)通用但不够快，而机器人的视觉运(yun)动策略快但不通用。Helix通过两个互补系统(tong)解决了这一问题，让两个系统(tong)经过端(duan)对端(duan)训练，可(ke)以进行(xing)通信。系统(tong)1（S1）：快速反应视觉运(yun)动策略，将系统(tong)2（S2）生成的潜在语义表征转化为精确的连续机器人动作(zuo)。
这种架构(gou)让每个系统(tong)都能以其最(zui)佳时间尺度运(yun)行(xing)。S2“慢思考”高层次(ci)目标，而S1则(ze)“快思考”实时执(zhi)行(xing)和调(diao)整动作(zuo)。
Helix的“双系统(tong)”架构(gou)。(00:07)
据介绍，S2是基于(yu)一个70亿参数的开源、开放权重的视觉语言模型构(gou)建，该模型在互联网规模的数据上进行(xing)了预训练。S1是一个8000万参数的交叉注意力Transformer架构(gou)，依靠一个全卷积、多尺度的视觉骨干(gan)网络进行(xing)视觉处理(li)，该网络从全模拟环(huan)境(jing)中完成的预训练中构(gou)建。同时，对于(yu)分开的S1和S2，还可(ke)以分别进行(xing)迭代(dai)，而不需要寻找统(tong)一的观察空间或动作(zuo)表示。
Figure AI表示，他们收集了一个高质(zhi)量、多机器人、多操作(zuo)员(yuan)的多样(yang)化遥操作(zuo)行(xing)为数据集，总计约500小时。为了生成自然语言条件下的训练对，还使用了一个自动标注的VLM来生成事后指令。该VLM处理(li)来自机器人机载摄像(xiang)头(tou)的分段视频片段，并以“为了得到这段视频中看到的动作(zuo)，您会给(gei)机器人下达什么指令？”为提示。训练期间处理(li)过的所有物(wu)品都会在评估中被排除，防止数据污染。
搭载Helix的人形机器人训练(00:13)
与其他方案相比，其速度可(ke)与专门用于(yu)单一任务的行(xing)为克隆策略媲美，同时还能对数千个新测试对象进行(xing)零样(yang)本泛化，也可(ke)直(zhi)接输出高维动作(zuo)空间的连续控(kong)制。
Figure AI成立于(yu)2022年(nian)，2023年(nian)3月正式发布(bu)首款通用人形机器人Figure 01，旨在通过在制造、物(wu)流、仓储和零售等行(xing)业执(zhi)行(xing)各种任务来解决全球劳动力短缺问题，曾获OpenAI、微软、英伟达、英特尔以及亚马逊创(chuang)始人贝佐斯等投资，但在今年(nian)2月初，Figure AI在宣布(bu)即将公布(bu)此次(ci)的重大进展时表示，将终止与OpenAI合(he)作(zuo)。
在此次(ci)Helix发布(bu)后，Figure AI创(chuang)始人布(bu)雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模扩大1000倍，并称“2025年(nian)将是关(guan)键的一年(nian)，我们将开始生产、出货更多的机器人，并解决家用机器人的问题”。
阿德科克也表示，还有很长的路要走，“但这是可(ke)行(xing)的”。
值得一提的是，“人形机器人第一股”深圳市(shi)优必选科技股份有限公司（优必选，9880.HK）在Figure AI此次(ci)发布(bu)的前一天（2月20日）也刚刚宣布(bu)，针对最(zui)新的开源推理(li)大模型 DeepSeek-R1，已在人形机器人应用场景中进行(xing)了验证，最(zui)新测试结果显示，经过多模态能力扩展的DeepSeek-R1能够让人形机器人在执(zhi)行(xing)任务前结合(he)看到的场景和接收到的指令进行(xing)思考验证，零样(yang)本推理(li)水平与调(diao)优后的同级别大模型推理(li)水平相当。公司将基于(yu)DeepSeek-R1研发适(shi)用于(yu)人形机器人的多模态具身推理(li)大模型，预期在真实场景的数据调(diao)优后，其表现(xian)将会进一步提升。
另一方面，OpenAI投资的另一家机器人初创(chuang)公司1X宣布(bu)将在明天有新发布(bu)。
同时，OpenAI自2024年(nian)底开始也已在重组机器人部门，由Meta增强现(xian)实（AR）眼镜团队前负责人凯(kai)特琳·卡利诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责机器人和消费(fei)硬件业务。今年(nian)1月末，OpenAI向美国专利商标局(ju)提交新的商标申请(qing)，涉及人形机器人、XR、智能手表、可(ke)穿戴设(she)备(bei)等硬件设(she)备(bei)。
国内的另一家机器人代(dai)表企业宇(yu)树科技近期也频繁公布(bu)人形机器人的算法升级，宇(yu)树科技创(chuang)始人、CEO王兴(xing)兴(xing)也在最(zui)近的一次(ci)采(cai)访中表示，现(xian)在AI驱动机器人每天进化得非(fei)常快，AI人形机器人在今年(nian)年(nian)底前会达到一个新量级。
看来好(hao)戏才刚刚开始。