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离开OpenAI后，Figure AI正式发布“从未在人形机器人上看到过(guo)的东西”。
当地时间2月21日，AI机器人初创(chuang)公司(si)Figure AI公布了端到端人形机器人VLA（视(shi)觉-语言-动作）通用大模型Helix。
Figure AI表示，如果机器人的能力(li)没有质的飞跃(yue)，就无法进入(ru)家庭领域，而(er)Helix模型能像人类(lei)一样(yang)推理。
据Figure AI介绍，Helix不仅实现了对(dui)整(zheng)个机器人的上半(ban)身，包(bao)括(kuo)手腕、躯干、头部和单(dan)个手指(zhi)输出高速率连续控制，也(ye)可以在两(liang)台机器人上同时运行，使它们能够解决共享的长距离操作任务，操作它们从未见过(guo)的物品。
配备Helix的图形机器人只需根据自然语言提示，就能拾取几乎任何小型家用物品，包(bao)括(kuo)它们从未见过(guo)的物品。
与之前的方法不同，Helix使用一组神经网络权(quan)重来学习所有行为——拾取和放置物品、使用抽屉和冰箱以及跨机器人交互——而(er)无需针对(dui)具体任务进行微调。
Figure AI Helix演示视(shi)频。(02:33)
此外，Helix还能够完全在嵌入(ru)式低功耗GPU上运行，可立即投(tou)入(ru)商业部署(shu)。
Figure AI表示，家庭是机器人技术面临的最大挑战。与受(shou)控的工业环境不同，家庭中充斥着(zhe)无数(shu)难以预测的物品。机器人要想在家庭中发挥作用，就必须能够按需生成(cheng)新(xin)的智能行为，尤其是针对(dui)它们从未见过(guo)的物体。而(er)目前，即使是教机器人学会一种新(xin)行为，也(ye)需要大量的人力(li)：要么是数(shu)小时的博(bo)士级专家手工编程，要么是数(shu)千次的演示。如果考虑到家庭问题(ti)的实际(ji)规模，这两(liang)种方式的成(cheng)本都高得令人望而(er)却步。而(er)人工智能的其他领域已(yi)经掌握了这种即时通用的方法。如果能简单(dan)地将视(shi)觉语言模型（VLM）中捕捉到的丰富语义知识(shi)直接(jie)转化为机器人动作，将从根本上改(gai)变机器人技术的发展轨迹。而(er)关键(jian)问题(ti)是如何从VLM中提取所有的常识(shi)性知识(shi)，并将其转化为可通用的机器人控制。由此，Figure AI构建了Helix来弥补这一差距。
对(dui)于人形机器人上半(ban)身的控制，Helix采用了“双系统”方法。
Figure AI表示，之前的方法面临着(zhe)一个根本性的权(quan)衡：VLM架构通用但不够快，而(er)机器人的视(shi)觉运动策略(lue)快但不通用。Helix通过(guo)两(liang)个互补系统解决了这一问题(ti)，让两(liang)个系统经过(guo)端对(dui)端训练(lian)，可以进行通信。系统1（S1）：快速反应视(shi)觉运动策略(lue)，将系统2（S2）生成(cheng)的潜在语义表征转化为精确的连续机器人动作。
这种架构让每个系统都能以其最佳时间尺度(du)运行。S2“慢思考”高层次目标，而(er)S1则“快思考”实时执(zhi)行和调整(zheng)动作。
Helix的“双系统”架构。(00:07)
据介绍，S2是基于一个70亿参数(shu)的开源、开放权(quan)重的视(shi)觉语言模型构建，该模型在互联网规模的数(shu)据上进行了预训练(lian)。S1是一个8000万参数(shu)的交叉注意(yi)力(li)Transformer架构，依靠(kao)一个全卷积、多尺度(du)的视(shi)觉骨干网络进行视(shi)觉处(chu)理，该网络从全模拟环境中完成(cheng)的预训练(lian)中构建。同时，对(dui)于分开的S1和S2，还可以分别进行迭代，而(er)不需要寻找统一的观察空间或动作表示。
Figure AI表示，他们收集了一个高质量、多机器人、多操作员(yuan)的多样(yang)化遥操作行为数(shu)据集，总计(ji)约500小时。为了生成(cheng)自然语言条件下的训练(lian)对(dui)，还使用了一个自动标注的VLM来生成(cheng)事后指(zhi)令。该VLM处(chu)理来自机器人机载摄像头的分段视(shi)频片段，并以“为了得到这段视(shi)频中看到的动作，您会给机器人下达什么指(zhi)令？”为提示。训练(lian)期间处(chu)理过(guo)的所有物品都会在评估中被排除，防止数(shu)据污染。
搭载Helix的人形机器人训练(lian)(00:13)
与其他方案相比，其速度(du)可与专门用于单(dan)一任务的行为克隆策略(lue)媲美(mei)，同时还能对(dui)数(shu)千个新(xin)测试对(dui)象进行零样(yang)本泛化，也(ye)可直接(jie)输出高维动作空间的连续控制。
Figure AI成(cheng)立于2022年，2023年3月正式发布首款通用人形机器人Figure 01，旨在通过(guo)在制造、物流、仓储和零售等行业执(zhi)行各(ge)种任务来解决全球(qiu)劳动力(li)短缺问题(ti)，曾(ceng)获OpenAI、微软(ruan)、英伟(wei)达、英特尔以及亚(ya)马逊创(chuang)始(shi)人贝佐斯等投(tou)资，但在今年2月初，Figure AI在宣(xuan)布即将公布此次的重大进展时表示，将终止与OpenAI合(he)作。
在此次Helix发布后，Figure AI创(chuang)始(shi)人布雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模扩(kuo)大1000倍，并称“2025年将是关键(jian)的一年，我们将开始(shi)生产、出货更(geng)多的机器人，并解决家用机器人的问题(ti)”。
阿德科克也(ye)表示，还有很长的路要走，“但这是可行的”。
值得一提的是，“人形机器人第一股”深圳市优必选(xuan)科技股份有限公司(si)（优必选(xuan)，9880.HK）在Figure AI此次发布的前一天（2月20日）也(ye)刚(gang)刚(gang)宣(xuan)布，针对(dui)最新(xin)的开源推理大模型 DeepSeek-R1，已(yi)在人形机器人应用场景(jing)中进行了验证，最新(xin)测试结果显示，经过(guo)多模态能力(li)扩(kuo)展的DeepSeek-R1能够让人形机器人在执(zhi)行任务前结合(he)看到的场景(jing)和接(jie)收到的指(zhi)令进行思考验证，零样(yang)本推理水平与调优后的同级别大模型推理水平相当。公司(si)将基于DeepSeek-R1研发适用于人形机器人的多模态具身推理大模型，预期在真实场景(jing)的数(shu)据调优后，其表现将会进一步提升(sheng)。
另一方面，OpenAI投(tou)资的另一家机器人初创(chuang)公司(si)1X宣(xuan)布将在明(ming)天有新(xin)发布。
同时，OpenAI自2024年底开始(shi)也(ye)已(yi)在重组机器人部门，由Meta增(zeng)强现实（AR）眼(yan)镜团队前负(fu)责人凯特琳·卡(ka)利诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负(fu)责机器人和消费(fei)硬件业务。今年1月末，OpenAI向美(mei)国专利商标局提交新(xin)的商标申(shen)请，涉及人形机器人、XR、智能手表、可穿戴设备等硬件设备。
国内的另一家机器人代表企业宇树科技近期也(ye)频繁公布人形机器人的算(suan)法升(sheng)级，宇树科技创(chuang)始(shi)人、CEO王(wang)兴兴也(ye)在最近的一次采访中表示，现在AI驱(qu)动机器人每天进化得非常快，AI人形机器人在今年年底前会达到一个新(xin)量级。
看来好戏才刚(gang)刚(gang)开始(shi)。