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离开OpenAI后，Figure AI正式(shi)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机器人初创公司Figure AI公布了(le)端到端人形机器人VLA（视觉-语(yu)言-动作）通用大(da)模型Helix。
Figure AI表示，如果机器人的能力没有质的飞跃(yue)，就无法进入家庭领域，而(er)Helix模型能像人类(lei)一样推(tui)理。
据Figure AI介(jie)绍，Helix不仅实现了(le)对(dui)整个机器人的上半身，包(bao)括手腕、躯干、头部和单(dan)个手指输出高速率连续控制，也可以在两台机器人上同时运行，使它们能够(gou)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(gen)据自(zi)然语(yu)言提示，就能拾取几乎任何小型家用物品，包(bao)括它们从未见过(guo)的物品。
与之(zhi)前的方法不同，Helix使用一组神经网络权重来(lai)学(xue)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演示视频。(02:33)
此外，Helix还能够(gou)完全在嵌入式(shi)低功耗(hao)GPU上运行，可立即投入商业部署(shu)。
Figure AI表示，家庭是机器人技术面临的最大(da)挑战。与受控的工(gong)业环境不同，家庭中充斥着无数(shu)难以预(yu)测的物品。机器人要想在家庭中发挥作用，就必须能够(gou)按需生成新的智能行为，尤(you)其是针对(dui)它们从未见过(guo)的物体。而(er)目(mu)前，即使是教机器人学(xue)会一种(zhong)新行为，也需要大(da)量的人力：要么是数(shu)小时的博士级专家手工(gong)编程，要么是数(shu)千次的演示。如果考虑(lu)到家庭问(wen)题的实际规模，这两种(zhong)方式(shi)的成本(ben)都高得(de)令人望而(er)却步。而(er)人工(gong)智能的其他领域已经掌握了(le)这种(zhong)即时通用的方法。如果能简单(dan)地将视觉语(yu)言模型（VLM）中捕(bu)捉到的丰富语(yu)义知识直接转化为机器人动作，将从根(gen)本(ben)上改变机器人技术的发展(zhan)轨迹。而(er)关键问(wen)题是如何从VLM中提取所有的常(chang)识性知识，并(bing)将其转化为可通用的机器人控制。由此，Figure AI构建了(le)Helix来(lai)弥补这一差距。
对(dui)于人形机器人上半身的控制，Helix采用了(le)“双(shuang)系统”方法。
Figure AI表示，之(zhi)前的方法面临着一个根(gen)本(ben)性的权衡：VLM架构通用但不够(gou)快(kuai)，而(er)机器人的视觉运动策略快(kuai)但不通用。Helix通过(guo)两个互补系统解决了(le)这一问(wen)题，让两个系统经过(guo)端对(dui)端训练，可以进行通信。系统1（S1）：快(kuai)速反应视觉运动策略，将系统2（S2）生成的潜在语(yu)义表征转化为精确的连续机器人动作。
这种(zhong)架构让每个系统都能以其最佳时间尺(chi)度运行。S2“慢(man)思考”高层次目(mu)标，而(er)S1则“快(kuai)思考”实时执行和调整动作。
Helix的“双(shuang)系统”架构。(00:07)
据介(jie)绍，S2是基于一个70亿参数(shu)的开源、开放权重的视觉语(yu)言模型构建，该模型在互联网规模的数(shu)据上进行了(le)预(yu)训练。S1是一个8000万参数(shu)的交叉注意力Transformer架构，依靠一个全卷(juan)积、多尺(chi)度的视觉骨干网络进行视觉处理，该网络从全模拟环境中完成的预(yu)训练中构建。同时，对(dui)于分开的S1和S2，还可以分别进行迭(die)代(dai)，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(le)一个高质量、多机器人、多操作员的多样化遥操作行为数(shu)据集，总计约500小时。为了(le)生成自(zi)然语(yu)言条件下的训练对(dui)，还使用了(le)一个自(zi)动标注的VLM来(lai)生成事后指令。该VLM处理来(lai)自(zi)机器人机载摄像头的分段视频片段，并(bing)以“为了(le)得(de)到这段视频中看到的动作，您(nin)会给机器人下达什么指令？”为提示。训练期间处理过(guo)的所有物品都会在评估中被排除，防止数(shu)据污(wu)染(ran)。
搭载Helix的人形机器人训练(00:13)
与其他方案相比(bi)，其速度可与专门用于单(dan)一任务的行为克隆策略媲美，同时还能对(dui)数(shu)千个新测试对(dui)象进行零样本(ben)泛(fan)化，也可直接输出高维动作空间的连续控制。
Figure AI成立于2022年，2023年3月正式(shi)发布首款(kuan)通用人形机器人Figure 01，旨在通过(guo)在制造、物流、仓(cang)储(chu)和零售等行业执行各种(zhong)任务来(lai)解决全球劳动力短(duan)缺问(wen)题，曾获OpenAI、微软、英伟达、英特尔以及亚马逊创始人贝佐斯等投资，但在今年2月初，Figure AI在宣布即将公布此次的重大(da)进展(zhan)时表示，将终止与OpenAI合作。
在此次Helix发布后，Figure AI创始人布雷特·阿(a)德科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模扩大(da)1000倍，并(bing)称“2025年将是关键的一年，我们将开始生产、出货更多的机器人，并(bing)解决家用机器人的问(wen)题”。
阿(a)德科克也表示，还有很长的路要走，“但这是可行的”。
值得(de)一提的是，“人形机器人第一股”深圳市优必选科技股份有限公司（优必选，9880.HK）在Figure AI此次发布的前一天（2月20日）也刚(gang)刚(gang)宣布，针对(dui)最新的开源推(tui)理大(da)模型 DeepSeek-R1，已在人形机器人应用场景中进行了(le)验证，最新测试结果显示，经过(guo)多模态能力扩展(zhan)的DeepSeek-R1能够(gou)让人形机器人在执行任务前结合看到的场景和接收到的指令进行思考验证，零样本(ben)推(tui)理水平与调优后的同级别大(da)模型推(tui)理水平相当。公司将基于DeepSeek-R1研发适用于人形机器人的多模态具身推(tui)理大(da)模型，预(yu)期在真实场景的数(shu)据调优后，其表现将会进一步提升(sheng)。
另一方面，OpenAI投资的另一家机器人初创公司1X宣布将在明天有新发布。
同时，OpenAI自(zi)2024年底开始也已在重组机器人部门，由Meta增(zeng)强现实（AR）眼镜团(tuan)队(dui)前负责人凯特琳·卡利(li)诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责机器人和消费硬件业务。今年1月末，OpenAI向美国(guo)专利(li)商标局提交新的商标申请，涉及人形机器人、XR、智能手表、可穿(chuan)戴设备等硬件设备。
国(guo)内的另一家机器人代(dai)表企(qi)业宇树科技近(jin)期也频繁公布人形机器人的算法升(sheng)级，宇树科技创始人、CEO王兴兴也在最近(jin)的一次采访(fang)中表示，现在AI驱(qu)动机器人每天进化得(de)非常(chang)快(kuai)，AI人形机器人在今年年底前会达到一个新量级。
看来(lai)好戏才刚(gang)刚(gang)开始。