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离开(kai)OpenAI后(hou)，Figure AI正式发(fa)布“从未在人形机器(qi)人上(shang)看(kan)到过的东西”。
当地时间2月21日，AI机器(qi)人初创(chuang)公司Figure AI公布了端到端人形机器(qi)人VLA（视觉-语言-动作）通用(yong)大模型Helix。
Figure AI表示，如果机器(qi)人的能(neng)力没有(you)质的飞跃，就无法进入家庭(ting)领域，而Helix模型能(neng)像人类一样推理。
据Figure AI介绍，Helix不仅实现了对整个机器(qi)人的上(shang)半身，包括手腕、躯干、头(tou)部(bu)和单(dan)个手指输出高速率连续控制，也可以在两(liang)台机器(qi)人上(shang)同时运行(xing)，使(shi)它们能(neng)够(gou)解决(jue)共享的长距(ju)离操作任务，操作它们从未见过的物品(pin)。
配备Helix的图形机器(qi)人只需根据自(zi)然语言提示，就能(neng)拾取(qu)几(ji)乎任何小型家用(yong)物品(pin)，包括它们从未见过的物品(pin)。
与之前的方法不同，Helix使(shi)用(yong)一组神经网(wang)络权重来学习所有(you)行(xing)为——拾取(qu)和放置物品(pin)、使(shi)用(yong)抽屉和冰箱(xiang)以及跨(kua)机器(qi)人交互——而无需针对具体任务进行(xing)微调。
Figure AI Helix演示视频。(02:33)
此外，Helix还能(neng)够(gou)完全在嵌入式低功(gong)耗GPU上(shang)运行(xing)，可立即投入商(shang)业部(bu)署。
Figure AI表示，家庭(ting)是(shi)机器(qi)人技术(shu)面临的最(zui)大挑战。与受控的工业环境不同，家庭(ting)中充斥着无数难以预测的物品(pin)。机器(qi)人要想在家庭(ting)中发(fa)挥作用(yong)，就必须(xu)能(neng)够(gou)按需生(sheng)成新的智能(neng)行(xing)为，尤其是(shi)针对它们从未见过的物体。而目前，即使(shi)是(shi)教机器(qi)人学会(hui)一种(zhong)新行(xing)为，也需要大量的人力：要么是(shi)数小时的博士(shi)级(ji)专家手工编程，要么是(shi)数千次的演示。如果考虑到家庭(ting)问题的实际规模，这两(liang)种(zhong)方式的成本都高得令人望而却(que)步。而人工智能(neng)的其他领域已经掌握了这种(zhong)即时通用(yong)的方法。如果能(neng)简单(dan)地将视觉语言模型（VLM）中捕(bu)捉到的丰富语义知识直接转化为机器(qi)人动作，将从根本上(shang)改变机器(qi)人技术(shu)的发(fa)展轨迹(ji)。而关键问题是(shi)如何从VLM中提取(qu)所有(you)的常识性知识，并将其转化为可通用(yong)的机器(qi)人控制。由此，Figure AI构(gou)建了Helix来弥补这一差(cha)距(ju)。
对于人形机器(qi)人上(shang)半身的控制，Helix采用(yong)了“双系统”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(yong)但不够(gou)快，而机器(qi)人的视觉运动策略快但不通用(yong)。Helix通过两(liang)个互补系统解决(jue)了这一问题，让(rang)两(liang)个系统经过端对端训练，可以进行(xing)通信。系统1（S1）：快速反应视觉运动策略，将系统2（S2）生(sheng)成的潜在语义表征转化为精确的连续机器(qi)人动作。
这种(zhong)架构(gou)让(rang)每个系统都能(neng)以其最(zui)佳(jia)时间尺度(du)运行(xing)。S2“慢思考”高层次目标，而S1则“快思考”实时执行(xing)和调整动作。
Helix的“双系统”架构(gou)。(00:07)
据介绍，S2是(shi)基于一个70亿参(can)数的开(kai)源、开(kai)放权重的视觉语言模型构(gou)建，该模型在互联(lian)网(wang)规模的数据上(shang)进行(xing)了预训练。S1是(shi)一个8000万(wan)参(can)数的交叉注意力Transformer架构(gou)，依(yi)靠一个全卷积、多尺度(du)的视觉骨干网(wang)络进行(xing)视觉处理，该网(wang)络从全模拟(ni)环境中完成的预训练中构(gou)建。同时，对于分开(kai)的S1和S2，还可以分别进行(xing)迭代，而不需要寻(xun)找统一的观察空间或动作表示。
Figure AI表示，他们收(shou)集了一个高质量、多机器(qi)人、多操作员(yuan)的多样化遥(yao)操作行(xing)为数据集，总计(ji)约500小时。为了生(sheng)成自(zi)然语言条件下的训练对，还使(shi)用(yong)了一个自(zi)动标注的VLM来生(sheng)成事后(hou)指令。该VLM处理来自(zi)机器(qi)人机载摄像头(tou)的分段(duan)视频片段(duan)，并以“为了得到这段(duan)视频中看(kan)到的动作，您会(hui)给机器(qi)人下达什(shi)么指令？”为提示。训练期间处理过的所有(you)物品(pin)都会(hui)在评(ping)估中被排除(chu)，防止数据污染。
搭载Helix的人形机器(qi)人训练(00:13)
与其他方案相比，其速度(du)可与专门用(yong)于单(dan)一任务的行(xing)为克隆策略媲美(mei)，同时还能(neng)对数千个新测试对象进行(xing)零样本泛化，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月正式发(fa)布首款通用(yong)人形机器(qi)人Figure 01，旨在通过在制造、物流、仓储和零售等行(xing)业执行(xing)各(ge)种(zhong)任务来解决(jue)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2月初，Figure AI在宣布即将公布此次的重大进展时表示，将终止与OpenAI合作。
在此次Helix发(fa)布后(hou)，Figure AI创(chuang)始人布雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模扩大1000倍，并称(cheng)“2025年将是(shi)关键的一年，我们将开(kai)始生(sheng)产(chan)、出货更多的机器(qi)人，并解决(jue)家用(yong)机器(qi)人的问题”。
阿德科克也表示，还有(you)很长的路要走，“但这是(shi)可行(xing)的”。
值得一提的是(shi)，“人形机器(qi)人第一股”深圳市优必选科技股份有(you)限公司（优必选，9880.HK）在Figure AI此次发(fa)布的前一天(tian)（2月20日）也刚刚宣布，针对最(zui)新的开(kai)源推理大模型 DeepSeek-R1，已在人形机器(qi)人应用(yong)场景中进行(xing)了验证，最(zui)新测试结果显示，经过多模态能(neng)力扩展的DeepSeek-R1能(neng)够(gou)让(rang)人形机器(qi)人在执行(xing)任务前结合看(kan)到的场景和接收(shou)到的指令进行(xing)思考验证，零样本推理水平与调优后(hou)的同级(ji)别大模型推理水平相当。公司将基于DeepSeek-R1研发(fa)适用(yong)于人形机器(qi)人的多模态具身推理大模型，预期在真实场景的数据调优后(hou)，其表现将会(hui)进一步提升(sheng)。
另一方面，OpenAI投资的另一家机器(qi)人初创(chuang)公司1X宣布将在明天(tian)有(you)新发(fa)布。
同时，OpenAI自(zi)2024年底开(kai)始也已在重组机器(qi)人部(bu)门，由Meta增强现实（AR）眼镜团队前负(fu)责人凯特琳·卡利诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负(fu)责机器(qi)人和消费硬件业务。今年1月末(mo)，OpenAI向美(mei)国专利商(shang)标局提交新的商(shang)标申请，涉及人形机器(qi)人、XR、智能(neng)手表、可穿戴设备等硬件设备。
国内的另一家机器(qi)人代表企(qi)业宇树科技近期也频繁公布人形机器(qi)人的算法升(sheng)级(ji)，宇树科技创(chuang)始人、CEO王兴兴也在最(zui)近的一次采访(fang)中表示，现在AI驱动机器(qi)人每天(tian)进化得非常快，AI人形机器(qi)人在今年年底前会(hui)达到一个新量级(ji)。
看(kan)来好戏才刚刚开(kai)始。