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离开OpenAI后，Figure AI正(zheng)式发布“从未在(zai)人形(xing)机器人上看到过的(de)东西”。
当(dang)地时间2月21日，AI机器人初创公(gong)司Figure AI公(gong)布了(le)端到端人形(xing)机器人VLA（视觉-语(yu)言-动作(zuo)）通用大模型(xing)Helix。
Figure AI表示，如果机器人的(de)能力没有质的(de)飞跃，就无法进入家庭领域，而Helix模型(xing)能像人类(lei)一样推(tui)理。
据Figure AI介绍，Helix不仅实现了(le)对整个机器人的(de)上半身，包(bao)括手腕、躯干、头(tou)部和单个手指输出高速率连续控制，也可以在(zai)两(liang)台机器人上同时运行(xing)，使它们能够解决共享的(de)长距离操作(zuo)任务，操作(zuo)它们从未见过的(de)物品。
配备Helix的(de)图(tu)形(xing)机器人只需根据自然语(yu)言提示，就能拾取几乎任何小型(xing)家用物品，包(bao)括它们从未见过的(de)物品。
与之(zhi)前(qian)的(de)方法不同，Helix使用一组(zu)神(shen)经网(wang)络(luo)权重(zhong)来学习所有行(xing)为——拾取和放置(zhi)物品、使用抽屉和冰箱以及(ji)跨机器人交互——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(wai)，Helix还能够完(wan)全在(zai)嵌入式低功耗GPU上运行(xing)，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(de)最大挑战。与受控的(de)工业环境不同，家庭中充斥着无数难以预测的(de)物品。机器人要想在(zai)家庭中发挥作(zuo)用，就必须能够按需生成新的(de)智能行(xing)为，尤其是针对它们从未见过的(de)物体。而目(mu)前(qian)，即使是教机器人学会一种新行(xing)为，也需要大量(liang)的(de)人力：要么是数小时的(de)博士级专家手工编程，要么是数千(qian)次的(de)演示。如果考虑到家庭问(wen)题(ti)的(de)实际规模，这(zhe)两(liang)种方式的(de)成本都高得令(ling)人望而却步。而人工智能的(de)其他领域已经掌握了(le)这(zhe)种即时通用的(de)方法。如果能简单地将视觉语(yu)言模型(xing)（VLM）中捕捉到的(de)丰富语(yu)义知识(shi)直接转化为机器人动作(zuo)，将从根本上改(gai)变机器人技术的(de)发展(zhan)轨迹。而关键问(wen)题(ti)是如何从VLM中提取所有的(de)常识(shi)性知识(shi)，并将其转化为可通用的(de)机器人控制。由此，Figure AI构建了(le)Helix来弥补这(zhe)一差(cha)距。
对于人形(xing)机器人上半身的(de)控制，Helix采(cai)用了(le)“双(shuang)系统”方法。
Figure AI表示，之(zhi)前(qian)的(de)方法面临着一个根本性的(de)权衡：VLM架构通用但不够快，而机器人的(de)视觉运动策略快但不通用。Helix通过两(liang)个互补系统解决了(le)这(zhe)一问(wen)题(ti)，让两(liang)个系统经过端对端训练(lian)，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）生成的(de)潜在(zai)语(yu)义表征转化为精确的(de)连续机器人动作(zuo)。
这(zhe)种架构让每个系统都能以其最佳(jia)时间尺度运行(xing)。S2“慢思考”高层次目(mu)标(biao)，而S1则“快思考”实时执行(xing)和调整动作(zuo)。
Helix的(de)“双(shuang)系统”架构。(00:07)
据介绍，S2是基于一个70亿参数的(de)开源、开放权重(zhong)的(de)视觉语(yu)言模型(xing)构建，该模型(xing)在(zai)互联网(wang)规模的(de)数据上进行(xing)了(le)预训练(lian)。S1是一个8000万参数的(de)交叉注意力Transformer架构，依靠一个全卷积、多尺度的(de)视觉骨干网(wang)络(luo)进行(xing)视觉处(chu)理，该网(wang)络(luo)从全模拟(ni)环境中完(wan)成的(de)预训练(lian)中构建。同时，对于分开的(de)S1和S2，还可以分别进行(xing)迭代，而不需要寻找统一的(de)观察空间或动作(zuo)表示。
Figure AI表示，他们收集了(le)一个高质量(liang)、多机器人、多操作(zuo)员的(de)多样化遥操作(zuo)行(xing)为数据集，总计约500小时。为了(le)生成自然语(yu)言条件下的(de)训练(lian)对，还使用了(le)一个自动标(biao)注的(de)VLM来生成事后指令(ling)。该VLM处(chu)理来自机器人机载摄(she)像头(tou)的(de)分段视频片段，并以“为了(le)得到这(zhe)段视频中看到的(de)动作(zuo)，您会给机器人下达什么指令(ling)？”为提示。训练(lian)期(qi)间处(chu)理过的(de)所有物品都会在(zai)评估中被排除，防(fang)止数据污染。
搭载Helix的(de)人形(xing)机器人训练(lian)(00:13)
与其他方案相比(bi)，其速度可与专门用于单一任务的(de)行(xing)为克隆策略媲美，同时还能对数千(qian)个新测试(shi)对象进行(xing)零样本泛化，也可直接输出高维动作(zuo)空间的(de)连续控制。
Figure AI成立于2022年，2023年3月正(zheng)式发布首款通用人形(xing)机器人Figure 01，旨(zhi)在(zai)通过在(zai)制造、物流、仓储和零售等(deng)行(xing)业执行(xing)各种任务来解决全球劳动力短缺(que)问(wen)题(ti)，曾获OpenAI、微软、英伟(wei)达、英特尔以及(ji)亚马(ma)逊创始人贝(bei)佐斯等(deng)投资(zi)，但在(zai)今年2月初，Figure AI在(zai)宣布即将公(gong)布此次的(de)重(zhong)大进展(zhan)时表示，将终止与OpenAI合作(zuo)。
在(zai)此次Helix发布后，Figure AI创始人布雷特·阿德(de)科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的(de)规模扩大1000倍，并称“2025年将是关键的(de)一年，我们将开始生产、出货更多的(de)机器人，并解决家用机器人的(de)问(wen)题(ti)”。
阿德(de)科克也表示，还有很长的(de)路(lu)要走，“但这(zhe)是可行(xing)的(de)”。
值得一提的(de)是，“人形(xing)机器人第(di)一股”深圳市优必选科技股份有限公(gong)司（优必选，9880.HK）在(zai)Figure AI此次发布的(de)前(qian)一天（2月20日）也刚(gang)刚(gang)宣布，针对最新的(de)开源推(tui)理大模型(xing) DeepSeek-R1，已在(zai)人形(xing)机器人应用场景中进行(xing)了(le)验证，最新测试(shi)结果显(xian)示，经过多模态能力扩展(zhan)的(de)DeepSeek-R1能够让人形(xing)机器人在(zai)执行(xing)任务前(qian)结合看到的(de)场景和接收到的(de)指令(ling)进行(xing)思考验证，零样本推(tui)理水平与调优后的(de)同级别大模型(xing)推(tui)理水平相当(dang)。公(gong)司将基于DeepSeek-R1研发适用于人形(xing)机器人的(de)多模态具身推(tui)理大模型(xing)，预期(qi)在(zai)真实场景的(de)数据调优后，其表现将会进一步提升。
另一方面，OpenAI投资(zi)的(de)另一家机器人初创公(gong)司1X宣布将在(zai)明天有新发布。
同时，OpenAI自2024年底开始也已在(zai)重(zhong)组(zu)机器人部门，由Meta增强现实（AR）眼镜团队前(qian)负责人凯特琳·卡利诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责机器人和消费硬(ying)件业务。今年1月末，OpenAI向美国专利商标(biao)局提交新的(de)商标(biao)申请，涉及(ji)人形(xing)机器人、XR、智能手表、可穿戴设备等(deng)硬(ying)件设备。
国内(nei)的(de)另一家机器人代表企业宇树科技近(jin)期(qi)也频繁(fan)公(gong)布人形(xing)机器人的(de)算法升级，宇树科技创始人、CEO王兴兴也在(zai)最近(jin)的(de)一次采(cai)访中表示，现在(zai)AI驱动机器人每天进化得非常快，AI人形(xing)机器人在(zai)今年年底前(qian)会达到一个新量(liang)级。
看来好戏才刚(gang)刚(gang)开始。