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离开(kai)OpenAI后，Figure AI正式发布“从未在人形机器人上看到过的东西”。
当(dang)地时间2月21日，AI机器人初创公司Figure AI公布了端到端人形机器人VLA（视觉-语言(yan)-动(dong)作）通用(yong)大模(mo)型Helix。
Figure AI表示，如果机器人的能力没有质的飞跃，就无法进入家庭领域，而Helix模(mo)型能像人类一样推理(li)。
据Figure AI介绍，Helix不仅实(shi)现了对(dui)整个机器人的上半身，包括手腕、躯干(gan)、头(tou)部(bu)和单个手指输出高速率(lu)连续控制，也可以在两台机器人上同时运行，使它们能够解决共享(xiang)的长距离操作任务，操作它们从未见过的物品。
配备(bei)Helix的图(tu)形机器人只(zhi)需根据自然语言(yan)提示，就能拾取几(ji)乎任何小型家用(yong)物品，包括它们从未见过的物品。
与(yu)之前的方法不同，Helix使用(yong)一组神经网络权重来学习所有行为——拾取和放置物品、使用(yong)抽屉和冰箱(xiang)以及跨机器人交(jiao)互——而无需针对(dui)具体任务进行微调。
Figure AI Helix演示视频。(02:33)
此(ci)外，Helix还能够完全在嵌入式低功耗GPU上运行，可立即投入商业部(bu)署。
Figure AI表示，家庭是机器人技术面临的最大挑战。与(yu)受控的工业环境不同，家庭中充斥(chi)着无数(shu)难以预测的物品。机器人要(yao)想在家庭中发挥作用(yong)，就必须(xu)能够按需生成新的智能行为，尤其是针对(dui)它们从未见过的物体。而目(mu)前，即使是教机器人学会一种新行为，也需要(yao)大量的人力：要(yao)么是数(shu)小时的博士(shi)级专家手工编程，要(yao)么是数(shu)千次的演示。如果考虑到家庭问题的实(shi)际规模(mo)，这两种方式的成本都高得(de)令人望(wang)而却步。而人工智能的其他领域已经掌握了这种即时通用(yong)的方法。如果能简单地将视觉语言(yan)模(mo)型（VLM）中捕捉(zhuo)到的丰富语义(yi)知识直接转化为机器人动(dong)作，将从根本上改变机器人技术的发展轨(gui)迹。而关键问题是如何从VLM中提取所有的常(chang)识性知识，并将其转化为可通用(yong)的机器人控制。由此(ci)，Figure AI构建了Helix来弥补这一差距。
对(dui)于人形机器人上半身的控制，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：VLM架构通用(yong)但(dan)不够快，而机器人的视觉运动(dong)策略快但(dan)不通用(yong)。Helix通过两个互补系统解决了这一问题，让(rang)两个系统经过端对(dui)端训(xun)练，可以进行通信。系统1（S1）：快速反应视觉运动(dong)策略，将系统2（S2）生成的潜在语义(yi)表征转化为精确的连续机器人动(dong)作。
这种架构让(rang)每(mei)个系统都能以其最佳时间尺度(du)运行。S2“慢思考”高层次目(mu)标，而S1则“快思考”实(shi)时执行和调整动(dong)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(kai)源、开(kai)放权重的视觉语言(yan)模(mo)型构建，该模(mo)型在互联网规模(mo)的数(shu)据上进行了预训(xun)练。S1是一个8000万参数(shu)的交(jiao)叉注(zhu)意力Transformer架构，依靠一个全卷积、多(duo)尺度(du)的视觉骨干(gan)网络进行视觉处理(li)，该网络从全模(mo)拟环境中完成的预训(xun)练中构建。同时，对(dui)于分开(kai)的S1和S2，还可以分别进行迭代，而不需要(yao)寻找统一的观(guan)察空间或(huo)动(dong)作表示。
Figure AI表示，他们收集了一个高质量、多(duo)机器人、多(duo)操作员的多(duo)样化遥操作行为数(shu)据集，总计约500小时。为了生成自然语言(yan)条(tiao)件下(xia)的训(xun)练对(dui)，还使用(yong)了一个自动(dong)标注(zhu)的VLM来生成事后指令。该VLM处理(li)来自机器人机载摄像头(tou)的分段视频片段，并以“为了得(de)到这段视频中看到的动(dong)作，您会给机器人下(xia)达什么指令？”为提示。训(xun)练期间处理(li)过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(xun)练(00:13)
与(yu)其他方案相比，其速度(du)可与(yu)专门用(yong)于单一任务的行为克隆策略媲美(mei)，同时还能对(dui)数(shu)千个新测试对(dui)象进行零样本泛化，也可直接输出高维动(dong)作空间的连续控制。
Figure AI成立于2022年，2023年3月正式发布首款通用(yong)人形机器人Figure 01，旨(zhi)在通过在制造、物流、仓(cang)储和零售等行业执行各种任务来解决全球劳动(dong)力短缺问题，曾获OpenAI、微软、英伟达、英特尔以及亚(ya)马逊(xun)创始(shi)人贝佐(zuo)斯(si)等投资，但(dan)在今年2月初，Figure AI在宣布即将公布此(ci)次的重大进展时表示，将终止与(yu)OpenAI合作。
在此(ci)次Helix发布后，Figure AI创始(shi)人布雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示想要(yao)将Helix的规模(mo)扩(kuo)大1000倍，并称“2025年将是关键的一年，我们将开(kai)始(shi)生产、出货更多(duo)的机器人，并解决家用(yong)机器人的问题”。
阿德科克也表示，还有很长的路(lu)要(yao)走(zou)，“但(dan)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(xian)公司（优必选，9880.HK）在Figure AI此(ci)次发布的前一天（2月20日）也刚刚宣布，针对(dui)最新的开(kai)源推理(li)大模(mo)型 DeepSeek-R1，已在人形机器人应用(yong)场景中进行了验证，最新测试结果显(xian)示，经过多(duo)模(mo)态(tai)能力扩(kuo)展的DeepSeek-R1能够让(rang)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，零样本推理(li)水平与(yu)调优后的同级别大模(mo)型推理(li)水平相当(dang)。公司将基于DeepSeek-R1研发适用(yong)于人形机器人的多(duo)模(mo)态(tai)具身推理(li)大模(mo)型，预期在真实(shi)场景的数(shu)据调优后，其表现将会进一步提升。
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2024年底开(kai)始(shi)也已在重组机器人部(bu)门，由Meta增强现实(shi)（AR）眼镜(jing)团队前负责人凯特琳·卡利诺夫斯(si)基（Caitlin Kalinowski）负责机器人和消费硬件业务。今年1月末，OpenAI向美(mei)国专利商标局提交(jiao)新的商标申请，涉及人形机器人、XR、智能手表、可穿戴设备(bei)等硬件设备(bei)。
国内的另一家机器人代表企业宇树科技近期也频繁公布人形机器人的算法升级，宇树科技创始(shi)人、CEO王兴兴也在最近的一次采访中表示，现在AI驱动(dong)机器人每(mei)天进化得(de)非常(chang)快，AI人形机器人在今年年底前会达到一个新量级。
看来好戏(xi)才刚刚开(kai)始(shi)。