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离开OpenAI后，Figure AI正式发布“从未在人形机器人上(shang)看到过的东(dong)西(xi)”。
当地时间2月(yue)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-动(dong)作）通用大(da)模(mo)型Helix。
Figure AI表(biao)示，如果机器人的能力没有质的飞跃，就无法进(jin)入家庭领域，而Helix模(mo)型能像人类(lei)一样推理。
据Figure AI介绍，Helix不仅实现(xian)了对(dui)整个机器人的上(shang)半身，包括手(shou)腕、躯干、头部和单个手(shou)指输出高速率连续控制，也可以在两台机器人上(shang)同(tong)时运行，使它们能够解决共享的长距离操(cao)作任(ren)务，操(cao)作它们从未见(jian)过的物(wu)品。
配备(bei)Helix的图形机器人只需根据自然语言提示，就能拾取(qu)几乎任(ren)何(he)小(xiao)型家用物(wu)品，包括它们从未见(jian)过的物(wu)品。
与之前的方法不同(tong)，Helix使用一组神经网络权重(zhong)来学习所有行为(wei)——拾取(qu)和放置物(wu)品、使用抽屉和冰箱以及跨机器人交互——而无需针对(dui)具体任(ren)务进(jin)行微调。
Figure AI Helix演示视频(pin)。(02:33)
此外，Helix还(hai)能够完全在嵌入式低功耗GPU上(shang)运行，可立即投(tou)入商业部署。
Figure AI表(biao)示，家庭是机器人技术面临的最大(da)挑战。与受控的工业环境不同(tong)，家庭中充斥着无数难以预测的物(wu)品。机器人要想在家庭中发挥(hui)作用，就必须能够按需生成新的智能行为(wei)，尤其是针对(dui)它们从未见(jian)过的物(wu)体。而目前，即使是教机器人学会一种新行为(wei)，也需要大(da)量的人力：要么是数小(xiao)时的博士(shi)级专家手(shou)工编程，要么是数千次的演示。如果考虑到家庭问题的实际规模(mo)，这两种方式的成本都高得令人望(wang)而却步(bu)。而人工智能的其他领域已(yi)经掌握了这种即时通用的方法。如果能简单地将视觉语言模(mo)型（VLM）中捕捉到的丰富(fu)语义知识直接转化为(wei)机器人动(dong)作，将从根本上(shang)改变机器人技术的发展轨迹。而关键问题是如何(he)从VLM中提取(qu)所有的常识性知识，并将其转化为(wei)可通用的机器人控制。由此，Figure AI构建(jian)了Helix来弥(mi)补这一差距。
对(dui)于人形机器人上(shang)半身的控制，Helix采用了“双系统”方法。
Figure AI表(biao)示，之前的方法面临着一个根本性的权衡：VLM架构通用但不够快，而机器人的视觉运动(dong)策略快但不通用。Helix通过两个互补系统解决了这一问题，让两个系统经过端对(dui)端训练，可以进(jin)行通信。系统1（S1）：快速反(fan)应视觉运动(dong)策略，将系统2（S2）生成的潜在语义表(biao)征转化为(wei)精确(que)的连续机器人动(dong)作。
这种架构让每(mei)个系统都能以其最佳时间尺度运行。S2“慢思考”高层次目标，而S1则“快思考”实时执行和调整动(dong)作。
Helix的“双系统”架构。(00:07)
据介绍，S2是基于一个70亿参数的开源、开放权重(zhong)的视觉语言模(mo)型构建(jian)，该(gai)模(mo)型在互联网规模(mo)的数据上(shang)进(jin)行了预训练。S1是一个8000万参数的交叉注意力Transformer架构，依靠一个全卷积、多尺度的视觉骨干网络进(jin)行视觉处理，该(gai)网络从全模(mo)拟环境中完成的预训练中构建(jian)。同(tong)时，对(dui)于分开的S1和S2，还(hai)可以分别进(jin)行迭代，而不需要寻找统一的观察空间或动(dong)作表(biao)示。
Figure AI表(biao)示，他们收集了一个高质量、多机器人、多操(cao)作员的多样化遥(yao)操(cao)作行为(wei)数据集，总计约500小(xiao)时。为(wei)了生成自然语言条件下的训练对(dui)，还(hai)使用了一个自动(dong)标注的VLM来生成事后指令。该(gai)VLM处理来自机器人机载摄(she)像头的分段视频(pin)片段，并以“为(wei)了得到这段视频(pin)中看到的动(dong)作，您会给机器人下达什么指令？”为(wei)提示。训练期间处理过的所有物(wu)品都会在评估中被排除，防止(zhi)数据污染。
搭载Helix的人形机器人训练(00:13)
与其他方案(an)相比，其速度可与专门用于单一任(ren)务的行为(wei)克隆策略媲美，同(tong)时还(hai)能对(dui)数千个新测试(shi)对(dui)象进(jin)行零(ling)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(yue)正式发布首款通用人形机器人Figure 01，旨在通过在制造、物(wu)流、仓储和零(ling)售等(deng)行业执行各(ge)种任(ren)务来解决全球劳动(dong)力短(duan)缺问题，曾获OpenAI、微软、英(ying)伟达、英(ying)特尔(er)以及亚马逊创始人贝(bei)佐斯等(deng)投(tou)资，但在今年2月(yue)初，Figure AI在宣布即将公布此次的重(zhong)大(da)进(jin)展时表(biao)示，将终(zhong)止(zhi)与OpenAI合作。
在此次Helix发布后，Figure AI创始人布雷特·阿德科克（Brett Adcock）表(biao)示想要将Helix的规模(mo)扩大(da)1000倍，并称“2025年将是关键的一年，我们将开始生产、出货更多的机器人，并解决家用机器人的问题”。
阿德科克也表(biao)示，还(hai)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(di)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(tian)（2月(yue)20日）也刚刚宣布，针对(dui)最新的开源推理大(da)模(mo)型 DeepSeek-R1，已(yi)在人形机器人应用场景中进(jin)行了验(yan)证(zheng)，最新测试(shi)结果显示，经过多模(mo)态能力扩展的DeepSeek-R1能够让人形机器人在执行任(ren)务前结合看到的场景和接收到的指令进(jin)行思考验(yan)证(zheng)，零(ling)样本推理水平与调优后的同(tong)级别大(da)模(mo)型推理水平相当。公司将基于DeepSeek-R1研发适用于人形机器人的多模(mo)态具身推理大(da)模(mo)型，预期在真实场景的数据调优后，其表(biao)现(xian)将会进(jin)一步(bu)提升。
另一方面，OpenAI投(tou)资的另一家机器人初创公司1X宣布将在明天(tian)有新发布。
同(tong)时，OpenAI自2024年底开始也已(yi)在重(zhong)组机器人部门，由Meta增强现(xian)实（AR）眼镜团队(dui)前负责人凯特琳·卡利诺(nuo)夫(fu)斯基（Caitlin Kalinowski）负责机器人和消费硬件业务。今年1月(yue)末，OpenAI向美国(guo)专利商标局(ju)提交新的商标申请，涉及人形机器人、XR、智能手(shou)表(biao)、可穿戴设备(bei)等(deng)硬件设备(bei)。
国(guo)内的另一家机器人代表(biao)企业宇树科技近期也频(pin)繁公布人形机器人的算(suan)法升级，宇树科技创始人、CEO王兴兴也在最近的一次采访中表(biao)示，现(xian)在AI驱动(dong)机器人每(mei)天(tian)进(jin)化得非常快，AI人形机器人在今年年底前会达到一个新量级。
看来好(hao)戏才刚刚开始。