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离开OpenAI后，Figure AI正式发布“从(cong)未在人形机器人上(shang)看到过的东(dong)西”。
当地时间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(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(zhi)的飞跃，就无法进入家庭(ting)领域，而Helix模型能像人类一样推理。
据Figure AI介绍，Helix不(bu)仅实现了对整个机器人的上(shang)半身，包括手腕、躯干、头部和单个手指输出高(gao)速率连续控制，也可以(yi)在两(liang)台机器人上(shang)同时运行，使它们能够解决共享(xiang)的长(chang)距离操作任务，操作它们从(cong)未见过的物品(pin)。
配备Helix的图形机器人只需根据自(zi)然语(yu)言提示，就能拾取几乎任何(he)小型家用物品(pin)，包括它们从(cong)未见过的物品(pin)。
与之前的方(fang)法不(bu)同，Helix使用一组神经网络权重来(lai)学习所有行为——拾取和放置(zhi)物品(pin)、使用抽屉(ti)和冰箱以(yi)及跨机器人交互——而无需针对具体任务进行微调。
Figure AI Helix演示视频(pin)。(02:33)
此(ci)外，Helix还能够完(wan)全在嵌入式低功耗GPU上(shang)运行，可立即投入商业部署。
Figure AI表示，家庭(ting)是机器人技术面临的最大(da)挑战。与受控的工业环境不(bu)同，家庭(ting)中充斥着无数难以(yi)预测的物品(pin)。机器人要(yao)想在家庭(ting)中发挥作用，就必须能够按需生成新的智能行为，尤其是针对它们从(cong)未见过的物体。而目前，即使是教机器人学会一种新行为，也需要(yao)大(da)量的人力：要(yao)么是数小时的博士级专家手工编程，要(yao)么是数千次(ci)的演示。如果考(kao)虑到家庭(ting)问题的实际规模，这(zhe)两(liang)种方(fang)式的成本都高(gao)得令人望而却步。而人工智能的其他领域已经掌握了这(zhe)种即时通用的方(fang)法。如果能简单地将视觉语(yu)言模型（VLM）中捕捉到的丰富(fu)语(yu)义知识直接转化为机器人动作，将从(cong)根本上(shang)改变机器人技术的发展轨迹。而关键(jian)问题是如何(he)从(cong)VLM中提取所有的常识性知识，并将其转化为可通用的机器人控制。由此(ci)，Figure AI构建了Helix来(lai)弥补这(zhe)一差距。
对于人形机器人上(shang)半身的控制，Helix采用了“双系统(tong)”方(fang)法。
Figure AI表示，之前的方(fang)法面临着一个根本性的权衡：VLM架构通用但(dan)不(bu)够快，而机器人的视觉运动策(ce)略快但(dan)不(bu)通用。Helix通过两(liang)个互补系统(tong)解决了这(zhe)一问题，让两(liang)个系统(tong)经过端对端训练，可以(yi)进行通信。系统(tong)1（S1）：快速反应视觉运动策(ce)略，将系统(tong)2（S2）生成的潜(qian)在语(yu)义表征(zheng)转化为精确的连续机器人动作。
这(zhe)种架构让每个系统(tong)都能以(yi)其最佳时间尺度运行。S2“慢思考(kao)”高(gao)层次(ci)目标，而S1则“快思考(kao)”实时执行和调整动作。
Helix的“双系统(tong)”架构。(00:07)
据介绍，S2是基于一个70亿参数的开源、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据上(shang)进行了预训练。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行视觉处理，该网络从(cong)全模拟环境中完(wan)成的预训练中构建。同时，对于分(fen)开的S1和S2，还可以(yi)分(fen)别进行迭代，而不(bu)需要(yao)寻找统(tong)一的观(guan)察空(kong)间或动作表示。
Figure AI表示，他们收集了一个高(gao)质(zhi)量、多机器人、多操作员的多样化遥操作行为数据集，总计约500小时。为了生成自(zi)然语(yu)言条件下的训练对，还使用了一个自(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(fen)段视频(pin)片段，并以(yi)“为了得到这(zhe)段视频(pin)中看到的动作，您会给机器人下达什么指令？”为提示。训练期(qi)间处理过的所有物品(pin)都会在评估中被排除，防止数据污染。
搭载Helix的人形机器人训练(00:13)
与其他方(fang)案相比(bi)，其速度可与专门用于单一任务的行为克隆策(ce)略媲美，同时还能对数千个新测试对象进行零样本泛化，也可直接输出高(gao)维动作空(kong)间的连续控制。
Figure AI成立于2022年(nian)，2023年(nian)3月正式发布首款通用人形机器人Figure 01，旨在通过在制造、物流、仓(cang)储和零售等行业执行各种任务来(lai)解决全球劳动力短缺(que)问题，曾获OpenAI、微软、英伟达、英特尔以(yi)及亚(ya)马逊创始人贝佐(zuo)斯等投资，但(dan)在今(jin)年(nian)2月初，Figure AI在宣布即将公布此(ci)次(ci)的重大(da)进展时表示，将终止与OpenAI合作。
在此(ci)次(ci)Helix发布后，Figure AI创始人布雷特·阿德(de)科克（Brett Adcock）表示想要(yao)将Helix的规模扩大(da)1000倍，并称(cheng)“2025年(nian)将是关键(jian)的一年(nian)，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(de)科克也表示，还有很长(chang)的路要(yao)走，“但(dan)这(zhe)是可行的”。
值得一提的是，“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(ci)次(ci)发布的前一天（2月20日）也刚刚宣布，针对最新的开源推理大(da)模型 DeepSeek-R1，已在人形机器人应用场(chang)景中进行了验证，最新测试结果显示，经过多模态能力扩展的DeepSeek-R1能够让人形机器人在执行任务前结合看到的场(chang)景和接收到的指令进行思考(kao)验证，零样本推理水平与调优后的同级别大(da)模型推理水平相当。公司将基于DeepSeek-R1研发适用于人形机器人的多模态具身推理大(da)模型，预期(qi)在真实场(chang)景的数据调优后，其表现将会进一步提升。
另一方(fang)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(nian)底开始也已在重组机器人部门，由Meta增强(qiang)现实（AR）眼镜团队(dui)前负责(ze)人凯特琳·卡利诺(nuo)夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责(ze)机器人和消费硬(ying)件业务。今(jin)年(nian)1月末，OpenAI向美国专利商标局提交新的商标申请，涉及人形机器人、XR、智能手表、可穿戴设备等硬(ying)件设备。
国内的另一家机器人代表企业宇树科技近期(qi)也频(pin)繁公布人形机器人的算法升级，宇树科技创始人、CEO王兴(xing)兴(xing)也在最近的一次(ci)采访中表示，现在AI驱动机器人每天进化得非常快，AI人形机器人在今(jin)年(nian)年(nian)底前会达到一个新量级。
看来(lai)好戏才刚刚开始。