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离开OpenAI后，Figure AI正式发布“从(cong)未在人形(xing)机(ji)器人上看(kan)到过的东西”。
当地时间2月21日，AI机(ji)器人初创(chuang)公司Figure AI公布了端到端人形(xing)机(ji)器人VLA（视觉-语言-动作）通(tong)用大模型Helix。
Figure AI表示(shi)，如果机(ji)器人的能力没有质(zhi)的飞跃，就无法进入家庭领域，而Helix模型能像人类一样推理。
据Figure AI介绍(shao)，Helix不仅实现了对整(zheng)个机(ji)器人的上半身，包(bao)括手腕、躯干、头部和单个手指输出高速率连续控制(zhi)，也可以在两台机(ji)器人上同时运行，使它们能够解(jie)决共享的长距(ju)离操作任务，操作它们从(cong)未见过的物品(pin)。
配备Helix的图形(xing)机(ji)器人只需根据自然语言提示(shi)，就能拾取几乎任何小(xiao)型家用物品(pin)，包(bao)括它们从(cong)未见过的物品(pin)。
与之(zhi)前(qian)的方法不同，Helix使用一组神经(jing)网络(luo)权重来(lai)学习(xi)所有行为——拾取和放置物品(pin)、使用抽屉和冰箱以及跨机(ji)器人交互——而无需针对具体任务进行微调。
Figure AI Helix演(yan)示(shi)视频。(02:33)
此外，Helix还能够完全在嵌(qian)入式低功耗GPU上运行，可立即投入商业部署。
Figure AI表示(shi)，家庭是(shi)机(ji)器人技术面临(lin)的最大挑(tiao)战(zhan)。与受控的工业环境不同，家庭中充(chong)斥(chi)着无数(shu)难以预测的物品(pin)。机(ji)器人要想在家庭中发挥作用，就必须能够按需生成新的智能行为，尤其(qi)是(shi)针对它们从(cong)未见过的物体。而目前(qian)，即使是(shi)教机(ji)器人学会一种(zhong)新行为，也需要大量的人力：要么是(shi)数(shu)小(xiao)时的博士级专家手工编程，要么是(shi)数(shu)千次的演(yan)示(shi)。如果考(kao)虑到家庭问题的实际规模，这(zhe)两种(zhong)方式的成本都高得令人望而却(que)步(bu)。而人工智能的其(qi)他领域已经(jing)掌握(wo)了这(zhe)种(zhong)即时通(tong)用的方法。如果能简单地将视觉语言模型（VLM）中捕捉(zhuo)到的丰富语义知识直接转化为机(ji)器人动作，将从(cong)根本上改变机(ji)器人技术的发展(zhan)轨迹。而关键问题是(shi)如何从(cong)VLM中提取所有的常识性知识，并将其(qi)转化为可通(tong)用的机(ji)器人控制(zhi)。由此，Figure AI构建了Helix来(lai)弥补这(zhe)一差距(ju)。
对于(yu)人形(xing)机(ji)器人上半身的控制(zhi)，Helix采用了“双系统”方法。
Figure AI表示(shi)，之(zhi)前(qian)的方法面临(lin)着一个根本性的权衡：VLM架构通(tong)用但不够快，而机(ji)器人的视觉运动策略快但不通(tong)用。Helix通(tong)过两个互补系统解(jie)决了这(zhe)一问题，让两个系统经(jing)过端对端训练，可以进行通(tong)信。系统1（S1）：快速反应视觉运动策略，将系统2（S2）生成的潜(qian)在语义表征转化为精确的连续机(ji)器人动作。
这(zhe)种(zhong)架构让每个系统都能以其(qi)最佳时间尺度运行。S2“慢思(si)考(kao)”高层次目标，而S1则(ze)“快思(si)考(kao)”实时执行和调整(zheng)动作。
Helix的“双系统”架构。(00:07)
据介绍(shao)，S2是(shi)基于(yu)一个70亿参数(shu)的开源、开放权重的视觉语言模型构建，该模型在互联网规模的数(shu)据上进行了预训练。S1是(shi)一个8000万参数(shu)的交叉(cha)注意力Transformer架构，依靠一个全卷积、多尺度的视觉骨干网络(luo)进行视觉处理，该网络(luo)从(cong)全模拟环境中完成的预训练中构建。同时，对于(yu)分开的S1和S2，还可以分别进行迭代，而不需要寻找统一的观察空间或动作表示(shi)。
Figure AI表示(shi)，他们收集了一个高质(zhi)量、多机(ji)器人、多操作员的多样化遥操作行为数(shu)据集，总计约500小(xiao)时。为了生成自然语言条件下的训练对，还使用了一个自动标注的VLM来(lai)生成事后指令。该VLM处理来(lai)自机(ji)器人机(ji)载摄(she)像头的分段视频片段，并以“为了得到这(zhe)段视频中看(kan)到的动作，您会给机(ji)器人下达什么指令？”为提示(shi)。训练期间处理过的所有物品(pin)都会在评估中被排除，防(fang)止(zhi)数(shu)据污染。
搭(da)载Helix的人形(xing)机(ji)器人训练(00:13)
与其(qi)他方案相比，其(qi)速度可与专门用于(yu)单一任务的行为克隆策略媲美(mei)，同时还能对数(shu)千个新测试对象(xiang)进行零(ling)样本泛化，也可直接输出高维动作空间的连续控制(zhi)。
Figure AI成立于(yu)2022年，2023年3月正式发布首款通(tong)用人形(xing)机(ji)器人Figure 01，旨(zhi)在通(tong)过在制(zhi)造、物流、仓储和零(ling)售等行业执行各(ge)种(zhong)任务来(lai)解(jie)决全球(qiu)劳动力短缺问题，曾获OpenAI、微软、英(ying)伟达、英(ying)特尔以及亚马(ma)逊(xun)创(chuang)始(shi)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(zhan)时表示(shi)，将终止(zhi)与OpenAI合作。
在此次Helix发布后，Figure AI创(chuang)始(shi)人布雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示(shi)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(wo)们将开始(shi)生产(chan)、出货更多的机(ji)器人，并解(jie)决家用机(ji)器人的问题”。
阿德科克也表示(shi)，还有很长的路要走，“但这(zhe)是(shi)可行的”。
值得一提的是(shi)，“人形(xing)机(ji)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(qian)一天（2月20日）也刚刚宣布，针对最新的开源推理大模型 DeepSeek-R1，已在人形(xing)机(ji)器人应用场景(jing)中进行了验证，最新测试结果显示(shi)，经(jing)过多模态能力扩展(zhan)的DeepSeek-R1能够让人形(xing)机(ji)器人在执行任务前(qian)结合看(kan)到的场景(jing)和接收到的指令进行思(si)考(kao)验证，零(ling)样本推理水平与调优后的同级别大模型推理水平相当。公司将基于(yu)DeepSeek-R1研发适用于(yu)人形(xing)机(ji)器人的多模态具身推理大模型，预期在真实场景(jing)的数(shu)据调优后，其(qi)表现将会进一步(bu)提升。
另一方面，OpenAI投资的另一家机(ji)器人初创(chuang)公司1X宣布将在明天有新发布。
同时，OpenAI自2024年底开始(shi)也已在重组机(ji)器人部门，由Meta增强现实（AR）眼镜团队(dui)前(qian)负责人凯特琳(lin)·卡(ka)利(li)诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责机(ji)器人和消(xiao)费硬件业务。今年1月末(mo)，OpenAI向美(mei)国专利(li)商标局提交新的商标申请，涉及人形(xing)机(ji)器人、XR、智能手表、可穿戴设备等硬件设备。
国内的另一家机(ji)器人代表企业宇树科技近期也频繁(fan)公布人形(xing)机(ji)器人的算法升级，宇树科技创(chuang)始(shi)人、CEO王(wang)兴兴也在最近的一次采访中表示(shi)，现在AI驱动机(ji)器人每天进化得非常快，AI人形(xing)机(ji)器人在今年年底前(qian)会达到一个新量级。
看(kan)来(lai)好(hao)戏才刚刚开始(shi)。