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离开OpenAI后，Figure AI正式发布“从未在人形(xing)机器人上(shang)看到过(guo)的东西”。
当地(di)时间2月21日，AI机器人初创公(gong)司Figure AI公(gong)布了端到端人形(xing)机器人VLA（视觉-语言-动作）通用大模(mo)型(xing)Helix。
Figure AI表示，如果机器人的能(neng)力没有质(zhi)的飞跃，就无法进入家庭领域(yu)，而Helix模(mo)型(xing)能(neng)像人类(lei)一样推理(li)。
据Figure AI介(jie)绍(shao)，Helix不仅实(shi)现了对整个机器人的上(shang)半身，包括手腕(wan)、躯干、头部和单(dan)个手指输出高速率(lu)连续控制，也(ye)可(ke)以在两台机器人上(shang)同时运行，使它们能(neng)够解决共(gong)享的长(chang)距离操作任务，操作它们从未见过(guo)的物品。
配备(bei)Helix的图形(xing)机器人只需根据自然语言提示，就能(neng)拾取几乎任何(he)小型(xing)家用物品，包括它们从未见过(guo)的物品。
与之前的方法不同，Helix使用一组(zu)神经网络权(quan)重来学(xue)习所有行为(wei)——拾取和放置(zhi)物品、使用抽(chou)屉和冰箱以及跨机器人交互——而无需针对具体(ti)任务进行微调。
Figure AI Helix演示视频。(02:33)
此外，Helix还能(neng)够完全在嵌入式低功耗GPU上(shang)运行，可(ke)立即投入商业部署。
Figure AI表示，家庭是机器人技术面临的最大挑(tiao)战。与受控的工业环境不同，家庭中充斥着无数难以预测的物品。机器人要想在家庭中发挥作用，就必(bi)须能(neng)够按需生成新的智能(neng)行为(wei)，尤其是针对它们从未见过(guo)的物体(ti)。而目(mu)前，即使是教机器人学(xue)会一种新行为(wei)，也(ye)需要大量(liang)的人力：要么是数小时的博士级专家手工编程，要么是数千次的演示。如果考虑到家庭问题的实(shi)际规模(mo)，这(zhe)两种方式的成本都高得令人望而却(que)步。而人工智能(neng)的其他领域(yu)已经掌(zhang)握了这(zhe)种即时通用的方法。如果能(neng)简单(dan)地(di)将视觉语言模(mo)型(xing)（VLM）中捕捉到的丰富语义知识直接(jie)转化为(wei)机器人动作，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中提取所有的常识性知识，并将其转化为(wei)可(ke)通用的机器人控制。由此，Figure AI构建了Helix来弥补这(zhe)一差距。
对于人形(xing)机器人上(shang)半身的控制，Helix采用了“双系统”方法。
Figure AI表示，之前的方法面临着一个根本性的权(quan)衡(heng)：VLM架(jia)构通用但不够快，而机器人的视觉运动策略(lue)快但不通用。Helix通过(guo)两个互补系统解决了这(zhe)一问题，让两个系统经过(guo)端对端训练，可(ke)以进行通信。系统1（S1）：快速反应视觉运动策略(lue)，将系统2（S2）生成的潜在语义表征(zheng)转化为(wei)精(jing)确(que)的连续机器人动作。
这(zhe)种架(jia)构让每个系统都能(neng)以其最佳时间尺度运行。S2“慢思考”高层次目(mu)标，而S1则“快思考”实(shi)时执行和调整动作。
Helix的“双系统”架(jia)构。(00:07)
据介(jie)绍(shao)，S2是基于一个70亿参数的开源、开放权(quan)重的视觉语言模(mo)型(xing)构建，该模(mo)型(xing)在互联网规模(mo)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(jia)构，依(yi)靠一个全卷积、多(duo)尺度的视觉骨干网络进行视觉处理(li)，该网络从全模(mo)拟环境中完成的预训练中构建。同时，对于分(fen)开的S1和S2，还可(ke)以分(fen)别进行迭代，而不需要寻找(zhao)统一的观察空间或动作表示。
Figure AI表示，他们收集了一个高质(zhi)量(liang)、多(duo)机器人、多(duo)操作员的多(duo)样化遥操作行为(wei)数据集，总计约500小时。为(wei)了生成自然语言条(tiao)件下的训练对，还使用了一个自动标注的VLM来生成事后指令。该VLM处理(li)来自机器人机载摄像头的分(fen)段视频片段，并以“为(wei)了得到这(zhe)段视频中看到的动作，您会给机器人下达什么指令？”为(wei)提示。训练期间处理(li)过(guo)的所有物品都会在评(ping)估中被排(pai)除，防止数据污染(ran)。
搭载Helix的人形(xing)机器人训练(00:13)
与其他方案相(xiang)比，其速度可(ke)与专门(men)用于单(dan)一任务的行为(wei)克隆(long)策略(lue)媲美，同时还能(neng)对数千个新测试对象进行零样本泛化，也(ye)可(ke)直接(jie)输出高维动作空间的连续控制。
Figure AI成立于2022年，2023年3月正式发布首款通用人形(xing)机器人Figure 01，旨在通过(guo)在制造、物流(liu)、仓储和零售等行业执行各种任务来解决全球劳动力短缺问题，曾获OpenAI、微软、英(ying)伟达、英(ying)特尔(er)以及亚马逊创始(shi)人贝佐斯等投资，但在今年2月初，Figure AI在宣布即将公(gong)布此次的重大进展时表示，将终止与OpenAI合(he)作。
在此次Helix发布后，Figure AI创始(shi)人布雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模(mo)扩大1000倍，并称“2025年将是关键的一年，我们将开始(shi)生产、出货更多(duo)的机器人，并解决家用机器人的问题”。
阿德科克也(ye)表示，还有很长(chang)的路(lu)要走，“但这(zhe)是可(ke)行的”。
值得一提的是，“人形(xing)机器人第(di)一股”深圳市优必(bi)选科技股份有限公(gong)司（优必(bi)选，9880.HK）在Figure AI此次发布的前一天（2月20日）也(ye)刚刚宣布，针对最新的开源推理(li)大模(mo)型(xing) DeepSeek-R1，已在人形(xing)机器人应用场景(jing)中进行了验证，最新测试结果显示，经过(guo)多(duo)模(mo)态能(neng)力扩展的DeepSeek-R1能(neng)够让人形(xing)机器人在执行任务前结合(he)看到的场景(jing)和接(jie)收到的指令进行思考验证，零样本推理(li)水平与调优后的同级别大模(mo)型(xing)推理(li)水平相(xiang)当。公(gong)司将基于DeepSeek-R1研(yan)发适用于人形(xing)机器人的多(duo)模(mo)态具身推理(li)大模(mo)型(xing)，预期在真实(shi)场景(jing)的数据调优后，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(gong)司1X宣布将在明天有新发布。
同时，OpenAI自2024年底开始(shi)也(ye)已在重组(zu)机器人部门(men)，由Meta增强现实(shi)（AR）眼镜团(tuan)队前负责(ze)人凯特琳·卡利诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责(ze)机器人和消费硬(ying)件业务。今年1月末，OpenAI向美国专利商标局提交新的商标申请，涉(she)及人形(xing)机器人、XR、智能(neng)手表、可(ke)穿戴设备(bei)等硬(ying)件设备(bei)。
国内的另一家机器人代表企业宇树(shu)科技近期也(ye)频繁(fan)公(gong)布人形(xing)机器人的算法升级，宇树(shu)科技创始(shi)人、CEO王兴兴也(ye)在最近的一次采访中表示，现在AI驱动机器人每天进化得非常快，AI人形(xing)机器人在今年年底前会达到一个新量(liang)级。
看来好戏才刚刚开始(shi)。