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离开OpenAI后，Figure AI正式发(fa)布(bu)“从未在人形机器人上看(kan)到过的东西”。
当地时间2月21日，AI机器人初创公司Figure AI公布(bu)了端到端人形机器人VLA（视觉(jue)-语(yu)言(yan)-动作）通用大模(mo)型Helix。
Figure AI表示，如果机器人的能力(li)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不仅实现了对整个机器人的上半身(shen)，包括手腕、躯(qu)干(gan)、头部和单(dan)个手指(zhi)输出高(gao)速率连续(xu)控制，也可以在两台机器人上同时运行，使它们能够解(jie)决共享的长距离操作任务(wu)，操作它们从未见过的物品。
配备(bei)Helix的图形机器人只需根据自然语(yu)言(yan)提示，就能拾取几乎任何小型家用物品，包括它们从未见过的物品。
与之前的方法不同，Helix使用一组神经网络权重来学习(xi)所有行为(wei)——拾取和放置物品、使用抽屉和冰箱以及跨机器人交互——而无需针对具体任务(wu)进行微调。
Figure AI Helix演(yan)示视频。(02:33)
此外(wai)，Helix还能够完全在嵌入式低功耗GPU上运行，可立即投入商业部署。
Figure AI表示，家庭是机器人技术(shu)面临的最大挑战(zhan)。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(fa)挥作用，就必须能够按需生成新的智能行为(wei)，尤其是针对它们从未见过的物体。而目前，即使是教机器人学会一种新行为(wei)，也需要大量的人力(li)：要么是数小时的博士(shi)级(ji)专家手工编程，要么是数千次的演(yan)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(gao)得令人望而却(que)步。而人工智能的其他领域已经掌(zhang)握(wo)了这种即时通用的方法。如果能简单(dan)地将视觉(jue)语(yu)言(yan)模(mo)型（VLM）中捕捉到的丰富语(yu)义知识直接转化为(wei)机器人动作，将从根本上改变机器人技术(shu)的发(fa)展轨迹。而关键问题是如何从VLM中提取所有的常识性知识，并将其转化为(wei)可通用的机器人控制。由此，Figure AI构建了Helix来弥补这一差距。
对于人形机器人上半身(shen)的控制，Helix采用了“双系(xi)统”方法。
Figure AI表示，之前的方法面临着一个根本性的权衡：VLM架构通用但不够快，而机器人的视觉(jue)运动策略快但不通用。Helix通过两个互补系(xi)统解(jie)决了这一问题，让两个系(xi)统经过端对端训练，可以进行通信。系(xi)统1（S1）：快速反应视觉(jue)运动策略，将系(xi)统2（S2）生成的潜在语(yu)义表征转化为(wei)精确的连续(xu)机器人动作。
这种架构让每个系(xi)统都能以其最佳时间尺度运行。S2“慢思考”高(gao)层次目标(biao)，而S1则“快思考”实时执行和调整动作。
Helix的“双系(xi)统”架构。(00:07)
据介绍，S2是基于一个70亿参数的开源、开放权重的视觉(jue)语(yu)言(yan)模(mo)型构建，该模(mo)型在互联网规模(mo)的数据上进行了预训练。S1是一个8000万参数的交叉注(zhu)意力(li)Transformer架构，依靠一个全卷积、多尺度的视觉(jue)骨干(gan)网络进行视觉(jue)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，还可以分(fen)别进行迭代，而不需要寻(xun)找统一的观察空间或动作表示。
Figure AI表示，他们收集(ji)了一个高(gao)质量、多机器人、多操作员的多样化遥操作行为(wei)数据集(ji)，总计约500小时。为(wei)了生成自然语(yu)言(yan)条件下的训练对，还使用了一个自动标(biao)注(zhu)的VLM来生成事后指(zhi)令。该VLM处理(li)来自机器人机载摄像头的分(fen)段视频片(pian)段，并以“为(wei)了得到这段视频中看(kan)到的动作，您会给(gei)机器人下达什么指(zhi)令？”为(wei)提示。训练期间处理(li)过的所有物品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)
与其他方案相比，其速度可与专门用于单(dan)一任务(wu)的行为(wei)克隆策略媲(bi)美，同时还能对数千个新测试对象(xiang)进行零样本泛化，也可直接输出高(gao)维动作空间的连续(xu)控制。
Figure AI成立于2022年(nian)，2023年(nian)3月正式发(fa)布(bu)首款通用人形机器人Figure 01，旨在通过在制造、物流、仓储和零售等(deng)行业执行各种任务(wu)来解(jie)决全球劳动力(li)短缺问题，曾(ceng)获OpenAI、微软、英(ying)伟达、英(ying)特尔以及亚马(ma)逊创始人贝佐斯(si)等(deng)投资，但在今年(nian)2月初，Figure AI在宣布(bu)即将公布(bu)此次的重大进展时表示，将终止与OpenAI合作。
在此次Helix发(fa)布(bu)后，Figure AI创始人布(bu)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(nian)将是关键的一年(nian)，我们将开始生产、出货更多的机器人，并解(jie)决家用机器人的问题”。
阿德科克也表示，还有很长的路要走，“但这是可行的”。
值得一提的是，“人形机器人第一股”深(shen)圳(chou)市优必选科技股份有限(xian)公司（优必选，9880.HK）在Figure AI此次发(fa)布(bu)的前一天（2月20日）也刚刚宣布(bu)，针对最新的开源推理(li)大模(mo)型 DeepSeek-R1，已在人形机器人应用场景中进行了验证，最新测试结果显示，经过多模(mo)态能力(li)扩展的DeepSeek-R1能够让人形机器人在执行任务(wu)前结合看(kan)到的场景和接收到的指(zhi)令进行思考验证，零样本推理(li)水(shui)平与调优后的同级(ji)别大模(mo)型推理(li)水(shui)平相当。公司将基于DeepSeek-R1研发(fa)适用于人形机器人的多模(mo)态具身(shen)推理(li)大模(mo)型，预期在真实场景的数据调优后，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司1X宣布(bu)将在明(ming)天有新发(fa)布(bu)。
同时，OpenAI自2024年(nian)底开始也已在重组机器人部门，由Meta增(zeng)强现实（AR）眼镜团(tuan)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(wu)。今年(nian)1月末(mo)，OpenAI向美国专利商标(biao)局提交新的商标(biao)申请，涉及人形机器人、XR、智能手表、可穿戴设备(bei)等(deng)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(bu)人形机器人的算法升级(ji)，宇树科技创始人、CEO王兴兴也在最近的一次采访中表示，现在AI驱(qu)动机器人每天进化得非常快，AI人形机器人在今年(nian)年(nian)底前会达到一个新量级(ji)。
看(kan)来好(hao)戏才刚刚开始。