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离开OpenAI后，Figure AI正式(shi)发布“从未在(zai)人形机器人上看(kan)到过的东西”。
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-动作）通用大模型(xing)Helix。
Figure AI表示，如果(guo)机器人的能力(li)没有质的飞跃，就无法进入家庭领(ling)域，而Helix模型(xing)能像人类一样推理。
据Figure AI介绍，Helix不仅实(shi)现了对整个机器人的上半身(shen)，包括手(shou)腕、躯干、头部和(he)单个手(shou)指输出高速率连续控制，也可(ke)以(yi)在(zai)两(liang)台机器人上同时运(yun)行(xing)，使它们能够解决(jue)共享的长距离操作任务，操作它们从未见过的物品。
配备Helix的图形机器人只需根据自然语言提示，就能拾取几乎任何小型(xing)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所有行(xing)为——拾取和(he)放置物品、使用抽屉和(he)冰(bing)箱以(yi)及跨机器人交(jiao)互——而无需针对具体任务进行(xing)微调。
Figure AI Helix演(yan)示视频。(02:33)
此外(wai)，Helix还能够完全(quan)在(zai)嵌(qian)入式(shi)低功耗GPU上运(yun)行(xing)，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战。与受控的工业环(huan)境不同，家庭中充斥着无数(shu)难以(yi)预(yu)测的物品。机器人要想在(zai)家庭中发挥作用，就必须(xu)能够按需生成新的智能行(xing)为，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(xing)为，也需要大量的人力(li)：要么(me)是数(shu)小时的博士级专家手(shou)工编程，要么(me)是数(shu)千次的演(yan)示。如果(guo)考虑到家庭问题(ti)的实(shi)际规模，这两(liang)种方式(shi)的成本都高得令人望而却步。而人工智能的其他领(ling)域已经掌握(wo)了这种即时通用的方法。如果(guo)能简单地将视觉语言模型(xing)（VLM）中捕(bu)捉到的丰富(fu)语义知识直接转化为机器人动作，将从根本上改变机器人技术的发展轨迹。而关键问题(ti)是如何从VLM中提取所有的常识性知识，并将其转化为可(ke)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(yu)人形机器人上半身(shen)的控制，Helix采(cai)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衡：VLM架构通用但不够快，而机器人的视觉运(yun)动策略快但不通用。Helix通过两(liang)个互补系统解决(jue)了这一问题(ti)，让两(liang)个系统经过端对端训练，可(ke)以(yi)进行(xing)通信。系统1（S1）：快速反应视觉运(yun)动策略，将系统2（S2）生成的潜在(zai)语义表征转化为精确的连续机器人动作。
这种架构让每个系统都能以(yi)其最佳时间尺度运(yun)行(xing)。S2“慢思考”高层次目标，而S1则(ze)“快思考”实(shi)时执(zhi)行(xing)和(he)调整动作。
Helix的“双系统”架构。(00:07)
据介绍，S2是基于(yu)一个70亿参(can)数(shu)的开源、开放权重的视觉语言模型(xing)构建，该模型(xing)在(zai)互联网规模的数(shu)据上进行(xing)了预(yu)训练。S1是一个8000万参(can)数(shu)的交(jiao)叉注(zhu)意力(li)Transformer架构，依靠一个全(quan)卷积、多(duo)尺度的视觉骨干网络进行(xing)视觉处理，该网络从全(quan)模拟环(huan)境中完成的预(yu)训练中构建。同时，对于(yu)分开的S1和(he)S2，还可(ke)以(yi)分别进行(xing)迭(die)代，而不需要寻找统一的观察(cha)空间或(huo)动作表示。
Figure AI表示，他们收集了一个高质量、多(duo)机器人、多(duo)操作员的多(duo)样化遥操作行(xing)为数(shu)据集，总计约500小时。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(zhu)的VLM来生成事后指令。该VLM处理来自机器人机载摄像头的分段视频片段，并以(yi)“为了得到这段视频中看(kan)到的动作，您会给机器人下达什么(me)指令？”为提示。训练期间处理过的所有物品都会在(zai)评估中被排除(chu)，防止数(shu)据污染(ran)。
搭载Helix的人形机器人训练(00:13)
与其他方案相比，其速度可(ke)与专门用于(yu)单一任务的行(xing)为克隆策略媲美，同时还能对数(shu)千个新测试对象(xiang)进行(xing)零样本泛化，也可(ke)直接输出高维动作空间的连续控制。
Figure AI成立于(yu)2022年，2023年3月(yue)正式(shi)发布首款(kuan)通用人形机器人Figure 01，旨在(zai)通过在(zai)制造、物流、仓储和(he)零售等行(xing)业执(zhi)行(xing)各种任务来解决(jue)全(quan)球劳动力(li)短缺问题(ti)，曾获OpenAI、微软、英伟达、英特尔以(yi)及亚马逊创始(shi)人贝佐斯等投资，但在(zai)今年2月(yue)初，Figure AI在(zai)宣(xuan)布即将公布此次的重大进展时表示，将终止与OpenAI合作。
在(zai)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的规模扩(kuo)大1000倍，并称(cheng)“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(jue)家用机器人的问题(ti)”。
阿德科克也表示，还有很长的路(lu)要走，“但这是可(ke)行(xing)的”。
值得一提的是，“人形机器人第一股”深圳市(shi)优(you)必选科技股份有限公司（优(you)必选，9880.HK）在(zai)Figure AI此次发布的前一天（2月(yue)20日）也刚刚宣(xuan)布，针对最新的开源推理大模型(xing) DeepSeek-R1，已在(zai)人形机器人应用场景中进行(xing)了验(yan)证，最新测试结果(guo)显示，经过多(duo)模态能力(li)扩(kuo)展的DeepSeek-R1能够让人形机器人在(zai)执(zhi)行(xing)任务前结合看(kan)到的场景和(he)接收到的指令进行(xing)思考验(yan)证，零样本推理水平与调优(you)后的同级别大模型(xing)推理水平相当。公司将基于(yu)DeepSeek-R1研(yan)发适用于(yu)人形机器人的多(duo)模态具身(shen)推理大模型(xing)，预(yu)期在(zai)真实(shi)场景的数(shu)据调优(you)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(xuan)布将在(zai)明天有新发布。
同时，OpenAI自2024年底开始(shi)也已在(zai)重组机器人部门，由Meta增强现实(shi)（AR）眼镜团队前负责人凯特琳·卡利(li)诺(nuo)夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责机器人和(he)消费硬件业务。今年1月(yue)末，OpenAI向美国专利(li)商标局提交(jiao)新的商标申请，涉及人形机器人、XR、智能手(shou)表、可(ke)穿戴设备等硬件设备。
国内的另一家机器人代表企业宇树科技近期也频繁公布人形机器人的算法升级，宇树科技创始(shi)人、CEO王兴兴也在(zai)最近的一次采(cai)访中表示，现在(zai)AI驱(qu)动机器人每天进化得非(fei)常快，AI人形机器人在(zai)今年年底前会达到一个新量级。
看(kan)来好戏才刚刚开始(shi)。