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离开OpenAI后，Figure AI正式发布“从未在人(ren)形机器人(ren)上看到过的东(dong)西”。
当地时间2月21日，AI机器人(ren)初创公司Figure AI公布了端到端人(ren)形机器人(ren)VLA（视觉-语言-动(dong)作）通用(yong)大模型Helix。
Figure AI表示，如果机器人(ren)的能力没有质的飞跃，就无法(fa)进入家庭领域，而Helix模型能像人(ren)类一样推理。
据Figure AI介(jie)绍，Helix不(bu)仅实现了对(dui)整个机器人(ren)的上半(ban)身，包括手腕、躯(qu)干(gan)、头部和单个手指(zhi)输出(chu)高速率连续控制(zhi)，也(ye)可(ke)以在两台(tai)机器人(ren)上同时运行，使它们能够(gou)解决共享的长距离操作任务，操作它们从未见过的物品(pin)。
配备Helix的图形机器人(ren)只需根(gen)据自然语言提示，就能拾(shi)取几(ji)乎(hu)任何小型家用(yong)物品(pin)，包括它们从未见过的物品(pin)。
与之前的方法(fa)不(bu)同，Helix使用(yong)一组神经(jing)网络权重来学习所有行为——拾(shi)取和放置物品(pin)、使用(yong)抽屉和冰(bing)箱以及跨机器人(ren)交互——而无需针(zhen)对(dui)具体(ti)任务进行微调。
Figure AI Helix演示视频。(02:33)
此外，Helix还能够(gou)完全在嵌入式低功耗GPU上运行，可(ke)立即投入商业部署(shu)。
Figure AI表示，家庭是机器人(ren)技术面临(lin)的最大挑战。与受控的工业环境不(bu)同，家庭中充斥着无数难以预测的物品(pin)。机器人(ren)要想在家庭中发挥作用(yong)，就必须能够(gou)按需生成新的智能行为，尤其是针(zhen)对(dui)它们从未见过的物体(ti)。而目前，即使是教机器人(ren)学会一种(zhong)新行为，也(ye)需要大量的人(ren)力：要么(me)是数小时的博士级专家手工编(bian)程，要么(me)是数千次的演示。如果考虑到家庭问题的实际规模，这两种(zhong)方式的成本(ben)都高得令人(ren)望而却步。而人(ren)工智能的其他领域已经(jing)掌握了这种(zhong)即时通用(yong)的方法(fa)。如果能简单地将视觉语言模型（VLM）中捕捉到的丰富语义(yi)知识直接转(zhuan)化为机器人(ren)动(dong)作，将从根(gen)本(ben)上改变(bian)机器人(ren)技术的发展轨迹。而关键问题是如何从VLM中提取所有的常识性知识，并(bing)将其转(zhuan)化为可(ke)通用(yong)的机器人(ren)控制(zhi)。由(you)此，Figure AI构建了Helix来弥补这一差距。
对(dui)于人(ren)形机器人(ren)上半(ban)身的控制(zhi)，Helix采用(yong)了“双(shuang)系(xi)统”方法(fa)。
Figure AI表示，之前的方法(fa)面临(lin)着一个根(gen)本(ben)性的权衡：VLM架(jia)构通用(yong)但不(bu)够(gou)快，而机器人(ren)的视觉运动(dong)策(ce)略(lue)快但不(bu)通用(yong)。Helix通过两个互补系(xi)统解决了这一问题，让两个系(xi)统经(jing)过端对(dui)端训练(lian)，可(ke)以进行通信。系(xi)统1（S1）：快速反应视觉运动(dong)策(ce)略(lue)，将系(xi)统2（S2）生成的潜在语义(yi)表征转(zhuan)化为精(jing)确的连续机器人(ren)动(dong)作。
这种(zhong)架(jia)构让每个系(xi)统都能以其最佳时间尺(chi)度运行。S2“慢思(si)考”高层次目标，而S1则“快思(si)考”实时执(zhi)行和调整动(dong)作。
Helix的“双(shuang)系(xi)统”架(jia)构。(00:07)
据介(jie)绍，S2是基于一个70亿参数的开源、开放权重的视觉语言模型构建，该模型在互联网规模的数据上进行了预训练(lian)。S1是一个8000万参数的交叉注意力Transformer架(jia)构，依靠一个全卷积、多尺(chi)度的视觉骨干(gan)网络进行视觉处(chu)理，该网络从全模拟环境中完成的预训练(lian)中构建。同时，对(dui)于分开的S1和S2，还可(ke)以分别进行迭代，而不(bu)需要寻找统一的观察空间或动(dong)作表示。
Figure AI表示，他们收集了一个高质量、多机器人(ren)、多操作员的多样化遥操作行为数据集，总计约500小时。为了生成自然语言条件下(xia)的训练(lian)对(dui)，还使用(yong)了一个自动(dong)标注的VLM来生成事(shi)后指(zhi)令。该VLM处(chu)理来自机器人(ren)机载摄像头的分段视频片(pian)段，并(bing)以“为了得到这段视频中看到的动(dong)作，您会给机器人(ren)下(xia)达什么(me)指(zhi)令？”为提示。训练(lian)期间处(chu)理过的所有物品(pin)都会在评估中被排除，防止(zhi)数据污(wu)染。
搭载Helix的人(ren)形机器人(ren)训练(lian)(00:13)
与其他方案相比，其速度可(ke)与专门用(yong)于单一任务的行为克隆策(ce)略(lue)媲美，同时还能对(dui)数千个新测试对(dui)象进行零样本(ben)泛化，也(ye)可(ke)直接输出(chu)高维(wei)动(dong)作空间的连续控制(zhi)。
Figure AI成立于2022年，2023年3月正式发布首款通用(yong)人(ren)形机器人(ren)Figure 01，旨在通过在制(zhi)造、物流、仓(cang)储和零售等行业执(zhi)行各种(zhong)任务来解决全球劳动(dong)力短缺问题，曾获OpenAI、微软、英伟达、英特尔以及亚马逊创始人(ren)贝(bei)佐(zuo)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时表示，将终止(zhi)与OpenAI合作。
在此次Helix发布后，Figure AI创始人(ren)布雷特·阿(a)德科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模扩大1000倍(bei)，并(bing)称“2025年将是关键的一年，我们将开始生产、出(chu)货更多的机器人(ren)，并(bing)解决家用(yong)机器人(ren)的问题”。
阿(a)德科克也(ye)表示，还有很长的路(lu)要走，“但这是可(ke)行的”。
值得一提的是，“人(ren)形机器人(ren)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此次发布的前一天（2月20日）也(ye)刚刚宣布，针(zhen)对(dui)最新的开源推理大模型 DeepSeek-R1，已在人(ren)形机器人(ren)应用(yong)场景中进行了验证，最新测试结果显示，经(jing)过多模态能力扩展的DeepSeek-R1能够(gou)让人(ren)形机器人(ren)在执(zhi)行任务前结合看到的场景和接收到的指(zhi)令进行思(si)考验证，零样本(ben)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DeepSeek-R1研发适用(yong)于人(ren)形机器人(ren)的多模态具身推理大模型，预期在真(zhen)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(ren)初创公司1X宣布将在明天有新发布。
同时，OpenAI自2024年底(di)开始也(ye)已在重组机器人(ren)部门，由(you)Meta增(zeng)强现实（AR）眼镜团队前负责人(ren)凯特琳·卡(ka)利诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责机器人(ren)和消费硬件业务。今年1月末，OpenAI向美国专利商标局(ju)提交新的商标申请，涉及人(ren)形机器人(ren)、XR、智能手表、可(ke)穿戴设备等硬件设备。
国内的另一家机器人(ren)代表企业宇(yu)树科技近期也(ye)频繁公布人(ren)形机器人(ren)的算法(fa)升级，宇(yu)树科技创始人(ren)、CEO王兴兴也(ye)在最近的一次采访中表示，现在AI驱(qu)动(dong)机器人(ren)每天进化得非常快，AI人(ren)形机器人(ren)在今年年底(di)前会达到一个新量级。
看来好戏才刚刚开始。