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离开(kai)OpenAI后(hou),Figure AI正式发(fa)布“从未在人(ren)形机器人(ren)上(shang)看到过的(de)东西”。
当地时间2月(yue)21日,AI机器人(ren)初(chu)创公司Figure AI公布了端到端人(ren)形机器人(ren)VLA(视觉-语言-动作)通用大模型Helix。
Figure AI表示(shi),如(ru)果(guo)机器人(ren)的(de)能力没(mei)有质的(de)飞跃,就无(wu)法进入家庭领域,而Helix模型能像人(ren)类一样推理。
据Figure AI介绍,Helix不仅实(shi)现了对整个机器人(ren)的(de)上(shang)半身,包括手腕(wan)、躯干、头部和(he)单个手指输出高速率(lu)连续控(kong)制,也可以在两台机器人(ren)上(shang)同时运行,使它们能够解决共享的(de)长距(ju)离操作任务(wu),操作它们从未见过的(de)物品。
配(pei)备Helix的(de)图形机器人(ren)只需根据自然语言提(ti)示(shi),就能拾取几乎任何小型家用物品,包括它们从未见过的(de)物品。
与(yu)之(zhi)前的(de)方法不同,Helix使用一组神经网络权重来学习所有行为——拾取和(he)放置物品、使用抽屉和(he)冰箱以及跨机器人(ren)交互(hu)——而无(wu)需针对具(ju)体任务(wu)进行微调。
Figure AI Helix演示(shi)视频。(02:33)
此外,Helix还能够完全在嵌入式低功耗GPU上(shang)运行,可立即投入商业部署(shu)。
Figure AI表示(shi),家庭是机器人(ren)技术面临的(de)最大挑战。与(yu)受控(kong)的(de)工业环境不同,家庭中充斥着(zhe)无(wu)数难以预(yu)测的(de)物品。机器人(ren)要想在家庭中发(fa)挥作用,就必须能够按需生成新(xin)的(de)智能行为,尤其是针对它们从未见过的(de)物体。而目(mu)前,即使是教(jiao)机器人(ren)学会一种新(xin)行为,也需要大量(liang)的(de)人(ren)力:要么是数小时的(de)博士级专家手工编(bian)程,要么是数千次(ci)的(de)演示(shi)。如(ru)果(guo)考虑到家庭问题的(de)实(shi)际规(gui)模,这两种方式的(de)成本都高得令人(ren)望(wang)而却(que)步。而人(ren)工智能的(de)其他领域已(yi)经掌(zhang)握了这种即时通用的(de)方法。如(ru)果(guo)能简单地将(jiang)视觉语言模型(VLM)中捕捉到的(de)丰富语义知识直接转化为机器人(ren)动作,将(jiang)从根本上(shang)改变(bian)机器人(ren)技术的(de)发(fa)展(zhan)轨迹。而关键问题是如(ru)何从VLM中提(ti)取所有的(de)常(chang)识性知识,并将(jiang)其转化为可通用的(de)机器人(ren)控(kong)制。由此,Figure AI构建了Helix来弥补这一差距(ju)。
对于人(ren)形机器人(ren)上(shang)半身的(de)控(kong)制,Helix采用了“双系(xi)统(tong)”方法。
Figure AI表示(shi),之(zhi)前的(de)方法面临着(zhe)一个根本性的(de)权衡:VLM架构通用但不够快,而机器人(ren)的(de)视觉运动策略(lue)快但不通用。Helix通过两个互(hu)补系(xi)统(tong)解决了这一问题,让两个系(xi)统(tong)经过端对端训练,可以进行通信。系(xi)统(tong)1(S1):快速反应视觉运动策略(lue),将(jiang)系(xi)统(tong)2(S2)生成的(de)潜在语义表征转化为精确的(de)连续机器人(ren)动作。
这种架构让每(mei)个系(xi)统(tong)都能以其最佳时间尺度运行。S2“慢思(si)考”高层次(ci)目(mu)标,而S1则“快思(si)考”实(shi)时执行和(he)调整动作。
Helix的(de)“双系(xi)统(tong)”架构。(00:07)
据介绍,S2是基于一个70亿参(can)数的(de)开(kai)源、开(kai)放权重的(de)视觉语言模型构建,该模型在互(hu)联网规(gui)模的(de)数据上(shang)进行了预(yu)训练。S1是一个8000万(wan)参(can)数的(de)交叉注(zhu)意力Transformer架构,依(yi)靠一个全卷积(ji)、多尺度的(de)视觉骨干网络进行视觉处理,该网络从全模拟(ni)环境中完成的(de)预(yu)训练中构建。同时,对于分开(kai)的(de)S1和(he)S2,还可以分别进行迭代,而不需要寻找统(tong)一的(de)观察空间或动作表示(shi)。
Figure AI表示(shi),他们收集了一个高质量(liang)、多机器人(ren)、多操作员的(de)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(de)训练对,还使用了一个自动标注(zhu)的(de)VLM来生成事(shi)后(hou)指令。该VLM处理来自机器人(ren)机载摄像头的(de)分段视频片段,并以“为了得到这段视频中看到的(de)动作,您会给机器人(ren)下(xia)达什么指令?”为提(ti)示(shi)。训练期间处理过的(de)所有物品都会在评(ping)估中被排除(chu),防止数据污染。
搭载Helix的(de)人(ren)形机器人(ren)训练(00:13)
与(yu)其他方案相(xiang)比,其速度可与(yu)专门用于单一任务(wu)的(de)行为克隆策略(lue)媲美,同时还能对数千个新(xin)测试对象进行零样本泛化,也可直接输出高维动作空间的(de)连续控(kong)制。
Figure AI成立于2022年,2023年3月(yue)正式发(fa)布首款通用人(ren)形机器人(ren)Figure 01,旨在通过在制造、物流(liu)、仓储和(he)零售等行业执行各种任务(wu)来解决全球劳动力短(duan)缺问题,曾获OpenAI、微软、英伟(wei)达、英特(te)尔以及亚马逊创始人(ren)贝佐斯等投资,但在今年2月(yue)初(chu),Figure AI在宣布即将(jiang)公布此次(ci)的(de)重大进展(zhan)时表示(shi),将(jiang)终止与(yu)OpenAI合作。
在此次(ci)Helix发(fa)布后(hou),Figure AI创始人(ren)布雷特(te)·阿(a)德科克(Brett Adcock)表示(shi)想要将(jiang)Helix的(de)规(gui)模扩大1000倍(bei),并称“2025年将(jiang)是关键的(de)一年,我们将(jiang)开(kai)始生产、出货(huo)更多的(de)机器人(ren),并解决家用机器人(ren)的(de)问题”。
阿(a)德科克也表示(shi),还有很长的(de)路要走,“但这是可行的(de)”。
值得一提(ti)的(de)是,“人(ren)形机器人(ren)第(di)一股”深(shen)圳市优必选科技股份有限公司(优必选,9880.HK)在Figure AI此次(ci)发(fa)布的(de)前一天(2月(yue)20日)也刚刚宣布,针对最新(xin)的(de)开(kai)源推理大模型 DeepSeek-R1,已(yi)在人(ren)形机器人(ren)应用场(chang)景中进行了验证,最新(xin)测试结果(guo)显示(shi),经过多模态能力扩展(zhan)的(de)DeepSeek-R1能够让人(ren)形机器人(ren)在执行任务(wu)前结合看到的(de)场(chang)景和(he)接收到的(de)指令进行思(si)考验证,零样本推理水平与(yu)调优后(hou)的(de)同级别大模型推理水平相(xiang)当。公司将(jiang)基于DeepSeek-R1研发(fa)适用于人(ren)形机器人(ren)的(de)多模态具(ju)身推理大模型,预(yu)期在真实(shi)场(chang)景的(de)数据调优后(hou),其表现将(jiang)会进一步提(ti)升。
另一方面,OpenAI投资的(de)另一家机器人(ren)初(chu)创公司1X宣布将(jiang)在明天有新(xin)发(fa)布。
同时,OpenAI自2024年底开(kai)始也已(yi)在重组机器人(ren)部门,由Meta增强现实(shi)(AR)眼镜团队前负责人(ren)凯特(te)琳·卡利诺夫斯基(Caitlin Kalinowski)负责机器人(ren)和(he)消(xiao)费硬件业务(wu)。今年1月(yue)末,OpenAI向美国专利商标局(ju)提(ti)交新(xin)的(de)商标申请,涉及人(ren)形机器人(ren)、XR、智能手表、可穿戴设备等硬件设备。
国内(nei)的(de)另一家机器人(ren)代表企业宇树科技近期也频繁公布人(ren)形机器人(ren)的(de)算法升级,宇树科技创始人(ren)、CEO王兴兴也在最近的(de)一次(ci)采访中表示(shi),现在AI驱动机器人(ren)每(mei)天进化得非常(chang)快,AI人(ren)形机器人(ren)在今年年底前会达到一个新(xin)量(liang)级。
看来好戏(xi)才刚刚开(kai)始。