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离开OpenAI后，Figure AI正式(shi)发布“从未在人形机器(qi)人上看(kan)到过的东西”。
当地时间2月21日，AI机器(qi)人初创公司Figure AI公布了端到端人形机器(qi)人VLA（视觉-语言-动作）通用(yong)大模型Helix。
Figure AI表示，如果机器(qi)人的能力没有质的飞跃，就无法进入家(jia)庭领域，而Helix模型能像(xiang)人类一(yi)样推理。
据(ju)Figure AI介(jie)绍，Helix不仅实现了对整个机器(qi)人的上半身，包括(kuo)手腕、躯干、头(tou)部(bu)和单个手指输出高速率连续控制，也(ye)可以在两台机器(qi)人上同(tong)时运行(xing)，使它(ta)们(men)能够解决共享的长距离操(cao)作任务，操(cao)作它(ta)们(men)从未见过的物品。
配备Helix的图形机器(qi)人只需根据(ju)自然语言提(ti)示，就能拾取几乎任何小型家(jia)用(yong)物品，包括(kuo)它(ta)们(men)从未见过的物品。
与之前的方法不同(tong)，Helix使用(yong)一(yi)组神(shen)经网络权重来学习所有行(xing)为——拾取和放置物品、使用(yong)抽屉(ti)和冰箱(xiang)以及跨机器(qi)人交互——而无需针(zhen)对具体任务进行(xing)微调。
Figure AI Helix演示视频。(02:33)
此外，Helix还能够完全(quan)在嵌入式(shi)低功耗GPU上运行(xing)，可立即投入商业(ye)部(bu)署。
Figure AI表示，家(jia)庭是机器(qi)人技术面临的最大挑(tiao)战。与受控的工业(ye)环境(jing)不同(tong)，家(jia)庭中充斥着无数难以预测的物品。机器(qi)人要想(xiang)在家(jia)庭中发挥作用(yong)，就必须能够按需生成新的智能行(xing)为，尤其(qi)是针(zhen)对它(ta)们(men)从未见过的物体。而目前，即使是教机器(qi)人学会一(yi)种新行(xing)为，也(ye)需要大量的人力：要么是数小时的博士级专家(jia)手工编(bian)程(cheng)，要么是数千次(ci)的演示。如果考虑(lu)到家(jia)庭问题的实际规(gui)模，这两种方式(shi)的成本(ben)都(dou)高得令人望(wang)而却步。而人工智能的其(qi)他(ta)领域已(yi)经掌握了这种即时通用(yong)的方法。如果能简单地将视觉语言模型（VLM）中捕(bu)捉到的丰富(fu)语义知识直接转化为机器(qi)人动作，将从根本(ben)上改变机器(qi)人技术的发展(zhan)轨迹。而关键问题是如何从VLM中提(ti)取所有的常识性知识，并将其(qi)转化为可通用(yong)的机器(qi)人控制。由此，Figure AI构建了Helix来弥补这一(yi)差距。
对于人形机器(qi)人上半身的控制，Helix采用(yong)了“双系统”方法。
Figure AI表示，之前的方法面临着一(yi)个根本(ben)性的权衡：VLM架构通用(yong)但不够快(kuai)，而机器(qi)人的视觉运动策(ce)略(lue)快(kuai)但不通用(yong)。Helix通过两个互补系统解决了这一(yi)问题，让两个系统经过端对端训练(lian)，可以进行(xing)通信。系统1（S1）：快(kuai)速反应(ying)视觉运动策(ce)略(lue)，将系统2（S2）生成的潜在语义表征转化为精确的连续机器(qi)人动作。
这种架构让每个系统都(dou)能以其(qi)最佳时间尺度运行(xing)。S2“慢思考”高层次(ci)目标，而S1则“快(kuai)思考”实时执行(xing)和调整动作。
Helix的“双系统”架构。(00:07)
据(ju)介(jie)绍，S2是基于一(yi)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(gui)模的数据(ju)上进行(xing)了预训练(lian)。S1是一(yi)个8000万参数的交叉(cha)注意力Transformer架构，依靠一(yi)个全(quan)卷积(ji)、多尺度的视觉骨干网络进行(xing)视觉处理，该网络从全(quan)模拟环境(jing)中完成的预训练(lian)中构建。同(tong)时，对于分开的S1和S2，还可以分别进行(xing)迭代，而不需要寻找统一(yi)的观察(cha)空(kong)间或动作表示。
Figure AI表示，他(ta)们(men)收集了一(yi)个高质量、多机器(qi)人、多操(cao)作员的多样化遥操(cao)作行(xing)为数据(ju)集，总计约(yue)500小时。为了生成自然语言条件(jian)下的训练(lian)对，还使用(yong)了一(yi)个自动标注的VLM来生成事后指令。该VLM处理来自机器(qi)人机载(zai)摄像(xiang)头(tou)的分段视频片段，并以“为了得到这段视频中看(kan)到的动作，您会给机器(qi)人下达什(shi)么指令？”为提(ti)示。训练(lian)期间处理过的所有物品都(dou)会在评(ping)估中被排(pai)除，防止数据(ju)污染。
搭(da)载(zai)Helix的人形机器(qi)人训练(lian)(00:13)
与其(qi)他(ta)方案相比，其(qi)速度可与专门用(yong)于单一(yi)任务的行(xing)为克隆策(ce)略(lue)媲美，同(tong)时还能对数千个新测试对象进行(xing)零样本(ben)泛化，也(ye)可直接输出高维动作空(kong)间的连续控制。
Figure AI成立于2022年，2023年3月正式(shi)发布首款通用(yong)人形机器(qi)人Figure 01，旨在通过在制造、物流、仓储和零售等行(xing)业(ye)执行(xing)各种任务来解决全(quan)球劳(lao)动力短缺问题，曾获OpenAI、微软、英(ying)伟达、英(ying)特(te)尔以及亚(ya)马逊(xun)创始人贝佐斯等投资，但在今(jin)年2月初，Figure AI在宣布即将公布此次(ci)的重大进展(zhan)时表示，将终止与OpenAI合(he)作。
在此次(ci)Helix发布后，Figure AI创始人布雷特(te)·阿(a)德科克（Brett Adcock）表示想(xiang)要将Helix的规(gui)模扩大1000倍，并称“2025年将是关键的一(yi)年，我(wo)们(men)将开始生产(chan)、出货更多的机器(qi)人，并解决家(jia)用(yong)机器(qi)人的问题”。
阿(a)德科克也(ye)表示，还有很长的路要走，“但这是可行(xing)的”。
值得一(yi)提(ti)的是，“人形机器(qi)人第一(yi)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(ci)发布的前一(yi)天（2月20日）也(ye)刚刚宣布，针(zhen)对最新的开源推理大模型 DeepSeek-R1，已(yi)在人形机器(qi)人应(ying)用(yong)场景(jing)中进行(xing)了验证(zheng)，最新测试结果显(xian)示，经过多模态(tai)能力扩展(zhan)的DeepSeek-R1能够让人形机器(qi)人在执行(xing)任务前结合(he)看(kan)到的场景(jing)和接收到的指令进行(xing)思考验证(zheng)，零样本(ben)推理水平与调优后的同(tong)级别大模型推理水平相当。公司将基于DeepSeek-R1研发适用(yong)于人形机器(qi)人的多模态(tai)具身推理大模型，预期在真实场景(jing)的数据(ju)调优后，其(qi)表现将会进一(yi)步提(ti)升。
另一(yi)方面，OpenAI投资的另一(yi)家(jia)机器(qi)人初创公司1X宣布将在明天有新发布。
同(tong)时，OpenAI自2024年底开始也(ye)已(yi)在重组机器(qi)人部(bu)门，由Meta增(zeng)强现实（AR）眼镜团(tuan)队前负责人凯特(te)琳·卡利诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责机器(qi)人和消费硬件(jian)业(ye)务。今(jin)年1月末(mo)，OpenAI向美国专利商标局提(ti)交新的商标申请，涉(she)及人形机器(qi)人、XR、智能手表、可穿戴设备等硬件(jian)设备。
国内的另一(yi)家(jia)机器(qi)人代表企业(ye)宇树科技近期也(ye)频繁公布人形机器(qi)人的算法升级，宇树科技创始人、CEO王兴兴也(ye)在最近的一(yi)次(ci)采访中表示，现在AI驱动机器(qi)人每天进化得非常快(kuai)，AI人形机器(qi)人在今(jin)年年底前会达到一(yi)个新量级。
看(kan)来好戏才刚刚开始。