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离开(kai)OpenAI后，Figure AI正式(shi)发布“从未在(zai)人形机器人上看到过的(de)东西”。
当(dang)地时间2月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(jue)-语言-动(dong)作）通用(yong)大模型Helix。
Figure AI表示，如果机器人的(de)能力没(mei)有质的(de)飞跃，就无法进入家庭领域，而Helix模型能像人类一样推理。
据Figure AI介绍，Helix不仅实现了对整个机器人的(de)上半身，包(bao)括手腕、躯干、头部(bu)和单个手指输(shu)出高速(su)率连续控制，也可以在(zai)两台机器人上同时运行(xing)，使(shi)它们能够解决共享的(de)长距离操作任务，操作它们从未见过的(de)物品。
配备(bei)Helix的(de)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家用(yong)物品，包(bao)括它们从未见过的(de)物品。
与之(zhi)前的(de)方法不同，Helix使(shi)用(yong)一组神经网络权重来(lai)学习所(suo)有行(xing)为——拾取和放置物品、使(shi)用(yong)抽(chou)屉和冰箱以及跨机器人交互(hu)——而无需针对具体任务进行(xing)微调。
Figure AI Helix演示视频。(02:33)
此(ci)外，Helix还能够完(wan)全在(zai)嵌入式(shi)低功耗GPU上运行(xing)，可立即投入商(shang)业部(bu)署。
Figure AI表示，家庭是机器人技术(shu)面临的(de)最大挑战。与受控的(de)工业环境不同，家庭中充斥着无数难以预测的(de)物品。机器人要想在(zai)家庭中发挥作用(yong)，就必须能够按需生成新的(de)智能行(xing)为，尤其是针对它们从未见过的(de)物体。而目前，即使(shi)是教机器人学会一种新行(xing)为，也需要大量(liang)的(de)人力：要么是数小时的(de)博士级专家手工编程，要么是数千次的(de)演示。如果考虑到家庭问题的(de)实际规模，这两种方式(shi)的(de)成本都高得令(ling)人望而却步。而人工智能的(de)其他领域已(yi)经掌(zhang)握了这种即时通用(yong)的(de)方法。如果能简单地将视觉(jue)语言模型（VLM）中捕捉到的(de)丰富语义(yi)知识直接转化为机器人动(dong)作，将从根本上改变机器人技术(shu)的(de)发展轨迹。而关键问题是如何从VLM中提取所(suo)有的(de)常识性知识，并将其转化为可通用(yong)的(de)机器人控制。由此(ci)，Figure AI构建了Helix来(lai)弥(mi)补(bu)这一差距。
对于人形机器人上半身的(de)控制，Helix采用(yong)了“双系统”方法。
Figure AI表示，之(zhi)前的(de)方法面临着一个根本性的(de)权衡(heng)：VLM架构通用(yong)但不够快，而机器人的(de)视觉(jue)运动(dong)策略快但不通用(yong)。Helix通过两个互(hu)补(bu)系统解决了这一问题，让两个系统经过端对端训练，可以进行(xing)通信。系统1（S1）：快速(su)反应视觉(jue)运动(dong)策略，将系统2（S2）生成的(de)潜在(zai)语义(yi)表征转化为精确的(de)连续机器人动(dong)作。
这种架构让每个系统都能以其最佳时间尺度运行(xing)。S2“慢思考”高层(ceng)次目标，而S1则“快思考”实时执行(xing)和调整动(dong)作。
Helix的(de)“双系统”架构。(00:07)
据介绍，S2是基(ji)于一个70亿参(can)数的(de)开(kai)源、开(kai)放权重的(de)视觉(jue)语言模型构建，该(gai)模型在(zai)互(hu)联网规模的(de)数据上进行(xing)了预训练。S1是一个8000万参(can)数的(de)交叉注意力Transformer架构，依靠一个全卷积、多尺度的(de)视觉(jue)骨干网络进行(xing)视觉(jue)处理，该(gai)网络从全模拟(ni)环境中完(wan)成的(de)预训练中构建。同时，对于分开(kai)的(de)S1和S2，还可以分别进行(xing)迭代，而不需要寻找统一的(de)观察(cha)空间或(huo)动(dong)作表示。
Figure AI表示，他们收集了一个高质量(liang)、多机器人、多操作员的(de)多样化遥操作行(xing)为数据集，总(zong)计约500小时。为了生成自然语言条(tiao)件下的(de)训练对，还使(shi)用(yong)了一个自动(dong)标注的(de)VLM来(lai)生成事后指令(ling)。该(gai)VLM处理来(lai)自机器人机载摄像头的(de)分段视频片段，并以“为了得到这段视频中看到的(de)动(dong)作，您会给机器人下达什么指令(ling)？”为提示。训练期间处理过的(de)所(suo)有物品都会在(zai)评估中被排除，防止数据污染。
搭(da)载Helix的(de)人形机器人训练(00:13)
与其他方案相比，其速(su)度可与专门用(yong)于单一任务的(de)行(xing)为克隆策略媲美，同时还能对数千个新测试(shi)对象进行(xing)零样本泛化，也可直接输(shu)出高维动(dong)作空间的(de)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)人形机器人Figure 01，旨在(zai)通过在(zai)制造、物流、仓储和零售等行(xing)业执行(xing)各种任务来(lai)解决全球劳动(dong)力短缺问题，曾获OpenAI、微软、英(ying)伟达、英(ying)特尔以及亚马逊创始人贝佐斯等投资(zi)，但在(zai)今年2月初，Figure AI在(zai)宣布即将公布此(ci)次的(de)重大进展时表示，将终止与OpenAI合作。
在(zai)此(ci)次Helix发布后，Figure AI创始人布雷特·阿德科(ke)克（Brett Adcock）表示想要将Helix的(de)规模扩大1000倍，并称“2025年将是关键的(de)一年，我们将开(kai)始生产、出货更多的(de)机器人，并解决家用(yong)机器人的(de)问题”。
阿德科(ke)克也表示，还有很长的(de)路要走，“但这是可行(xing)的(de)”。
值(zhi)得一提的(de)是，“人形机器人第一股”深圳市优必选科(ke)技股份有限公司（优必选，9880.HK）在(zai)Figure AI此(ci)次发布的(de)前一天（2月20日）也刚(gang)刚(gang)宣布，针对最新的(de)开(kai)源推理大模型 DeepSeek-R1，已(yi)在(zai)人形机器人应用(yong)场景(jing)中进行(xing)了验证，最新测试(shi)结果显示，经过多模态能力扩展的(de)DeepSeek-R1能够让人形机器人在(zai)执行(xing)任务前结合看到的(de)场景(jing)和接收到的(de)指令(ling)进行(xing)思考验证，零样本推理水平与调优后的(de)同级别大模型推理水平相当(dang)。公司将基(ji)于DeepSeek-R1研发适用(yong)于人形机器人的(de)多模态具身推理大模型，预期在(zai)真实场景(jing)的(de)数据调优后，其表现将会进一步提升。
另(ling)一方面，OpenAI投资(zi)的(de)另(ling)一家机器人初创公司1X宣布将在(zai)明天有新发布。
同时，OpenAI自2024年底(di)开(kai)始也已(yi)在(zai)重组机器人部(bu)门，由Meta增强现实（AR）眼镜(jing)团队前负责人凯特琳(lin)·卡利诺夫斯基(ji)（Caitlin Kalinowski）负责机器人和消费硬件业务。今年1月末，OpenAI向美国专利商(shang)标局提交新的(de)商(shang)标申请，涉及人形机器人、XR、智能手表、可穿戴设备(bei)等硬件设备(bei)。
国内的(de)另(ling)一家机器人代表企业宇树科(ke)技近期也频繁公布人形机器人的(de)算法升级，宇树科(ke)技创始人、CEO王兴兴也在(zai)最近的(de)一次采访(fang)中表示，现在(zai)AI驱动(dong)机器人每天进化得非常快，AI人形机器人在(zai)今年年底(di)前会达到一个新量(liang)级。
看来(lai)好戏才刚(gang)刚(gang)开(kai)始。