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离开OpenAI后，Figure AI正式发布“从未在人形(xing)机器人上(shang)看到过的东西”。
当地时间2月21日，AI机器人初创公司Figure AI公布了端(duan)到端(duan)人形(xing)机器人VLA（视觉-语言(yan)-动作）通用大模型Helix。
Figure AI表示，如果机器人的能力没有质(zhi)的飞跃，就(jiu)无(wu)法进(jin)入家庭领域，而Helix模型能像人类一样推(tui)理。
据Figure AI介(jie)绍，Helix不仅实现了对(dui)整个机器人的上(shang)半身(shen)，包(bao)括手腕、躯干、头部和单(dan)个手指输出高速率连续控(kong)制，也可以在两台机器人上(shang)同时运行，使它们(men)能够解决共享的长距(ju)离操作任务，操作它们(men)从未见过的物品。
配备Helix的图形(xing)机器人只需根(gen)据自然语言(yan)提示，就(jiu)能拾取几乎任何小(xiao)型家用物品，包(bao)括它们(men)从未见过的物品。
与之(zhi)前的方法不同，Helix使用一组神经网络权重来学习所有行为——拾取和放置物品、使用抽屉和冰箱(xiang)以及跨机器人交互——而无(wu)需针对(dui)具体任务进(jin)行微调(diao)。
Figure AI Helix演示视频。(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(shang)业部署。
Figure AI表示，家庭是机器人技术面(mian)临的最大挑战。与受控(kong)的工(gong)业环境不同，家庭中充斥着无(wu)数难以预测的物品。机器人要想在家庭中发挥作用，就(jiu)必须能够按需生成新的智能行为，尤其是针对(dui)它们(men)从未见过的物体。而目前，即使是教机器人学会(hui)一种新行为，也需要大量的人力：要么是数小(xiao)时的博士(shi)级专家手工(gong)编程，要么是数千次的演示。如果考虑到家庭问题的实际规模，这两种方式的成本都高得令人望而却步。而人工(gong)智能的其他领域已经掌(zhang)握了这种即时通用的方法。如果能简单(dan)地将视觉语言(yan)模型（VLM）中捕捉到的丰富语义知识直(zhi)接转化为机器人动作，将从根(gen)本上(shang)改变(bian)机器人技术的发展(zhan)轨迹。而关键(jian)问题是如何从VLM中提取所有的常识性知识，并(bing)将其转化为可通用的机器人控(kong)制。由此，Figure AI构建了Helix来弥补这一差距(ju)。
对(dui)于人形(xing)机器人上(shang)半身(shen)的控(kong)制，Helix采用了“双(shuang)系(xi)统”方法。
Figure AI表示，之(zhi)前的方法面(mian)临着一个根(gen)本性的权衡：VLM架构通用但不够快，而机器人的视觉运动策略快但不通用。Helix通过两个互补系(xi)统解决了这一问题，让两个系(xi)统经过端(duan)对(dui)端(duan)训练，可以进(jin)行通信(xin)。系(xi)统1（S1）：快速反应视觉运动策略，将系(xi)统2（S2）生成的潜在语义表征转化为精(jing)确(que)的连续机器人动作。
这种架构让每个系(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(diao)整动作。
Helix的“双(shuang)系(xi)统”架构。(00:07)
据介(jie)绍，S2是基于一个70亿(yi)参数的开源、开放权重的视觉语言(yan)模型构建，该模型在互联(lian)网规模的数据上(shang)进(jin)行了预训练。S1是一个8000万参数的交叉注意力Transformer架构，依靠一个全卷(juan)积(ji)、多尺(chi)度的视觉骨干网络进(jin)行视觉处理，该网络从全模拟环境中完成的预训练中构建。同时，对(dui)于分开的S1和S2，还可以分别进(jin)行迭代，而不需要寻找(zhao)统一的观察空间或动作表示。
Figure AI表示，他们(men)收集了一个高质(zhi)量、多机器人、多操作员(yuan)的多样化遥操作行为数据集，总计(ji)约500小(xiao)时。为了生成自然语言(yan)条件下的训练对(dui)，还使用了一个自动标注的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(bing)以“为了得到这段视频中看到的动作，您会(hui)给机器人下达什么指令？”为提示。训练期间处理过的所有物品都会(hui)在评(ping)估中被排除，防止数据污染(ran)。
搭(da)载Helix的人形(xing)机器人训练(00:13)
与其他方案相比，其速度可与专门用于单(dan)一任务的行为克隆策略媲美，同时还能对(dui)数千个新测试对(dui)象进(jin)行零样本泛化，也可直(zhi)接输出高维(wei)动作空间的连续控(kong)制。
Figure AI成立于2022年，2023年3月正式发布首款(kuan)通用人形(xing)机器人Figure 01，旨在通过在制造、物流、仓储和零售等(deng)行业执(zhi)行各种任务来解决全球劳动力短缺问题，曾获OpenAI、微软(ruan)、英伟达、英特尔以及亚马逊创始人贝佐斯(si)等(deng)投资，但在今年2月初，Figure AI在宣布即将公布此次的重大进(jin)展(zhan)时表示，将终(zhong)止与OpenAI合作。
在此次Helix发布后，Figure AI创始人布雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模扩(kuo)大1000倍，并(bing)称“2025年将是关键(jian)的一年，我(wo)们(men)将开始生产、出货(huo)更多的机器人，并(bing)解决家用机器人的问题”。
阿德科克也表示，还有很长的路要走，“但这是可行的”。
值得一提的是，“人形(xing)机器人第一股”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(tian)（2月20日）也刚刚宣布，针对(dui)最新的开源推(tui)理大模型 DeepSeek-R1，已在人形(xing)机器人应用场景中进(jin)行了验证，最新测试结果显示，经过多模态能力扩(kuo)展(zhan)的DeepSeek-R1能够让人形(xing)机器人在执(zhi)行任务前结合看到的场景和接收到的指令进(jin)行思(si)考验证，零样本推(tui)理水平与调(diao)优后的同级别大模型推(tui)理水平相当。公司将基于DeepSeek-R1研发适用于人形(xing)机器人的多模态具身(shen)推(tui)理大模型，预期在真实场景的数据调(diao)优后，其表现将会(hui)进(jin)一步提升。
另一方面(mian)，OpenAI投资的另一家机器人初创公司1X宣布将在明天(tian)有新发布。
同时，OpenAI自2024年底(di)开始也已在重组机器人部门，由Meta增强现实（AR）眼镜(jing)团队前负责人凯特琳·卡利诺夫斯(si)基（Caitlin Kalinowski）负责机器人和消费硬件业务。今年1月末(mo)，OpenAI向美国专利商(shang)标局提交新的商(shang)标申请，涉及人形(xing)机器人、XR、智能手表、可穿戴设备等(deng)硬件设备。
国内的另一家机器人代表企业宇(yu)树科技近期也频繁公布人形(xing)机器人的算法升级，宇(yu)树科技创始人、CEO王兴兴也在最近的一次采访中表示，现在AI驱动机器人每天(tian)进(jin)化得非常快，AI人形(xing)机器人在今年年底(di)前会(hui)达到一个新量级。
看来好(hao)戏(xi)才刚刚开始。