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离开OpenAI后，Figure AI正式发布(bu)“从未在人形机器人上看到过的东西(xi)”。
当地时间2月21日(ri)，AI机器人初创公司Figure AI公布(bu)了端到端人形机器人VLA（视(shi)觉-语言-动作）通用大模型Helix。
Figure AI表示(shi)，如(ru)果(guo)机器人的能力没有质的飞(fei)跃，就(jiu)无法进入家(jia)庭(ting)领域，而Helix模型能像人类(lei)一样推理。
据Figure AI介绍，Helix不仅实现了对整个(ge)机器人的上半身(shen)，包括手腕、躯干、头部和单(dan)个(ge)手指输出(chu)高速率(lu)连续控制(zhi)，也可以在两台机器人上同时运(yun)行(xing)，使它(ta)们能够解(jie)决共享的长距离操作任(ren)务，操作它(ta)们从未见过的物品。
配备Helix的图形机器人只需根据自然语言提示(shi)，就(jiu)能拾取几乎任(ren)何小型家(jia)用物品，包括它(ta)们从未见过的物品。
与之前的方法不同，Helix使用一组神经网络权重来学(xue)习所有行(xing)为——拾取和放置物品、使用抽屉和冰箱以及(ji)跨机器人交(jiao)互——而无需针对具体(ti)任(ren)务进行(xing)微(wei)调。
Figure AI Helix演示(shi)视(shi)频。(02:33)
此外，Helix还能够完全在嵌入式低功(gong)耗GPU上运(yun)行(xing)，可立即投入商业部署。
Figure AI表示(shi)，家(jia)庭(ting)是机器人技术面临的最大挑战(zhan)。与受控的工(gong)业环(huan)境不同，家(jia)庭(ting)中充斥着无数难以预测的物品。机器人要想在家(jia)庭(ting)中发挥作用，就(jiu)必须(xu)能够按需生成(cheng)新的智能行(xing)为，尤其是针对它(ta)们从未见过的物体(ti)。而目前，即使是教机器人学(xue)会一种新行(xing)为，也需要大量的人力：要么是数小时的博士级专家(jia)手工(gong)编程，要么是数千次的演示(shi)。如(ru)果(guo)考虑到家(jia)庭(ting)问(wen)题的实际规模，这两种方式的成(cheng)本都高得令人望而却步。而人工(gong)智能的其他领域已经掌握了这种即时通用的方法。如(ru)果(guo)能简单(dan)地将视(shi)觉语言模型（VLM）中捕捉到的丰富语义(yi)知识直接(jie)转化为机器人动作，将从根本上改变机器人技术的发展轨迹。而关键问(wen)题是如(ru)何从VLM中提取所有的常识性知识，并将其转化为可通用的机器人控制(zhi)。由(you)此，Figure AI构建了Helix来弥补(bu)这一差距。
对于人形机器人上半身(shen)的控制(zhi)，Helix采用了“双系统(tong)”方法。
Figure AI表示(shi)，之前的方法面临着一个(ge)根本性的权衡：VLM架构通用但(dan)不够快，而机器人的视(shi)觉运(yun)动策略快但(dan)不通用。Helix通过两个(ge)互补(bu)系统(tong)解(jie)决了这一问(wen)题，让两个(ge)系统(tong)经过端对端训练，可以进行(xing)通信(xin)。系统(tong)1（S1）：快速反应视(shi)觉运(yun)动策略，将系统(tong)2（S2）生成(cheng)的潜(qian)在语义(yi)表征(zheng)转化为精确(que)的连续机器人动作。
这种架构让每个(ge)系统(tong)都能以其最佳(jia)时间尺(chi)度运(yun)行(xing)。S2“慢思考”高层次目标，而S1则“快思考”实时执行(xing)和调整动作。
Helix的“双系统(tong)”架构。(00:07)
据介绍，S2是基于一个(ge)70亿参数的开源、开放权重的视(shi)觉语言模型构建，该模型在互联网规模的数据上进行(xing)了预训练。S1是一个(ge)8000万参数的交(jiao)叉注意力Transformer架构，依靠(kao)一个(ge)全卷积、多尺(chi)度的视(shi)觉骨干网络进行(xing)视(shi)觉处理，该网络从全模拟环(huan)境中完成(cheng)的预训练中构建。同时，对于分开的S1和S2，还可以分别(bie)进行(xing)迭代，而不需要寻找统(tong)一的观(guan)察空(kong)间或动作表示(shi)。
Figure AI表示(shi)，他们收集(ji)了一个(ge)高质量、多机器人、多操作员的多样化遥操作行(xing)为数据集(ji)，总计约500小时。为了生成(cheng)自然语言条件下的训练对，还使用了一个(ge)自动标注的VLM来生成(cheng)事后指令。该VLM处理来自机器人机载摄像头的分段(duan)视(shi)频片段(duan)，并以“为了得到这段(duan)视(shi)频中看到的动作，您会给机器人下达什么指令？”为提示(shi)。训练期间处理过的所有物品都会在评估中被排除，防止数据污染。
搭载Helix的人形机器人训练(00:13)
与其他方案相比(bi)，其速度可与专门用于单(dan)一任(ren)务的行(xing)为克隆策略媲美(mei)，同时还能对数千个(ge)新测试对象进行(xing)零样本泛化，也可直接(jie)输出(chu)高维动作空(kong)间的连续控制(zhi)。
Figure AI成(cheng)立于2022年，2023年3月正式发布(bu)首款通用人形机器人Figure 01，旨在通过在制(zhi)造、物流、仓储和零售等行(xing)业执行(xing)各种任(ren)务来解(jie)决全球劳动力短缺问(wen)题，曾获OpenAI、微(wei)软、英伟达、英特尔以及(ji)亚马逊创始人贝佐斯等投资，但(dan)在今年2月初，Figure AI在宣布(bu)即将公布(bu)此次的重大进展时表示(shi)，将终止与OpenAI合作。
在此次Helix发布(bu)后，Figure AI创始人布(bu)雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示(shi)想要将Helix的规模扩大1000倍，并称“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，并解(jie)决家(jia)用机器人的问(wen)题”。
阿德科克也表示(shi)，还有很长的路要走，“但(dan)这是可行(xing)的”。
值得一提的是，“人形机器人第一股”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(bu)的前一天（2月20日(ri)）也刚刚宣布(bu)，针对最新的开源推理大模型 DeepSeek-R1，已在人形机器人应用场景中进行(xing)了验证，最新测试结果(guo)显示(shi)，经过多模态能力扩展的DeepSeek-R1能够让人形机器人在执行(xing)任(ren)务前结合看到的场景和接(jie)收到的指令进行(xing)思考验证，零样本推理水平与调优后的同级别(bie)大模型推理水平相当。公司将基于DeepSeek-R1研发适用于人形机器人的多模态具身(shen)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(jia)机器人初创公司1X宣布(bu)将在明天有新发布(bu)。
同时，OpenAI自2024年底开始也已在重组机器人部门，由(you)Meta增强现实（AR）眼(yan)镜团队前负责人凯特琳·卡利诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责机器人和消费硬件业务。今年1月末，OpenAI向美(mei)国专利商标局提交(jiao)新的商标申请，涉及(ji)人形机器人、XR、智能手表、可穿戴设备等硬件设备。
国内的另一家(jia)机器人代表企(qi)业宇树科技近(jin)期也频繁公布(bu)人形机器人的算法升级，宇树科技创始人、CEO王兴兴也在最近(jin)的一次采访中表示(shi)，现在AI驱动机器人每天进化得非常快，AI人形机器人在今年年底前会达到一个(ge)新量级。
看来好戏才刚刚开始。