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离开OpenAI后，Figure AI正(zheng)式发布“从(cong)未(wei)在人形机器人上看到过的东(dong)西”。
当地时(shi)间2月21日，AI机器人初(chu)创公司Figure AI公布了端到端人形机器人VLA（视觉-语(yu)言-动作）通用大模型Helix。
Figure AI表(biao)示(shi)，如果机器人的能力没(mei)有质(zhi)的飞跃，就无法进入家庭领域，而(er)Helix模型能像人类一样推理。
据Figure AI介绍(shao)，Helix不仅实现了对整个机器人的上半身，包括手腕、躯干、头部和单(dan)个手指输出高速率连续(xu)控(kong)制，也(ye)可(ke)以在两台机器人上同时(shi)运(yun)行，使它们能够解决共享的长距离操作任务，操作它们从(cong)未(wei)见过的物品。
配备Helix的图形机器人只需根据自然语(yu)言提示(shi)，就能拾取几乎(hu)任何小型家用物品，包括它们从(cong)未(wei)见过的物品。
与(yu)之前的方法不同，Helix使用一组神(shen)经网络权重来学习(xi)所有行为——拾取和放置物品、使用抽屉和冰箱以及跨机器人交互(hu)——而(er)无需针(zhen)对具(ju)体任务进行微调。
Figure AI Helix演示(shi)视频(pin)。(02:33)
此外，Helix还能够完全在嵌入式低功耗GPU上运(yun)行，可(ke)立即(ji)投入商业(ye)部署。
Figure AI表(biao)示(shi)，家庭是机器人技术面临的最(zui)大挑战。与(yu)受控(kong)的工业(ye)环境(jing)不同，家庭中充斥着无数难以预测的物品。机器人要想在家庭中发挥作用，就必须能够按需生成新的智能行为，尤(you)其是针(zhen)对它们从(cong)未(wei)见过的物体。而(er)目前，即(ji)使是教机器人学会一种新行为，也(ye)需要大量的人力：要么(me)是数小时(shi)的博士级(ji)专家手工编程，要么(me)是数千次(ci)的演示(shi)。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(de)令人望而(er)却步。而(er)人工智能的其他领域已经掌握了这种即(ji)时(shi)通用的方法。如果能简单(dan)地将视觉语(yu)言模型（VLM）中捕(bu)捉到的丰富语(yu)义知识直接转(zhuan)化为机器人动作，将从(cong)根本上改变(bian)机器人技术的发展(zhan)轨迹(ji)。而(er)关(guan)键问题是如何从(cong)VLM中提取所有的常(chang)识性知识，并将其转(zhuan)化为可(ke)通用的机器人控(kong)制。由(you)此，Figure AI构建了Helix来弥补这一差距。
对于人形机器人上半身的控(kong)制，Helix采(cai)用了“双系统”方法。
Figure AI表(biao)示(shi)，之前的方法面临着一个根本性的权衡：VLM架构通用但不够快(kuai)，而(er)机器人的视觉运(yun)动策略快(kuai)但不通用。Helix通过两个互(hu)补系统解决了这一问题，让两个系统经过端对端训练，可(ke)以进行通信。系统1（S1）：快(kuai)速反应视觉运(yun)动策略，将系统2（S2）生成的潜在语(yu)义表(biao)征转(zhuan)化为精确的连续(xu)机器人动作。
这种架构让每个系统都能以其最(zui)佳时(shi)间尺度运(yun)行。S2“慢(man)思考”高层次(ci)目标，而(er)S1则“快(kuai)思考”实时(shi)执行和调整动作。
Helix的“双系统”架构。(00:07)
据介绍(shao)，S2是基于一个70亿参数的开源、开放权重的视觉语(yu)言模型构建，该(gai)模型在互(hu)联网规模的数据上进行了预训练。S1是一个8000万参数的交叉注意力Transformer架构，依靠(kao)一个全卷积、多尺度的视觉骨干网络进行视觉处理，该(gai)网络从(cong)全模拟(ni)环境(jing)中完成的预训练中构建。同时(shi)，对于分开的S1和S2，还可(ke)以分别进行迭代，而(er)不需要寻找统一的观察空间或动作表(biao)示(shi)。
Figure AI表(biao)示(shi)，他们收集了一个高质(zhi)量、多机器人、多操作员的多样化遥操作行为数据集，总计(ji)约500小时(shi)。为了生成自然语(yu)言条件下的训练对，还使用了一个自动标注的VLM来生成事后指令。该(gai)VLM处理来自机器人机载摄像头的分段视频(pin)片段，并以“为了得(de)到这段视频(pin)中看到的动作，您会给机器人下达什么(me)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(wu)染(ran)。
搭载Helix的人形机器人训练(00:13)
与(yu)其他方案相比，其速度可(ke)与(yu)专门用于单(dan)一任务的行为克隆策略媲美，同时(shi)还能对数千个新测试对象(xiang)进行零样本泛化，也(ye)可(ke)直接输出高维动作空间的连续(xu)控(kong)制。
Figure AI成立于2022年(nian)，2023年(nian)3月正(zheng)式发布首款通用人形机器人Figure 01，旨(zhi)在通过在制造、物流、仓储和零售等(deng)行业(ye)执行各(ge)种任务来解决全球劳动力短缺问题，曾(ceng)获OpenAI、微软、英伟(wei)达、英特尔(er)以及亚马逊创始(shi)人贝佐斯等(deng)投资(zi)，但在今年(nian)2月初(chu)，Figure AI在宣布即(ji)将公布此次(ci)的重大进展(zhan)时(shi)表(biao)示(shi)，将终止与(yu)OpenAI合作。
在此次(ci)Helix发布后，Figure AI创始(shi)人布雷特·阿德科克（Brett Adcock）表(biao)示(shi)想要将Helix的规模扩大1000倍，并称“2025年(nian)将是关(guan)键的一年(nian)，我们将开始(shi)生产、出货更(geng)多的机器人，并解决家用机器人的问题”。
阿德科克也(ye)表(biao)示(shi)，还有很长的路要走，“但这是可(ke)行的”。
值得(de)一提的是，“人形机器人第一股”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)发布的前一天（2月20日）也(ye)刚刚宣布，针(zhen)对最(zui)新的开源推理大模型 DeepSeek-R1，已在人形机器人应用场(chang)景中进行了验证，最(zui)新测试结(jie)果显示(shi)，经过多模态能力扩展(zhan)的DeepSeek-R1能够让人形机器人在执行任务前结(jie)合看到的场(chang)景和接收到的指令进行思考验证，零样本推理水平与(yu)调优后的同级(ji)别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(ju)身推理大模型，预期在真实场(chang)景的数据调优后，其表(biao)现将会进一步提升。
另一方面，OpenAI投资(zi)的另一家机器人初(chu)创公司1X宣布将在明天有新发布。
同时(shi)，OpenAI自2024年(nian)底(di)开始(shi)也(ye)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(ze)人凯特琳·卡(ka)利诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责(ze)机器人和消费硬件业(ye)务。今年(nian)1月末，OpenAI向美国(guo)专利商标局提交新的商标申请，涉及人形机器人、XR、智能手表(biao)、可(ke)穿戴(dai)设备等(deng)硬件设备。
国(guo)内的另一家机器人代表(biao)企业(ye)宇树科技近期也(ye)频(pin)繁公布人形机器人的算(suan)法升级(ji)，宇树科技创始(shi)人、CEO王(wang)兴兴也(ye)在最(zui)近的一次(ci)采(cai)访中表(biao)示(shi)，现在AI驱动机器人每天进化得(de)非常(chang)快(kuai)，AI人形机器人在今年(nian)年(nian)底(di)前会达到一个新量级(ji)。
看来好戏才刚刚开始(shi)。