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离开OpenAI后(hou)，Figure AI正式(shi)发布“从(cong)未在人形机器人上看到(dao)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(le)端到(dao)端人形机器人VLA（视(shi)觉-语言-动作(zuo)）通用大模型(xing)Helix。
Figure AI表示，如果机器人的能力没有质的飞跃，就(jiu)无法进入家庭领域，而Helix模型(xing)能像人类一样推(tui)理。
据(ju)Figure AI介绍，Helix不仅(jin)实现了(le)对整个机器人的上半身，包括手腕、躯干、头部和单个手指输(shu)出(chu)高速率连续(xu)控制(zhi)，也可以在两台机器人上同时运行(xing)，使它们(men)能够解决共(gong)享的长距离操作(zuo)任务，操作(zuo)它们(men)从(cong)未见过的物品。
配备Helix的图形机器人只需根(gen)据(ju)自然(ran)语言提示，就(jiu)能拾取几乎任何小型(xing)家用物品，包括它们(men)从(cong)未见过的物品。
与之前的方法不同，Helix使用一组神经(jing)网络权重来学习所有行(xing)为——拾取和放置物品、使用抽屉和冰箱以及(ji)跨机器人交互——而无需针对具体任务进行(xing)微调。
Figure AI Helix演示视(shi)频。(02:33)
此外，Helix还能够完全在嵌入式(shi)低功耗(hao)GPU上运行(xing)，可立即投入商业部署。
Figure AI表示，家庭是机器人技术面临的最(zui)大挑战。与受控的工业环境不同，家庭中充斥着无数难以预测(ce)的物品。机器人要想在家庭中发挥作(zuo)用，就(jiu)必(bi)须能够按需生成新的智能行(xing)为，尤其是针对它们(men)从(cong)未见过的物体。而目前，即使是教机器人学会一种新行(xing)为，也需要大量的人力：要么是数小时的博士级专家手工编程，要么是数千次的演示。如果考虑到(dao)家庭问题的实际规模，这两种方式(shi)的成本都(dou)高得令人望而却步。而人工智能的其他(ta)领域已经(jing)掌握(wo)了(le)这种即时通用的方法。如果能简(jian)单地将视(shi)觉语言模型(xing)（VLM）中捕捉到(dao)的丰富(fu)语义知识直接转化为机器人动作(zuo)，将从(cong)根(gen)本上改变(bian)机器人技术的发展轨迹。而关(guan)键问题是如何从(cong)VLM中提取所有的常识性(xing)知识，并将其转化为可通用的机器人控制(zhi)。由此，Figure AI构建了(le)Helix来弥补这一差距。
对于(yu)人形机器人上半身的控制(zhi)，Helix采用了(le)“双系统(tong)”方法。
Figure AI表示，之前的方法面临着一个根(gen)本性(xing)的权衡：VLM架构通用但不够快，而机器人的视(shi)觉运动策(ce)略快但不通用。Helix通过两个互补系统(tong)解决了(le)这一问题，让两个系统(tong)经(jing)过端对端训练，可以进行(xing)通信。系统(tong)1（S1）：快速反应视(shi)觉运动策(ce)略，将系统(tong)2（S2）生成的潜在语义表征转化为精确的连续(xu)机器人动作(zuo)。
这种架构让每个系统(tong)都(dou)能以其最(zui)佳时间尺度运行(xing)。S2“慢(man)思考”高层次目标，而S1则(ze)“快思考”实时执行(xing)和调整动作(zuo)。
Helix的“双系统(tong)”架构。(00:07)
据(ju)介绍，S2是基于(yu)一个70亿参数的开源、开放权重的视(shi)觉语言模型(xing)构建，该模型(xing)在互联网规模的数据(ju)上进行(xing)了(le)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、多尺度的视(shi)觉骨干网络进行(xing)视(shi)觉处理，该网络从(cong)全模拟环境中完成的预训练中构建。同时，对于(yu)分(fen)开的S1和S2，还可以分(fen)别进行(xing)迭代，而不需要寻找(zhao)统(tong)一的观察(cha)空间或动作(zuo)表示。
Figure AI表示，他(ta)们(men)收集了(le)一个高质量、多机器人、多操作(zuo)员的多样化遥操作(zuo)行(xing)为数据(ju)集，总计约500小时。为了(le)生成自然(ran)语言条件下的训练对，还使用了(le)一个自动标注的VLM来生成事后(hou)指令。该VLM处理来自机器人机载摄像头的分(fen)段视(shi)频片段，并以“为了(le)得到(dao)这段视(shi)频中看到(dao)的动作(zuo)，您会给机器人下达什(shi)么指令？”为提示。训练期间处理过的所有物品都(dou)会在评估中被排(pai)除，防止数据(ju)污染。
搭载Helix的人形机器人训练(00:13)
与其他(ta)方案相比，其速度可与专门用于(yu)单一任务的行(xing)为克隆策(ce)略媲(bi)美，同时还能对数千个新测(ce)试(shi)对象进行(xing)零样本泛(fan)化，也可直接输(shu)出(chu)高维动作(zuo)空间的连续(xu)控制(zhi)。
Figure AI成立于(yu)2022年(nian)，2023年(nian)3月正式(shi)发布首(shou)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)各种任务来解决全球劳(lao)动力短缺(que)问题，曾(ceng)获OpenAI、微软、英伟达、英特尔以及(ji)亚马逊创始人贝佐斯(si)等投资，但在今年(nian)2月初，Figure AI在宣布即将公布此次的重大进展时表示，将终止与OpenAI合作(zuo)。
在此次Helix发布后(hou)，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，并称“2025年(nian)将是关(guan)键的一年(nian)，我们(men)将开始生产、出(chu)货更多的机器人，并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(xing)的”。
值得一提的是，“人形机器人第一股”深圳(chou)市优必(bi)选科技股份有限公司（优必(bi)选，9880.HK）在Figure AI此次发布的前一天（2月20日）也刚刚宣布，针对最(zui)新的开源推(tui)理大模型(xing) DeepSeek-R1，已在人形机器人应用场景中进行(xing)了(le)验证，最(zui)新测(ce)试(shi)结果显示，经(jing)过多模态能力扩(kuo)展的DeepSeek-R1能够让人形机器人在执行(xing)任务前结合看到(dao)的场景和接收到(dao)的指令进行(xing)思考验证，零样本推(tui)理水平与调优后(hou)的同级别大模型(xing)推(tui)理水平相当。公司将基于(yu)DeepSeek-R1研发适用于(yu)人形机器人的多模态具身推(tui)理大模型(xing)，预期在真实场景的数据(ju)调优后(hou)，其表现将会进一步提升。
另一方面，OpenAI投资的另一家机器人初创公司1X宣布将在明天有新发布。
同时，OpenAI自2024年(nian)底开始也已在重组机器人部门，由Meta增(zeng)强现实（AR）眼镜团队前负责人凯特琳·卡利诺(nuo)夫斯(si)基（Caitlin Kalinowski）负责机器人和消费硬件业务。今年(nian)1月末，OpenAI向(xiang)美国专利商标局提交新的商标申请，涉及(ji)人形机器人、XR、智能手表、可穿(chuan)戴设备等硬件设备。
国内的另一家机器人代表企业宇树科技近期也频繁公布人形机器人的算法升级，宇树科技创始人、CEO王兴兴也在最(zui)近的一次采访中表示，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(nian)年(nian)底前会达到(dao)一个新量级。
看来好戏才刚刚开始。