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离开OpenAI后，Figure AI正式(shi)发布“从未在人形机器人上看到过(guo)的东(dong)西”。
当地时间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-动作）通用大模型Helix。
Figure AI表示，如果机器人的能力没(mei)有质的飞跃，就无法进(jin)入(ru)家庭领域(yu)，而Helix模型能像人类一样(yang)推理。
据Figure AI介绍，Helix不仅实现了对整个机器人的上半身，包括手腕、躯干、头部和单个手指输出高速率连(lian)续(xu)控制，也可以在两台机器人上同时运(yun)行，使它们(men)能够解决共享的长距离操作任务，操作它们(men)从未见过(guo)的物品。
配备(bei)Helix的图形机器人只(zhi)需根(gen)据自然语言提示，就能拾取几乎任何小(xiao)型家用物品，包括它们(men)从未见过(guo)的物品。
与之(zhi)前的方(fang)法不同，Helix使用一组神经网络权重(zhong)来学习所有行为——拾取和放(fang)置物品、使用抽屉和冰箱以及跨机器人交互——而无需针对具体任务进(jin)行微调。
Figure AI Helix演示视频。(02:33)
此外，Helix还能够完全在嵌入(ru)式(shi)低功(gong)耗(hao)GPU上运(yun)行，可立即投入(ru)商业部署(shu)。
Figure AI表示，家庭是机器人技术面临的最大挑战(zhan)。与受控的工业环境不同，家庭中(zhong)充(chong)斥着无数(shu)难以预(yu)测的物品。机器人要想在家庭中(zhong)发挥作用，就必须能够按需生成新的智能行为，尤其是针对它们(men)从未见过(guo)的物体。而目前，即使是教机器人学会一种(zhong)新行为，也需要大量的人力：要么是数(shu)小(xiao)时的博(bo)士级专家手工编程(cheng)，要么是数(shu)千次(ci)的演示。如果考虑(lu)到家庭问题的实际规模，这两种(zhong)方(fang)式(shi)的成本都高得令(ling)人望而却步。而人工智能的其他领域(yu)已经掌握了这种(zhong)即时通用的方(fang)法。如果能简单地将视觉(jue)语言模型（VLM）中(zhong)捕捉到的丰富语义知(zhi)识直接转化为机器人动作，将从根(gen)本上改变机器人技术的发展轨迹。而关键问题是如何从VLM中(zhong)提取所有的常(chang)识性知(zhi)识，并将其转化为可通用的机器人控制。由此，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制，Helix采用了“双(shuang)系统”方(fang)法。
Figure AI表示，之(zhi)前的方(fang)法面临着一个根(gen)本性的权衡：VLM架构通用但不够快，而机器人的视觉(jue)运(yun)动策略(lue)快但不通用。Helix通过(guo)两个互补系统解决了这一问题，让两个系统经过(guo)端对端训练，可以进(jin)行通信。系统1（S1）：快速反应视觉(jue)运(yun)动策略(lue)，将系统2（S2）生成的潜在语义表征转化为精确的连(lian)续(xu)机器人动作。
这种(zhong)架构让每个系统都能以其最佳(jia)时间尺度运(yun)行。S2“慢思考”高层次(ci)目标，而S1则“快思考”实时执行和调整动作。
Helix的“双(shuang)系统”架构。(00:07)
据介绍，S2是基(ji)于一个70亿(yi)参数(shu)的开源、开放(fang)权重(zhong)的视觉(jue)语言模型构建，该模型在互联网规模的数(shu)据上进(jin)行了预(yu)训练。S1是一个8000万(wan)参数(shu)的交叉注意力Transformer架构，依靠一个全卷积(ji)、多尺度的视觉(jue)骨干网络进(jin)行视觉(jue)处理，该网络从全模拟环境中(zhong)完成的预(yu)训练中(zhong)构建。同时，对于分开的S1和S2，还可以分别进(jin)行迭(die)代(dai)，而不需要寻找统一的观察空间或动作表示。
Figure AI表示，他们(men)收集了一个高质量、多机器人、多操作员的多样(yang)化遥操作行为数(shu)据集，总计约500小(xiao)时。为了生成自然语言条件下的训练对，还使用了一个自动标注的VLM来生成事后指令(ling)。该VLM处理来自机器人机载摄像头的分段视频片段，并以“为了得到这段视频中(zhong)看到的动作，您会给机器人下达什(shi)么指令(ling)？”为提示。训练期(qi)间处理过(guo)的所有物品都会在评估中(zhong)被排除，防(fang)止数(shu)据污染。
搭载Helix的人形机器人训练(00:13)
与其他方(fang)案相比，其速度可与专门用于单一任务的行为克隆策略(lue)媲(bi)美，同时还能对数(shu)千个新测试对象(xiang)进(jin)行零样(yang)本泛化，也可直接输出高维动作空间的连(lian)续(xu)控制。
Figure AI成立于2022年，2023年3月正式(shi)发布首款通用人形机器人Figure 01，旨在通过(guo)在制造、物流、仓储和零售等行业执行各种(zhong)任务来解决全球劳(lao)动力短缺问题，曾获OpenAI、微软(ruan)、英伟达、英特尔(er)以及亚马逊创始人贝佐(zuo)斯等投资，但在今年2月初，Figure AI在宣布即将公布此次(ci)的重(zhong)大进(jin)展时表示，将终(zhong)止与OpenAI合(he)作。
在此次(ci)Helix发布后，Figure AI创始人布雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模扩大1000倍，并称“2025年将是关键的一年，我们(men)将开始生产、出货更(geng)多的机器人，并解决家用机器人的问题”。
阿德科克也表示，还有很长的路要走，“但这是可行的”。
值得一提的是，“人形机器人第(di)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(ci)发布的前一天（2月20日）也刚(gang)刚(gang)宣布，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(zhong)进(jin)行了验证，最新测试结果显(xian)示，经过(guo)多模态能力扩展的DeepSeek-R1能够让人形机器人在执行任务前结合(he)看到的场景和接收到的指令(ling)进(jin)行思考验证，零样(yang)本推理水平与调优后的同级别大模型推理水平相当。公司将基(ji)于DeepSeek-R1研发适(shi)用于人形机器人的多模态具身推理大模型，预(yu)期(qi)在真实场景的数(shu)据调优后，其表现将会进(jin)一步提升。
另一方(fang)面，OpenAI投资的另一家机器人初创公司1X宣布将在明(ming)天有新发布。
同时，OpenAI自2024年底(di)开始也已在重(zhong)组机器人部门，由Meta增强现实（AR）眼镜(jing)团队前负责人凯(kai)特琳·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(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、可穿戴设备(bei)等硬件设备(bei)。
国(guo)内的另一家机器人代(dai)表企业宇树科技近期(qi)也频繁公布人形机器人的算法升级，宇树科技创始人、CEO王兴兴也在最近的一次(ci)采访中(zhong)表示，现在AI驱动机器人每天进(jin)化得非常(chang)快，AI人形机器人在今年年底(di)前会达到一个新量级。
看来好戏才刚(gang)刚(gang)开始。