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离(li)开(kai)OpenAI后，Figure AI正式发布“从未在人(ren)形机器人(ren)上(shang)看到过的东西”。
当地时间2月21日，AI机器人(ren)初创公(gong)司Figure AI公(gong)布了端到端人(ren)形机器人(ren)VLA（视觉-语言(yan)-动(dong)作）通用大(da)模型Helix。
Figure AI表示，如果机器人(ren)的能力(li)没有质的飞跃，就无法(fa)进入家庭领域，而Helix模型能像人(ren)类一(yi)样推理。
据Figure AI介绍，Helix不(bu)仅实现了对整个机器人(ren)的上(shang)半身，包括(kuo)手腕、躯干、头部和(he)单个手指输出高速率连续(xu)控制(zhi)，也可以在两台机器人(ren)上(shang)同时运(yun)行，使它们能够解决共享的长距离(li)操作任(ren)务(wu)，操作它们从未见(jian)过的物品。
配备Helix的图(tu)形机器人(ren)只需根据自然(ran)语言(yan)提示，就能拾取几乎任(ren)何小型家用物品，包括(kuo)它们从未见(jian)过的物品。
与(yu)之前(qian)的方法(fa)不(bu)同，Helix使用一(yi)组(zu)神经网络权重(zhong)来学习(xi)所有行为——拾取和(he)放置物品、使用抽屉和(he)冰箱以及跨机器人(ren)交互——而无需针对具体任(ren)务(wu)进行微调。
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(yun)行，可立即投入商业部署。
Figure AI表示，家庭是机器人(ren)技术(shu)面(mian)临的最(zui)大(da)挑战。与(yu)受控的工业环境不(bu)同，家庭中充斥着无数难以预测的物品。机器人(ren)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，尤其是针对它们从未见(jian)过的物体。而目前(qian)，即使是教机器人(ren)学会一(yi)种新行为，也需要大(da)量的人(ren)力(li)：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。如果考虑到家庭问题的实际(ji)规模，这两种方式的成本都高得令人(ren)望而却步。而人(ren)工智能的其他领域已经掌握了这种即时通用的方法(fa)。如果能简单地将视觉语言(yan)模型（VLM）中捕捉到的丰富(fu)语义(yi)知识直接转化(hua)为机器人(ren)动(dong)作，将从根本上(shang)改变机器人(ren)技术(shu)的发展轨迹。而关键(jian)问题是如何从VLM中提取所有的常识性知识，并将其转化(hua)为可通用的机器人(ren)控制(zhi)。由此，Figure AI构建了Helix来弥补这一(yi)差距。
对于人(ren)形机器人(ren)上(shang)半身的控制(zhi)，Helix采用了“双系统”方法(fa)。
Figure AI表示，之前(qian)的方法(fa)面(mian)临着一(yi)个根本性的权衡：VLM架(jia)构通用但不(bu)够快，而机器人(ren)的视觉运(yun)动(dong)策略快但不(bu)通用。Helix通过两个互补系统解决了这一(yi)问题，让两个系统经过端对端训练，可以进行通信。系统1（S1）：快速反应视觉运(yun)动(dong)策略，将系统2（S2）生成的潜(qian)在语义(yi)表征转化(hua)为精(jing)确的连续(xu)机器人(ren)动(dong)作。
这种架(jia)构让每个系统都能以其最(zui)佳时间尺度运(yun)行。S2“慢思考”高层次目标，而S1则“快思考”实时执行和(he)调整动(dong)作。
Helix的“双系统”架(jia)构。(00:07)
据介绍，S2是基于一(yi)个70亿(yi)参数的开(kai)源、开(kai)放权重(zhong)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)进行了预训练。S1是一(yi)个8000万参数的交叉注意力(li)Transformer架(jia)构，依靠一(yi)个全卷积、多尺度的视觉骨干网络进行视觉处理，该网络从全模拟(ni)环境中完成的预训练中构建。同时，对于分开(kai)的S1和(he)S2，还可以分别进行迭代(dai)，而不(bu)需要寻找统一(yi)的观察空间或动(dong)作表示。
Figure AI表示，他们收集了一(yi)个高质量、多机器人(ren)、多操作员的多样化(hua)遥操作行为数据集，总计约500小时。为了生成自然(ran)语言(yan)条件下(xia)的训练对，还使用了一(yi)个自动(dong)标注的VLM来生成事(shi)后指令。该VLM处理来自机器人(ren)机载摄(she)像头的分段视频片段，并以“为了得到这段视频中看到的动(dong)作，您会给机器人(ren)下(xia)达(da)什么指令？”为提示。训练期间处理过的所有物品都会在评估中被排除，防(fang)止数据污染。
搭载Helix的人(ren)形机器人(ren)训练(00:13)
与(yu)其他方案相(xiang)比，其速度可与(yu)专门(men)用于单一(yi)任(ren)务(wu)的行为克隆策略媲美，同时还能对数千个新测试对象进行零样本泛化(hua)，也可直接输出高维动(dong)作空间的连续(xu)控制(zhi)。
Figure AI成立于2022年，2023年3月正式发布首款(kuan)通用人(ren)形机器人(ren)Figure 01，旨在通过在制(zhi)造、物流、仓(cang)储和(he)零售(shou)等行业执行各种任(ren)务(wu)来解决全球劳动(dong)力(li)短(duan)缺问题，曾获OpenAI、微软、英伟达(da)、英特尔以及亚马逊创始人(ren)贝佐斯等投资，但在今年2月初，Figure AI在宣布即将公(gong)布此次的重(zhong)大(da)进展时表示，将终(zhong)止与(yu)OpenAI合作。
在此次Helix发布后，Figure AI创始人(ren)布雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模扩大(da)1000倍，并称“2025年将是关键(jian)的一(yi)年，我们将开(kai)始生产、出货更多的机器人(ren)，并解决家用机器人(ren)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(yi)提的是，“人(ren)形机器人(ren)第一(yi)股”深圳市优必选科技股份有限公(gong)司（优必选，9880.HK）在Figure AI此次发布的前(qian)一(yi)天（2月20日）也刚刚宣布，针对最(zui)新的开(kai)源推理大(da)模型 DeepSeek-R1，已在人(ren)形机器人(ren)应用场景中进行了验证，最(zui)新测试结果显示，经过多模态能力(li)扩展的DeepSeek-R1能够让人(ren)形机器人(ren)在执行任(ren)务(wu)前(qian)结合看到的场景和(he)接收到的指令进行思考验证，零样本推理水(shui)平与(yu)调优后的同级别大(da)模型推理水(shui)平相(xiang)当。公(gong)司将基于DeepSeek-R1研(yan)发适用于人(ren)形机器人(ren)的多模态具身推理大(da)模型，预期在真实场景的数据调优后，其表现将会进一(yi)步提升。
另一(yi)方面(mian)，OpenAI投资的另一(yi)家机器人(ren)初创公(gong)司1X宣布将在明天有新发布。
同时，OpenAI自2024年底开(kai)始也已在重(zhong)组(zu)机器人(ren)部门(men)，由Meta增强现实（AR）眼镜团队(dui)前(qian)负责(ze)人(ren)凯特琳(lin)·卡利诺夫斯基（Caitlin Kalinowski）负责(ze)机器人(ren)和(he)消费硬(ying)件业务(wu)。今年1月末，OpenAI向美国(guo)专利商标局提交新的商标申请，涉(she)及人(ren)形机器人(ren)、XR、智能手表、可穿戴设备等硬(ying)件设备。
国(guo)内的另一(yi)家机器人(ren)代(dai)表企(qi)业宇树科技近(jin)期也频繁公(gong)布人(ren)形机器人(ren)的算法(fa)升级，宇树科技创始人(ren)、CEO王兴兴也在最(zui)近(jin)的一(yi)次采访中表示，现在AI驱(qu)动(dong)机器人(ren)每天进化(hua)得非常快，AI人(ren)形机器人(ren)在今年年底前(qian)会达(da)到一(yi)个新量级。
看来好戏才刚刚开(kai)始。