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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的东西”。
当(dang)地(di)时间2月(yue)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(shi)觉-语言(yan)-动作）通用(yong)大模型Helix。
Figure AI表示，如(ru)果机器人的能力没有质(zhi)的飞跃，就无法进入家庭(ting)领域，而Helix模型能像人类一样推理。
据Figure AI介(jie)绍(shao)，Helix不仅实(shi)现了对整个机器人的上半身，包括(kuo)手腕、躯干、头部和单个手指输出高速率连续控制，也可以在两(liang)台机器人上同时运行，使它(ta)们能够(gou)解决共享的长距离操作任务(wu)，操作它(ta)们从未见(jian)过的物品。
配(pei)备Helix的图形机器人只需根(gen)据自然(ran)语言(yan)提示，就能拾取几乎任何小型家用(yong)物品，包括(kuo)它(ta)们从未见(jian)过的物品。
与之前的方法不同，Helix使用(yong)一组神经网(wang)络权重来学习所有行为——拾取和放置物品、使用(yong)抽屉和冰箱以及跨机器人交互——而无需针对具体任务(wu)进行微调(diao)。
Figure AI Helix演示视(shi)频。(02:33)
此外，Helix还能够(gou)完全在嵌(qian)入式(shi)低功耗GPU上运行，可立即投(tou)入商业部署。
Figure AI表示，家庭(ting)是机器人技术(shu)面临的最大挑战。与受控的工业环境不同，家庭(ting)中充斥着无数(shu)难以预测的物品。机器人要想在家庭(ting)中发挥作用(yong)，就必须能够(gou)按需生成新的智能行为，尤其是针对它(ta)们从未见(jian)过的物体。而目前，即使是教机器人学会一种新行为，也需要大量的人力：要么是数(shu)小时的博士级(ji)专家手工编程，要么是数(shu)千次的演示。如(ru)果考(kao)虑到家庭(ting)问题(ti)的实(shi)际(ji)规模，这两(liang)种方式(shi)的成本都高得令人望而却步(bu)。而人工智能的其他领域已(yi)经掌(zhang)握了这种即时通用(yong)的方法。如(ru)果能简单地(di)将视(shi)觉语言(yan)模型（VLM）中捕捉到的丰富语义知(zhi)识直(zhi)接(jie)转化为机器人动作，将从根(gen)本上改变机器人技术(shu)的发展(zhan)轨迹。而关键(jian)问题(ti)是如(ru)何从VLM中提取所有的常识性知(zhi)识，并将其转化为可通用(yong)的机器人控制。由此，Figure AI构(gou)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(yong)了“双系统(tong)”方法。
Figure AI表示，之前的方法面临着一个根(gen)本性的权衡(heng)：VLM架构(gou)通用(yong)但不够(gou)快，而机器人的视(shi)觉运动策略快但不通用(yong)。Helix通过两(liang)个互补系统(tong)解决了这一问题(ti)，让两(liang)个系统(tong)经过端对端训练，可以进行通信。系统(tong)1（S1）：快速反应视(shi)觉运动策略，将系统(tong)2（S2）生成的潜在语义表征转化为精确的连续机器人动作。
这种架构(gou)让每个系统(tong)都能以其最佳时间尺度运行。S2“慢思考(kao)”高层次目标(biao)，而S1则“快思考(kao)”实(shi)时执行和调(diao)整动作。
Helix的“双系统(tong)”架构(gou)。(00:07)
据介(jie)绍(shao)，S2是基于一个70亿参数(shu)的开源、开放权重的视(shi)觉语言(yan)模型构(gou)建，该(gai)模型在互联网(wang)规模的数(shu)据上进行了预训练。S1是一个8000万参数(shu)的交叉注意力Transformer架构(gou)，依靠一个全卷积、多尺度的视(shi)觉骨干网(wang)络进行视(shi)觉处理，该(gai)网(wang)络从全模拟环境中完成的预训练中构(gou)建。同时，对于分开的S1和S2，还可以分别进行迭(die)代(dai)，而不需要寻找统(tong)一的观察空间或动作表示。
Figure AI表示，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(shu)据集，总计(ji)约500小时。为了生成自然(ran)语言(yan)条件下的训练对，还使用(yong)了一个自动标(biao)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(shi)频片段，并以“为了得到这段视(shi)频中看到的动作，您(nin)会给机器人下达(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(bei)排除(chu)，防(fang)止(zhi)数(shu)据污染。
搭载Helix的人形机器人训练(00:13)
与其他方案相(xiang)比，其速度可与专门用(yong)于单一任务(wu)的行为克隆策略媲美，同时还能对数(shu)千个新测试对象进行零样本泛化，也可直(zhi)接(jie)输出高维动作空间的连续控制。
Figure AI成立于2022年(nian)，2023年(nian)3月(yue)正式(shi)发布首款(kuan)通用(yong)人形机器人Figure 01，旨在通过在制造、物流、仓储和零售等行业执行各种任务(wu)来解决全球劳动力短缺问题(ti)，曾(ceng)获OpenAI、微软(ruan)、英伟(wei)达(da)、英特尔以及亚马逊创始人贝佐斯等投(tou)资，但在今年(nian)2月(yue)初，Figure AI在宣布即将公布此次的重大进展(zhan)时表示，将终止(zhi)与OpenAI合作。
在此次Helix发布后，Figure AI创始人布雷特·阿德科(ke)克（Brett Adcock）表示想要将Helix的规模扩大1000倍，并称“2025年(nian)将是关键(jian)的一年(nian)，我们将开始生产、出货更多的机器人，并解决家用(yong)机器人的问题(ti)”。
阿德科(ke)克也表示，还有很(hen)长的路要走，“但这是可行的”。
值得一提的是，“人形机器人第一股”深圳市优必选科(ke)技股份有限公司（优必选，9880.HK）在Figure AI此次发布的前一天（2月(yue)20日）也刚刚宣布，针对最新的开源推理大模型 DeepSeek-R1，已(yi)在人形机器人应用(yong)场景(jing)中进行了验证，最新测试结果显示，经过多模态能力扩展(zhan)的DeepSeek-R1能够(gou)让人形机器人在执行任务(wu)前结合看到的场景(jing)和接(jie)收到的指令进行思考(kao)验证，零样本推理水(shui)平与调(diao)优后的同级(ji)别大模型推理水(shui)平相(xiang)当(dang)。公司将基于DeepSeek-R1研发适用(yong)于人形机器人的多模态具身推理大模型，预期在真实(shi)场景(jing)的数(shu)据调(diao)优后，其表现将会进一步(bu)提升。
另(ling)一方面，OpenAI投(tou)资的另(ling)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(di)开始也已(yi)在重组机器人部门，由Meta增强(qiang)现实(shi)（AR）眼镜团队前负(fu)责人凯特琳·卡利诺(nuo)夫斯基（Caitlin Kalinowski）负(fu)责机器人和消费硬件业务(wu)。今年(nian)1月(yue)末，OpenAI向美国专利商标(biao)局提交新的商标(biao)申请，涉及人形机器人、XR、智能手表、可穿戴设备等硬件设备。
国内的另(ling)一家机器人代(dai)表企业宇树科(ke)技近(jin)期也频繁公布人形机器人的算(suan)法升级(ji)，宇树科(ke)技创始人、CEO王兴兴也在最近(jin)的一次采访中表示，现在AI驱(qu)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(di)前会达(da)到一个新量级(ji)。
看来好戏才刚刚开始。