施行使命时，Figure 02 机械人能像人类一样天然地挪动双手，同时调整头部和身体，以获得最佳的操做视角和勾当范畴。

　　Helix 是首个完全运转正在嵌入式低功耗 GPU 上的 VLA，意味着它已具备间接贸易化摆设的能力。画面中的汉子言简意赅就给两个 Figure 02 机械人交接了使命——使用 Helix AI 模子，推理面前这些第一次看到的物品所属的，然后协做好。

　　若何从 VLM 中提取这些常识性学问，并将其为可泛化的机械人节制？而这恰是打制 Helix 的焦点方针——让机械人能实正理解和施行各类复杂使命，使其具备更强的顺应能力。

　　为了支撑这种高效运算，每台配备 Helix 的 Figure 机械人都拆有双低功耗嵌入式 GPU，通过高效的并行计较实现流利的节制结果。

　　手艺冲破的背后有着本钱市场的强力支撑。Figure 正在月初的时候暗示，公司已取宝马制制公司以及一家未透露姓名的美国大客户告竣合做。Adcock 透露，这些合做关系将为「将来四年内实现 10 万台机械人」奠基根本。

　　配备 Helix 的 Figure 机械人现正在几乎能够拾取任何小型家用物品，只需遵照天然言语指令即可完成操做。

　　降低锻炼成本是鞭策机械人普及的环节。通过采用端到端的锻炼方式，Helix 可以或许间接从原始像素和文本号令映照到持续动做。

　　而 S1 系统则以 200Hz 高频次运转，基于 S2 的指令和及时数据，切确节制机械人的每个动做。

　　这对机械人同伴家务从打一个行云流水，当机械人递过来一个苹果，另一个机械人秒 Get 火伴的心思，自动递过去一个黑色大碗，搭配暗黑色调，赛博朋克气概拉满。

　　「引见 Helix，我们最新的 AI，它的思维体例更接近人类。要让机械人实正走进家庭，我们需要能力上的庞大飞跃。Helix 可以或许顺应并操做任何家居物品。」。

　　既然 AI 正在图像识别、言语理解等范畴曾经展示出强大的进修能力和立即泛化能力，那为什么不操纵视觉言语模子（VLM）中堆集的丰硕语义学问来指点机械人行为，出格是这些模子通过对互联网大规模数据的进修，曾经堆集了大量关于物体、场景和行为的常识性学问。

　　取保守机械人系统比拟，Helix 最大的劣势正在于无需繁琐的使命演示或复杂的编程，就能自从完成从简单的物品抓取到复杂的协做使命等多样化操做。

　　凭仗强大的泛化能力，Figure 机械人可以或许通过天然言语指令，识别和操做数千种分歧外形、大小、颜色和材质的家居用品，即便是从未见过的物品也能精确处置。

　　具体来说，Helix 是一种通用的视觉-言语-步履（VLA）模子，它融合了、言语理解和进修节制能力，旨正在处理机械人手艺中持久存正在的多个难题。

　　手艺层面上，Helix 的运做依赖于两个慎密共同的系统。一个是担任高层语义理解的 System 2（S2，7B 参数），另一个是担任及时节制的 System 1（S1，80M 参数）。

　　取以往的方式分歧，Helix 仅利用一组神经收集权沉来进修所有行为——从拾取和放置物品，到利用抽屉和冰箱，再到跨机械人交互——无需针对特定使命进行额外微调。

　　正在现实使用场景中，Figure 02 不只能切确节制每一个手指的动做、手臂的活动轨迹、头部的转向和身体姿势，更主要的是实现了及时全体协调结果。

　　显而易见，这些方式不只耗时吃力，并且成本昂扬，难以正在家用机械人范畴大规模普及。基于此，Figure 团队提出了一个新的解题思。

　　分类冷藏，这对机械人同伴分工明白，共同默契，拾掇完还不忘关上冰箱门，比一些实人室友还要靠谱。

　　用更通俗的线 担任「步履」。此中，S2 系统以 7-9Hz 的频次运转，持续处置机械人摄像头拍摄的画面和领受到的言语指令，将其为机械人能够理解的行为指令。

　　但取尺度化的工业分歧，家庭场景复杂多变，衣物可能皱皱巴巴地散落正在遍地，餐具可能有着分歧的外形和材质，以至每天城市呈现全新的物品，这对家庭机械人的顺应能力提出了极高的要求。

　　Figure 创始人 Brett Adcock 正在 X 平台发文称，Helix 团队的方针是霸占通用机械人手艺——让每个家庭都能具有一台机械人，虽然还有很长的要走，但目前的曾经初见成效。

　　客岁，这家人形机械人公司完成了 6。75 亿美元的 B 轮融资，投资方包罗 OpenAI、微软、英伟达和 Jeff Bezos，融资后估值达到 26 亿美元。

　　虽然这种评价有些过甚其辞，但 Helix 确实处理了家用机械人范畴持久以来的一个焦点难题，正在抱负的家庭场景中，你能够简单地告诉机械人做某事，它就会去做。

　　据悉，Helix 仅利用了约 500 小时的高质量监视数据（仅为保守方案的 5%），却实现了更强的泛化能力。并且，Helix 还通过梯度反向和时间偏移机制，让锻炼可以或许成功地使用到现实场景中。」Figure 公司暗示，「若是将 Helix 规模扩大 1000 倍，当它可以或许驱动数百万个机械人时，将为人类社会带来庞大的改变。」？。

　　取 OpenAI 官宣「分手」后，人形机械人公司 Figure 正在 X 平台放出大言，其内部 AI 模子取得严沉冲破，将正在接下来的 30 天内展现前所未见的立异。

　　科技巨头对人形机械人范畴的稠密投资，大概预示着这个市场可能即将送来拐点，家用机械人市场无望送来雷同智妙手机的迸发期。

　　Helix 是首个可以或许对整小我形机械人上半身进行高速持续节制的 VLA，包罗手腕、躯干、头部以及单个手指。

　　正在测试中，两台 Figure 机械人共享统一套模子权沉，无需为每台机械人零丁锻炼或进行多阶段锻炼，仅通过简单的言语指令就能默契共同。

　　好比，当系统收到「把饼干袋递给左边的机械人」，接着「将饼干袋放入抽屉」如许的持续指令时，两台机械人能完满共同完成使命，即便是初次碰到的物品也妙手拿把掐。

　　据 Figure 引见，这种协调的精准节制正在机械人范畴是一个严沉冲破，由于身体各部位的挪动会彼此影响，构成复杂的连锁反映，保守手艺往往很难处理这个问题。

　　保守的处理方案往往需要投入大量资本。一种是请博士级专家破费大量时间为每个具体使命编写特地的法式；另一种是通过数千次频频示范来锻炼机械人进修特定动做。