Figure亮出底牌了

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文章摘要

Brett Adcock于2月21日宣布推出Figure的Helix模型，标志着人形机器人技术进入新阶段。作为与OpenAI终止合作后的首个核心技术成果，Helix通过整合视觉、语言理解和动作控制，实现了对机器人领域多项长期挑战的突破。该模型首次实现了对整个人形机器人上身（包括手指、手腕、躯干和头部）的高速连续控制，并支持多机器人协作执行复杂任务。

Helix的核心创新在于其“系统1+系统2”的双层架构设计。系统2采用预训练的视觉语言模型，以7-9Hz频率处理场景理解和语义分析；系统1则以200Hz高频运行，将语义信息转化为精确动作指令。这种解耦架构既保证了高级语义理解的泛化能力，又实现了毫秒级实时响应，解决了传统方法在速度与通用性之间的根本性矛盾。测试显示，机器人能通过自然语言指令处理数千种未见过的物品，包括易碎的玻璃器皿和柔软衣物，准确率显著提升。

在公开的演示视频中，两个搭载Helix的机器人展示了突破性协作能力。它们通过纯语言指令完成物品分类存储：识别密封与需保鲜物品，分别放入抽屉和冰箱，并在交接过程中自主调整动作轨迹。这种零样本协作无需预先角色分配或任务微调，仅依靠统一神经网络权重实现。特别值得注意的是，机器人能理解抽象指令如“捡起沙漠物品”，准确识别玩具仙人掌并执行安全抓取动作。

技术层面，Helix通过三项关键创新突破行业瓶颈：其200Hz控制频率匹配专业单任务系统，同时实现零样本泛化；采用标准开源架构降低开发门槛；仅需500小时训练数据即达到商用水平，效率较传统方法提升20倍以上。这种高效率源于对视觉语言模型知识的直接转化，将原本需要数百次演示的新技能简化为自然语言对话。

商业化进程方面，Helix已具备嵌入式低功耗GPU运行能力，为大规模部署奠定基础。Figure与宝马的工厂合作案例显示，人形机器人正从工业场景向家庭环境延伸，其处理不可预测家居环境的能力引发市场高度期待。行业专家评价该技术“弥合了语言理解与精确控制的鸿沟”，投资界则关注其量产前景——创始人透露将实现“机器人制造机器人”的批量生产模式。

尽管取得显著进展，Figure团队强调当前成果仅是技术探索的起点。随着模型规模千倍级扩展，人形机器人在复杂环境中的自主决策能力和任务范围有望实现质的飞跃。这种技术演进或将重新定义家庭服务机器人的应用边界，推动整个行业进入新的发展阶段。