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作者 | 許麗思

編輯 | 漠影

機器人前瞻2月21日報道，剛剛，美國人形機器人獨角獸Figure AI重磅推出了一款通用型視覺語言動作(VLA)模型——Helix，能夠將感知、語言理解與學習控制融為一體，首次實現了對人形機器人完整上半身高速連續控制。

只需一句自然語言指令、不需要任何事先演示或定制編程，人形機器人就能抓取幾乎所有家庭小物件，包括數千種訓練時從未接觸過的物品。

一、首次實現人形機器人上半身高速連續控制

Figure表示，Helix模型創造了多項業界首次：

全上半身靈活操控：Helix是首個能對仿人機器人完整上半身（包括手腕、軀干、頭部及每根手指）實現高速連續控制的VLA模型。

多機器人協作：Helix首次讓雙機器人系統協同完成長期復雜任務，兩臺機器人能共同處理從未見過的物品，例如合作整理陌生雜貨。

萬物皆可抓取：機器人現在只需一句自然語言指令，就能抓取幾乎所有家庭小物件，包括數千種訓練時從未接觸過的物品。

單一神經網絡：與過往技術不同，Helix僅用一套神經網絡參數就能學習所有技能——取放物品、開關抽屜冰箱、跨機器人交互等，無需任何任務專屬微調。

商用就緒：Helix是首個完全運行在低功耗嵌入式GPU上的VLA系統，已具備直接商業部署能力。

在測試中，機器人機器人成功地處理了數千件雜亂無章的新物品——從玻璃器皿和玩具到工具和衣服，并且無需任何事先演示或定制編程。

值得一提的是， 當提示“撿起沙漠物品”時，Helix 不僅會識別出玩具仙人掌符合這個抽象的概念，還會選擇最近的手并執行所需的精確運動命令，牢牢地抓住它。

這種通用的“從語言到動作”的抓取功能為在非結構化環境中部署人形機器人提供了更大的可能性。

在一個更加復雜的應用場景中，當主人把Figure機器人從未見過的雜物放置在桌上時，兩個機器人可以進行相互協作，把雜物進行歸類放置。

機器人甚至細心到，知道瓶裝的物品應該放置在冰箱門上的置物筐中才不會容易翻倒，而不是往冰箱里隨便一塞就了事；另一個機器人，還明白餅干應該放置到抽屜中。

收拾好后，它們還會記得貼心地把抽屜關好、關上冰箱門。

二、開創性采用雙系統架構

Helix的系統由兩個部分組成——即”系統1+系統2″架構，實現對仿人機器人上半身的高速精準控制：

系統2：基于7B參數的開源VLM，以7-9Hz頻率運行，負責場景理解與語義解析，確保跨物體、跨場景的泛化能力。

系統1：80M參數的視覺運動策略模型，以200Hz頻率將S2的語義表征轉化為連續動作指令，實現毫秒級實時響應。

這種解耦架構讓兩個系統各司其職：S2專注慢思考，負責制定戰略，S1負責實時執行和調整行動術。

和現有方法相比，Helix采用的這種設計，使其可以兼顧速度和泛化，在保持專業單任務策略速度的同時，零樣本泛化處理數千種新物品，并且可拓展性強、架構極簡，還能允許開發者單獨迭代每一個系統。

據了解，Helix僅憑借極少的資源，就實現了強大的物體泛化能力。團隊訓練Helix總共使用了約 500 小時的高質量監督數據，這只占先前收集的視覺語言動作（VLA）數據集規模的5%不到，而且無需依賴多機器人實體收集或多階段訓練。

并且，盡管數據需求相對較少，但Helix依舊能夠擴展應用到更具挑戰性的全身型仿人機器人上半身控制的動作空間，實現高速率、高維度的輸出。

結語：人形機器人加入融入人類生活

與在規范化的工業環境不同，機器人如果要真正應用到家庭環境中，就必須應對家庭環境中各種不可控的因素，每個物品都有不可預測的形狀、大小、顏色和紋理，機器人會面對許多以前從未見過的物體，需要能夠按照實際情況生成智能新行為。

而作為首款能根據自然語言指令直接控制整個人形機器人上半身的VLA模型，Helix無需任何針對特定任務的示范、無需大量的手動編程，就能即時生成長期的、協作性的、靈巧的操作動作，展現出了強大的物體泛化能力。

這種能力，展現出人形機器人實現近乎人類的環境適應性的巨大潛能。而隨著模型規模的不斷擴展，也將為人形機器人真正進入家庭等更多負責環境、融入人類生活創造了更多可能性。