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人形機器人巨頭Figure AI推出Helix模型,讓機器人“秒懂”世界!

http://www.debgrams.com 2025-02-21 14:36 來源:金十數(shù)據

與OpenAI決裂不久后,F(xiàn)igure AI正式發(fā)布Helix,號稱能讓機器人像人類一樣理解世界、執(zhí)行任務,而無需專門訓練。

Figure AI于周四終于揭曉了促使其與投資方之一OpenAI斷絕關系的“重大突破”:Helix,一種全新的雙系統(tǒng)AI架構,使機器人能夠理解自然語言指令,并操控從未見過的物體,而無需針對每個物體進行特定的預訓練或編程。

Figure AI是一家專注于構建AI賦能仿人機器人的美國初創(chuàng)公司,不久前剛宣布與OpenAI徹底分道揚鑣,首席執(zhí)行官Brett Adcock解釋稱,Helix在機器人智能方面的突破讓這家公司不再需要與OpenAI合作。這一決定距兩家公司去年宣布合作僅幾個月,當時Figure AI還完成了一輪6.75億美元融資,估值達到26億美元,以推動其Figure 02機器人開發(fā)。

這家人形機器人公司今年早些時候獲得6.75億美元B輪融資,投資者包括OpenAI、微軟、英偉達和杰夫·貝索斯,當時估值達26億美元。據報道,該公司正尋求額外15億美元融資,如果成功,其估值將飆升至395億美元。

這家總部位于加州桑尼維爾(Sunnyvale)的初創(chuàng)公司開發(fā)了一種視覺-語言-動作(Vision-Language-Action, VLA)模型,統(tǒng)一了感知、語言理解和學習控制能力,使其能夠進行泛化應用。

與傳統(tǒng)機器人必須針對每項新任務進行大量編程或示范學習不同,Helix模型結合了高級推理系統(tǒng)和實時運動控制系統(tǒng)。這兩個系統(tǒng)有效彌合了語義理解(知道物體是什么)與運動控制(知道如何操控物體)之間的差距。

Helix的突破在于其雙系統(tǒng)架構,模仿人類認知:一個擁有70億參數(shù)的“系統(tǒng)2”視覺-語言模型(VLM),處理高階理解能力,運行頻率7-9Hz(即每秒更新9次),用于結構化和復雜任務的推理,相當于“深思熟慮”;以及一個擁有8000萬參數(shù)的“系統(tǒng)1”視覺-運動控制策略(visuomotor policy),運行頻率200Hz(即每秒更新200次),將指令轉化為精確的物理動作,相當于“直覺反應”。

這一突破使機器人能夠隨著時間推移變得更加強大,而無需頻繁更新系統(tǒng)或訓練新數(shù)據。為了展示這一技術,F(xiàn)igure AI發(fā)布了一段視頻,展示兩臺Figure機器人協(xié)作整理雜貨,一臺機器人遞物品,另一臺機器人則將物品放入抽屜和冰箱。

Figure聲稱,這兩臺機器人此前并不知道它們正在處理的物品,但仍然能夠識別哪些應該存放在冰箱里,哪些需要保持干燥存放。

"Helix可以泛化至任何家居物品," Adcock在社交媒體上表示。"就像人類一樣,Helix能夠理解語音、推理問題,并能抓取任何物體——且無需訓練或額外編程。"

Figure聲稱,這一模型在機器人技術領域創(chuàng)造了多個首次突破。它能以200Hz(每秒200次)的速率持續(xù)控制整個仿人機器人上半身,包括手指、手腕、軀干和頭部方向的動作。它還能讓兩臺機器人協(xié)作處理從未見過的物體,共同完成任務。

與以往的方法不同,Helix不依賴任務特定的微調,而是使用同一組神經網絡權重處理所有行為。其中,一個系統(tǒng)解析語音和視覺數(shù)據,實現(xiàn)復雜決策,而另一個系統(tǒng)則將指令轉化為精準的運動控制,實現(xiàn)實時響應。

"我們已經為此研究了一年多,目標是徹底解決通用機器人問題," Adcock在社交媒體上表示。"僅靠編程無法解決這一問題,我們需要機器人能力實現(xiàn)質的飛躍,才能擴展至10億臺機器人級別。"

Helix這一突破開啟了機器人領域的全新“擴展法則”——不再依賴編程,而是通過大規(guī)模集體學習,使模型在無需專門訓練的情況下變得更強大。

Figure AI采用500小時的遠程操作機器人行為數(shù)據訓練Helix,并利用自動標注流程為每個示范生成自然語言指令。整個系統(tǒng)運行在機器人內部的嵌入式GPU上,使其能夠立即投入商業(yè)使用。

Figure AI透露,已與寶馬(BMW)制造部門以及一家未披露的美國主要客戶達成合作。該公司預計,這些合作將為未來四年內部署10萬臺機器人奠定基礎。

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