西风 发自 凹非寺克孜勒苏柯尔克孜防火门胶

量子位 | 公众号 QbitAI

估值达390亿美元、英伟达持续看好的Figure，刚刚放出了新进展，引来大量网友围观。

这次，其机器人能够自主、端到端全流程整理客厅了。

只见它先是喷洒消毒液擦拭了茶几（毛巾撩到肩膀头子好好笑）：

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接着将茶几和沙发上的杂物拾起，归置到了收纳桶中：

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随后又把抱枕摆正：

后，它甚至拿起遥控器，按下了关机键，还强迫症似的把遥控器也摆摆好：

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网友看完这套行云流水的操作克孜勒苏柯尔克孜防火门胶，纷纷让团队赶快安排现场直播演示。

还有网友认为，难的并不是让机器人移动物体，而在于让它理解你喜欢的是什么样子。

值得提的是，背后支撑这突破的，正是Figure团队自主研发的具身大脑Helix 02。

就在个月前，搭载该系统的Figure 03机器人，已在庭厨房场景中完成了从洗碗机取盘到放入橱柜的整套自主操作。

近4分钟，机器人全程没有重置、人为干预、也没有遥操作，将行走、抓取、搬运、放置等61个操作气呵成：

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据了解，此次解锁客厅整理新任务，团队并未新增法，也未进行特殊场景的工程适配，仅通过补充新场景数据，便让Helix 02系统成功掌握了这复杂日常任务。

仅补充新数据，Helix 02就能掌握全新任务

Helix 02于个多月前发布。它是套单经网络系统，能够直接通过像素控制全身，支撑机器人在整间屋子内完成灵活且长周期的自主任务。

具体来说，Helix 02造了个统的视觉—运动经网络——

个统全身行走—操作的体化VLA模型（A Unified Whole-Body Loco-Manipulation VLA）。

它把机载的全部传感器、视觉、触觉与本体感知直接接到所有执行器上，让机器人把“感觉、思考、行动”当成件事来做。

实现这点的关键，在于Figure在去年2月发布的Helix双（快慢）系统架构基础上，引入了个新的System 0，用于全身控制。

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至此克孜勒苏柯尔克孜防火门胶，Helix 02形成了套从像素到扭矩（torque）的紧密层系统：

System 2：慢系统，负责层语义理——理解场景、理解语言，并将任务拆解为系列行为目标。System 1：快系统，以200 Hz的频率进行快速思考，将感知结果转化为全身关节目标。System 0：以1kHz的频率执行，负责平衡、接触处理以及全身协调执行。

System 0是个学习得到的全身控制器：它基于1000多小时的人类运动数据训练，并结了仿真到现实（sim-to-real）的强化学习。

System 0用个经网络先验，替代了109504行手工编写的C++控制代码，负责把每个动作执行得稳定、自然且可控。

从定位上看，System 0是个面向人形机器人的全身控制基础模型，不为某个具体动作服务。它学习的也不是“如何走路”或“如何伸手”，而是种底层的先验：人在保持平衡与稳定的前提下，通常是怎么运动的。

这也是Helix 02的物理具身核心所在——

当上层系统在规划“做什么”时，System 0负责保证“身体能不能顺利、稳定地把这件事做出来”。

与传统做法中为行走、转向、下蹲、伸手分别设计励函数不同，System 0直接从大规模、多样化的人类运动数据中，学习对人类动作的整体跟踪能力。

在复现这些动作的过程中，策略自然学会了如何在各种行为之间协调受力、调整姿态并维持平衡，从而覆盖通用行走—操作所需的完整能力范围。

如果说System 0解决的是“全身动作执行的时候保持稳定”，那System 1解决的就是：所有感知信息，如何变成可执行的全身动作。

Helix 02中，System 1接入了全部传感器，保温护角专用胶并直接控制整台机器人：

输入：头部摄像头、手掌摄像头、指触觉传感器，以及全身本体感知。输出：覆盖双腿、躯干、头部、手臂、手腕与每根手指的完整关节控制。

这种从像素到全身（pixels-to-whole-body）的架构，使System 1能够将机器人自身状态与环境视为个强耦的整体系统来进行理。

后，System 2承担语义理，负责处理场景、理解语言，并为System 1生成语义的隐式目标。

目前，仅需补充新数据，Helix 02就能掌握需要融移动能力、操作灵活与环境感知能力的全新任务。

总结本次全新演示，Helix 02在房间内自如行走的同时，持续完成对各类物品、工具及容器的操控。团队强调，他们未研发新法、未开展特殊场景定制化开发，系统就已习得了以下技能：

协同使用工具清洁表面：先用喷壶湿润脏污表面，再用毛巾用力擦拭，清除污渍。动态操控柔物品：灵活应对毛巾的复杂形态变化，将毛巾从手臂上取下、调整毛巾角度以适配清洁需求、把毛巾甩搭至肩头以腾出双手。完成复杂双手协同操作：双手端起收纳盒并保持稳定，同时将桌上积木舀入盒中。采用全身协作策略提升率：将收纳盒夹在腋下，腾出双手捡拾玩具。完成物体抛接动作：以快速可控的动作将枕头抛回沙发。手内调整物体姿态以执行精细任务：拿起遥控器后，在手中调整其朝向，按下关机键关闭电视。移动过程中调整工具存放式：在切换任务的间隙，将毛巾暂时夹在腋下。控步穿行狭窄空间：侧身穿过茶几与沙发之间的狭小缝隙，同时不间断进行物品操控。

后团队还表示，随着可执行任务的不断增加，Helix 02的技能库持续扩充，将逐步迈向套人形机器人系统，就能完成庭与办公场景下的各类日常任务。

Figure：估值390亿美元、英伟达持续看好

Helix 02、Figure机器人背后团队Figure。量子位之前也有介绍过，成立于2022年5月。创始人Bret Adcock是位连续创业者，曾创办电动飞机上市公司。

2024年3月，Figure初代机器人Figure 01正式发布，同期与OpenAI达成作。

时隔仅5个月，二代产品Figure 02亮相。依托与OpenAI的作，这款机器人搭载了定制训练的AI模型，配备麦克风与扬声器模块，可实现与人类的语音交互。

不过作并未持续太久，去年2月，Figure突然宣布与OpenAI解约。据Techcrunch报道，双作破裂的核心原因，在于AI模型与机器人硬件的集成环节出现分歧。

即便与OpenAI分道扬镳，Figure的发展势头依旧迅猛。

这公司自创立之初就备受科技巨头青睐，OpenAI、微软、英伟达等企业均曾对其押注。去年9月，Figure完成C轮融资，斩获10亿美元承诺资本，投后估值举攀升至390亿美元，创下目前公开信息里具身智能赛道的估值纪录。

C轮融资由Parkway Venture Capital投，英伟达继续加注，Brookfield Asset Management、麦格理资本、英特尔资本、Align Ventures、Tamarack Global、LG Technology Ventures、Salesforce、T-Mobile Ventures、通风投等也都有参与。

参考链接：

[1]https://x.com/Figure_robot/status/2031038981333565949

[2]https://www.figure.ai/news/helix-02-living-room-tidy

— 完 —

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