Figure AI公布重大成果
2月21日，Figure AI公司发布了一款名为VLA的端到端人形机器人通用大模型Helix。这一消息迅速在AI机器人领域引起了广泛关注。专家们表示，若机器人的性能未能显著提高，其进军家庭市场的机会可能会受到限制。Helix模型具备的类似人类的推理功能，为行业进步带来了新的生机。
目前，家庭环境中的机器人应用遭遇诸多挑战。然而，Helix模型的最新推出，有望扭转这一状况。该模型赋予装备了图形机器人的能力，使其能够根据自然语言指令，轻易识别并捕获各类小型家居物品。即便面对未曾接触过的物品，也能灵活应对。
家庭应用难题待解
为确保家庭环境中的高效应用，机器人必须具备自主生成新型智能行为的能力，特别是对未接触过的物体进行操作。但现状并不乐观。目前，教授机器人新技能通常需投入大量人力，可能是博士级别专家耗时数小时的手动编程，也可能是数千次的操作示范。
机器人家庭技术的普及进程受到诸多挑战，特别是成本高昂和效率低下的问题尤为突出。面对这一状况，急切地需要研发一种技术，该技术能使机器人迅速掌握并执行新的任务。恰在此时，Helix模型的出现似乎为解决这一难题提供了新的方向。
Helix变革发展轨迹
直接将视觉语言模型所蕴含的深层语义信息应用于机器人动作，有望彻底改变机器人技术发展的轨迹。Figure AI指出，关键在于如何从VLM中挖掘出常识性知识，并将其有效转化为适用于机器人操控的普遍策略。
以往的研究手段在根本层面需进行权衡考量，尽管VLM架构具备广泛适用性，其速度却不够理想；而机器人视觉运动策略虽然速度较快，但通用性不足。Helix模型针对这一难题实现了创新性突破，有望打破技术瓶颈，促进机器人更快地应用于家庭环境。
系统1的关键作用
Helix采用了系统1（S1），该系统在快速视觉运动策略中扮演关键角色。系统1能够将系统2（S2）生成的潜在语义表征，精确地转换为连续的机器人动作。系统1基于一个包含8000万个参数的交叉注意力Transformer架构。它运用全卷积和多尺度的视觉骨干网络，以执行视觉处理任务。
该网络在全模拟环境中经过预先训练构建，Figure AI收集了包含高质量、多机器人及多操作员行为的多样化遥操作数据集，累计时长约为500小时。这些努力使得S1表现出色。
S1性能表现优越
S1方案在速度上与专为单一任务设计的行为克隆策略相仿。同时，该方案能够对数千个全新的测试对象实现零样本泛化。此外，它可以直接输出高维动作空间的连续控制。因此，运用Helix模型的机器人将展现出更高的灵活性和效率，以应对各种任务。
家庭环境中机器人复杂操作的实现，显著提升了它们处理未知环境和物体的能力。这一成就预计将显著推动家庭机器人市场的扩张。
优必选的新技术进展
2月20日，被称为“人形机器人领域先驱”的优必选公司宣布，其最新推出的开源推理大模型DeepSeek - R1已成功在相关场景中完成人形机器人应用验证。根据测试数据，DeepSeek - R1的多模态能力显著提升，使机器人能更好地结合特定场景与指令进行思考和验证。此外，该模型的零样本推理能力与经过调优的同级别大模型相当。
优必选正致力于运用该技术，构建适用于人形机器人的多模态具身推理模型。经过在现实环境中的数据优化，该模型性能有望实现显著提升。此举反映了业界企业在智能机器人研发领域的深入研究。
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