打拳、舞蹈、赛马拉松……"不务正业"的机器东说念主终于能帮东说念主洗一稔了！

刚刚，Figure 公司首创东说念主 Brett Adcock 发布了一段 Figure.02 机器东说念主在家中洗一稔的演示视频。

视频里，机器东说念主半蹲，双手同一，左手拿着衣篓，右手一件件将一稔放进洗衣机，半途还时常诊疗衣物的位置。

据 Adcock 默示，这套动作也曾在办公室里连气儿测试了一个月，而这次是机器东说念主初度在果然家庭环境中完成这一任务！

从之前的良马车间到分拣活水线，再到家里的洗衣房，行业标杆 Figure 终于"登峰造极"，兑现了真确的工业和家用场景操作。

那么，Figure 到底作念了什么？

洗一稔这件"小事"

关于机器东说念主来说，洗一稔这项任务不错分为两个层面：

在哪洗，意味着机器东说念主的场景落地身手

如何洗，体现机器东说念主具体的手艺执行身手

就像起原 Adcock 提到的，搭载 Helix 的 Figure.02 在办公环境跑了一个月后才在家庭环境中落地，这就体现出任务场景（task environment）之于机器东说念主这类智能体的伏击性。

在工业场景下，机器东说念主靠近的是结构化、雷同、笃定的任务。像安装零件、转移物体这么的任务，皆具备了了、可控的操作经过。

同期，工业场景中物体和栽植的位置皆相对固定、透明、尺度化，接近一个"舆图全开"的阻塞空间，机器东说念主基本上不会受到外界的过问。

与工业场景比较，家庭场景则充满不笃定性和不透明性。举例，不同的家庭里面嘱咐具有各样性，物体摆放频繁莫得尺度，家庭场景下任务见解比较模糊。

同期，家庭环境还波及与东说念主类和其他栽植的永久、多轮交互。机器东说念主既需要保持褂讪性还要确保对东说念主类的安全性。

在"洗一稔"任务中，机器东说念主不仅要靠近不同种类、数目、分量和材质的一稔，还要针对不同的家庭嘱咐收受相应的行为（视频中的半蹲）。

因此，当 Figure.02 开动"洗一稔"，就意味着机器东说念主正从受控的工业空间，逐渐走进不行商量的东说念主类生计。

那接下来，问题就酿成了：机器东说念主，该如何洗一稔？

对东说念主类来说，洗衣经过并不复杂，但对机器东说念主而言，则需要抓持限制、动态视觉、物体识别、力反馈、任务规画等多种身手协同。

与此同期，一稔述为柔性物体，相较于杯子、瓶子这类刚性物体，莫得褂讪的外形（其体式会跟着外力的施加而变化）和了了的 affordance（可供性），这使得感知、规画与操作皆愈加繁难。

于是，在靠近像一稔这么的柔性物体时，机器东说念主如何学习并泛化出褂讪的动作战术，就成了手艺破裂的过失。

为此，Figure.02 上搭载的端到端双系统 VLA—— Helix，成为了一种潜在的责罚决策。

Helix 是第一个双系统 VLA 模子，用于对扫数这个词东说念主形上身进行高速、聪惠的限制。

其中，System 2 是一个 7B 视觉谈话模子，以每秒 7 – 9Hz 对图像媾和话教唆进行高层语义推理。

System 1 则是一个 8000 万参数的 Transformer 模子，以 200Hz 的频率将前者输出的潜在向量及时漂泊为精确的躯壳限制信号，兑现对东说念主形机器东说念主上半身（包括要道和手指）的完好动作限制，扫数这个词系统鸠合谈话、图像、机器东说念主景色信息协同职责，具备高度泛化与反馈身手。

在将一稔放入洗衣机的过程中，Helix 的 System 2 通过视觉与谈话意会，识别洗衣机进口和衣物位置，并生成高层语义默示。System 1 则以高速将其漂泊为连气儿限制信号，和洽机器东说念主诊疗位姿、褂讪下肢、操作手臂，兑现精确投放。

此外，在之前的手艺推文中，Helix 主打的是上半身限制（Whole Upper Body Control），但要是咱们仔细不雅察最新的洗衣 demo，就不难发现，这一动作过程其实更像是有腿部参与的全身限制（Whole Body Control）。

在操作过程中，机器东说念主需要迤逦膝盖、诊疗自己位姿（pose），从而准确地找到洗衣机的进口，把脏一稔放进去。同期，在手臂和手指操作的过程中，下半身还要保持褂讪。

这就使这段超越 40 秒的长程任务的难度变得额外大。（莫得摇操）

这也恰是这次 demo 的亮点。

不外，当咱们平缓下来念念考，不难发现，Figure.02 展示的其实并不是一个严格意旨上的完好的洗衣经过。

正如眼尖网友指出的，真确的洗衣经过应包括：

机器东说念主提起满满一篮洗衣物、走向洗衣机、绽放、装载、遴荐关系设立、关闭、启动、取出并放入烘干机并执行交流操作，或将其挂起来晾干、折叠，然后收起来的过程。

然则，这种明白雇务，增多不休的面貌亦然当代机器东说念主从工业到家庭跃迁的必经之路：

机器东说念主每每等于先在严格不休的环境中学习子任务，随后系统自动放宽规则，赋予其更高摆脱度与自稳当身手。

One more thing

自本年 2 月退出与 OpenAI 的合作，释出 Figure.02 和 Helix 后，Figure 似乎并莫得什么"大动静"。

在洗衣 demo 之前，Figure 在 6 月份发布了 Figure.02 在快递分拣场景的 demo。

在物流场景中，Helix 系统通过数据延迟和架构转换，显耀进步了处理各样化包裹的身手，达到了接近东说念主类水平的速率和可靠性。

具体而言，Helix 现在好像快速处理包括变形聚乙烯袋和扁平信封在内的多种复杂包裹类型，平均处理时分裁汰至 4.05 秒 / 件，条形码扫描奏凯率进步至 95%，展现了弘远的自稳当身手和天真性。

而在 7 月份，则放出了一个相对重磅的音书：F.03 电板。

电驱算作咫尺机器东说念主的主流驱动面貌，其性能和效果在很猛进度上依赖于电板手艺的逾越。

Figure 的 F.03 电板显耀进步了能量密度，优化了安全性与可靠性，同期训斥了本钱和体积，成为电驱机器东说念主鸿沟的新标杆。

那么，电板来了，Figure.03 还会远吗？

参考迷惑

[ 1 ] https://x.com/adcock_brett/status/1950687436801220798

[ 2 ] https://www.figure.ai/

[ 3 ] https://www.youtube.com/watch?v=lkc2y0yb89U&t=2s

[ 4 ] https://www.figure.ai/news/helix

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