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機器人全程自主收拾客廳!390億美元估值機器人新技能

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西風 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

估值高達390億美元、英偉達持續(xù)看好的Figure,剛剛放出了最新進展,引來大量網(wǎng)友圍觀。

這次,其機器人能夠完全自主、端到端全流程整理客廳了。



只見它先是噴灑消毒液擦拭了茶幾(毛巾撩到肩膀頭子好好笑):



視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/VunWYuSXkm_ll0PCV2f_IQ

接著將茶幾和沙發(fā)上的雜物拾起,歸置到了收納桶中:



視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/VunWYuSXkm_ll0PCV2f_IQ

隨后又把抱枕一一擺正:



最后,它甚至拿起遙控器,精準按下了關(guān)機鍵,還強迫癥似的把遙控器也擺擺好:



視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/VunWYuSXkm_ll0PCV2f_IQ

網(wǎng)友看完這一套行云流水的操作,紛紛讓團隊趕快安排現(xiàn)場直播演示。



還有網(wǎng)友認為,難的并不是讓機器人移動物體,而在于讓它理解你喜歡的是什么樣子。



值得一提的是,背后支撐這一突破的,正是Figure團隊自主研發(fā)的具身大腦Helix 02。

就在一個月前,搭載該系統(tǒng)的Figure 03機器人,已在家庭廚房場景中完成了從洗碗機取盤到放入櫥柜的整套自主操作。

近4分鐘,機器人全程沒有重置、無人為干預、也沒有遙操作,將行走、抓取、搬運、放置等61個操作一氣呵成:



視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/VunWYuSXkm_ll0PCV2f_IQ

據(jù)了解,此次解鎖客廳整理新任務,團隊并未新增算法,也未進行特殊場景的工程適配,僅通過補充最新場景數(shù)據(jù),便讓Helix 02系統(tǒng)成功掌握了這一復雜日常任務。

僅補充新數(shù)據(jù),Helix 02就能掌握全新任務

Helix 02于一個多月前發(fā)布。它是一套單神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng),能夠直接通過像素控制全身,支撐機器人在整間屋子內(nèi)完成靈活且長周期的自主任務。

具體來說,Helix 02打造了一個統(tǒng)一的視覺—運動神經(jīng)網(wǎng)絡

一個統(tǒng)一全身行走—操作的一體化VLA模型(A Unified Whole-Body Loco-Manipulation VLA)。

它把機載的全部傳感器、視覺、觸覺與本體感知直接接到所有執(zhí)行器上,讓機器人把“感覺、思考、行動”當成一件事來做

實現(xiàn)這一點的關(guān)鍵,在于Figure在去年2月發(fā)布的Helix雙(快慢)系統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)上,引入了一個新的System0,用于全身控制。

至此,Helix 02形成了一套從像素到扭矩(torque)的緊密層級系統(tǒng):

  • System 2:慢系統(tǒng),負責高層語義推理——理解場景、理解語言,并將任務拆解為一系列行為目標。
  • System 1:快系統(tǒng),以200 Hz的頻率進行快速思考,將感知結(jié)果轉(zhuǎn)化為全身關(guān)節(jié)目標。
  • System 0:以1kHz的頻率執(zhí)行,負責平衡、接觸處理以及全身協(xié)調(diào)執(zhí)行。



System 0是一個學習得到的全身控制器:它基于1000多小時的人類運動數(shù)據(jù)訓練,并結(jié)合了仿真到現(xiàn)實(sim-to-real)的強化學習。

System 0用一個神經(jīng)網(wǎng)絡先驗,替代了109504行手工編寫的C++控制代碼,負責把每一個動作執(zhí)行得穩(wěn)定、自然且可控。

從定位上看,System 0是一個面向人形機器人的全身控制基礎(chǔ)模型,不為某一個具體動作服務。它學習的也不是“如何走路”或“如何伸手”,而是一種更底層的先驗:人在保持平衡與穩(wěn)定的前提下,通常是怎么運動的。



這也是Helix 02的物理具身核心所在——

當上層系統(tǒng)在規(guī)劃“做什么”時,System 0負責保證“身體能不能順利、穩(wěn)定地把這件事做出來”。

與傳統(tǒng)做法中為行走、轉(zhuǎn)向、下蹲、伸手分別設(shè)計獎勵函數(shù)不同,System 0直接從大規(guī)模、多樣化的人類運動數(shù)據(jù)中,學習對人類動作的整體跟蹤能力。

在復現(xiàn)這些動作的過程中,策略自然學會了如何在各種行為之間協(xié)調(diào)受力、調(diào)整姿態(tài)并維持平衡,從而覆蓋通用行走—操作所需的完整能力范圍。

如果說System 0解決的是“全身動作執(zhí)行的時候保持穩(wěn)定”,那System 1解決的就是:所有感知信息,如何變成可執(zhí)行的全身動作

Helix 02中,System 1接入了全部傳感器,并直接控制整臺機器人:

  • 輸入:頭部攝像頭、手掌攝像頭、指尖觸覺傳感器,以及全身本體感知。
  • 輸出:覆蓋雙腿、軀干、頭部、手臂、手腕與每一根手指的完整關(guān)節(jié)級控制。

這種從像素到全身(pixels-to-whole-body)的架構(gòu),使System 1能夠?qū)C器人自身狀態(tài)與環(huán)境視為一個強耦合的整體系統(tǒng)來進行推理。

最后,System 2承擔語義推理,負責處理場景、理解語言,并為System 1生成語義級的隱式目標

目前,僅需補充新數(shù)據(jù),Helix 02就能掌握需要融合移動能力、操作靈活性與環(huán)境感知能力的全新任務。

總結(jié)本次全新演示,Helix 02在房間內(nèi)自如行走的同時,持續(xù)完成對各類物品、工具及容器的精準操控。團隊強調(diào),他們未研發(fā)新算法、未開展特殊場景定制化開發(fā),系統(tǒng)就已習得了以下技能:

  • 協(xié)同使用工具清潔表面:先用噴壺濕潤臟污表面,再用毛巾用力擦拭,清除污漬。
  • 動態(tài)操控柔性物品:靈活應對毛巾的復雜形態(tài)變化,將毛巾從手臂上取下、調(diào)整毛巾角度以適配清潔需求、把毛巾甩搭至肩頭以騰出雙手。
  • 完成復雜雙手協(xié)同操作:雙手端起收納盒并保持穩(wěn)定,同時將桌上積木舀入盒中。
  • 采用全身協(xié)作策略提升效率:將收納盒夾在腋下,騰出雙手撿拾玩具。
  • 精準完成物體拋接動作:以快速可控的動作將枕頭拋回沙發(fā)。
  • 手內(nèi)調(diào)整物體姿態(tài)以執(zhí)行精細任務:拿起遙控器后,在手中調(diào)整其朝向,精準按下關(guān)機鍵關(guān)閉電視。
  • 移動過程中調(diào)整工具存放方式:在切換任務的間隙,將毛巾暫時夾在腋下。
  • 精準控步穿行狹窄空間:側(cè)身穿過茶幾與沙發(fā)之間的狹小縫隙,同時不間斷進行物品操控。

最后團隊還表示,隨著可執(zhí)行任務的不斷增加,Helix 02的技能庫持續(xù)擴充,將逐步邁向一套人形機器人系統(tǒng),就能完成家庭與辦公場景下的各類日常任務。

Figure:估值390億美元、英偉達持續(xù)看好

Helix 02、Figure機器人背后團隊Figure。量子位之前也有介紹過,成立于2022年5月創(chuàng)始人BretAdcock是位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者,曾創(chuàng)辦一家電動飛機上市公司。

2024年3月,F(xiàn)igure初代機器人Figure 01正式發(fā)布,同期與OpenAI達成合作。



時隔僅5個月,第二代產(chǎn)品Figure 02亮相。依托與OpenAI的合作,這款機器人搭載了定制訓練的AI模型,配備麥克風與揚聲器模塊,可實現(xiàn)與人類的語音交互功能。



不過合作并未持續(xù)太久,去年2月,F(xiàn)igure突然宣布與OpenAI解約。據(jù)Techcrunch報道,雙方合作破裂的核心原因,在于AI模型與機器人硬件的集成環(huán)節(jié)出現(xiàn)分歧。

即便與OpenAI分道揚鑣,F(xiàn)igure的發(fā)展勢頭依舊迅猛。

這家公司自創(chuàng)立之初就備受科技巨頭青睞,OpenAI、微軟、英偉達等企業(yè)均曾對其押注。去年9月,F(xiàn)igure完成C輪融資,斬獲超10億美元承諾資本,投后估值一舉攀升至390億美元,創(chuàng)下目前公開信息里具身智能賽道的最高估值紀錄。

C輪融資由Parkway Venture Capital領(lǐng)投,英偉達繼續(xù)加注,Brookfield Asset Management、麥格理資本、英特爾資本、Align Ventures、Tamarack Global、LG Technology Ventures、Salesforce、T-Mobile Ventures、高通風投等也都有參與。


[1]https://x.com/Figure_robot/status/2031038981333565949
[2]https://www.figure.ai/news/helix-02-living-room-tidy

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