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人形機器人終于學會洗碗了

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人形機器人終于學會洗碗了

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【人形機器人終于學會洗碗了】人形機器人終于學會洗碗了

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時令 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
會疊衣服還不夠？Figure機器人現在連洗碗都包了 。
但前提是你得先擁有一臺洗碗機 。

還是用的疊毛巾和分包裹的同款Helix架構 ， 沒有新的算法 ， 沒有特殊的工程 ， 只有新的數據 。

網友對此也是突然發現了盲點：
咦？它碰到臟盤子后會主動洗手嗎？它會不會用沾滿食物殘渣的手再去疊衣服？

笑死 ， 關注洗手問題的還不在少數呢 。

Figure機器人會洗碗了言歸正傳 ， 早在3個月前 ， Figure機器人就展示了其在物流場景包裹分揀的能力 ， 整個過程長達一小時 。

面對各種形態的包裹 ， 它都能進行完成識別、抓取、翻轉 ， 并運送到傳送帶上 ， 其操作靈活性和速度已接近人類水平 。
就在上個月 ， 這個Figure 02又精進技藝 ， 學會了疊毛巾和衣服 。

現在同樣的Helix架構、同樣的機器人卻在處理一個完全不同的任務——將餐具裝入洗碗機 。

哇哦 ， 感覺Figure機器人最后是要把家務都包攬了 ， 想想都好幸福啊 。
乍一看 ， 將餐具放入洗碗機的操作或許很簡單 ， 只需拿起每個餐具并將其放入洗碗機即可 。
然而 ， 這其中還是涉及很多難題的 。

這些餐具往往需要從雜亂的堆疊中分離出來、重新調整角度 ， 甚至需要雙臂協同傳遞 。
不僅如此 ， 光滑或易碎的物品則要求指尖級的精細操作 ， 洗碗機的碗架對誤差的容忍度也僅有厘米級 。

更棘手的是 ， 每一次裝載的情境都不同 。
新奇的餐具、凌亂的初始擺放、突發的碰撞 ， 這些都要求系統能夠不斷適應和糾正 ， 同時保持穩定可靠的表現 。
與此前能疊毛巾、分揀包裹的機器人一樣 ， 這次完成洗碗機裝載任務的Figure 02也無需新的算法或特殊工程設計 ， 只是增加了新的數據 。
通過將餐具裝入洗碗機 ， Helix架構學會了以下技能：
將堆疊的盤子分開 ， 并按順序放入； 用一只手拿起玻璃杯 ， 調整方向后 ， 再用另一只手小心放好； 根據雜亂的起始狀態調整操作方法； 遇到抓取失誤或碰撞時 ， 能平穩地恢復操作 。這么一看 ， 這小小動作讓Helix架構學會的還真不少 。
值得一提的是 ， Helix架構是Figure與OpenAI分道揚鑣后的第一個成果 ， 是一個適用于通用人形機器人控制的端到端“視覺-語言-動作”模型（VLA） ， 能讓機器人像人一樣感知、理解和行動 。
它由兩個系統組成 ， 這兩個系統經過端到端訓練可以進行通信 。

不僅如此 ， 它通過單一統一模型即可在各種任務中實現強大性能 ， 僅使用一組神經網絡權重 ， 就能在不同容器中精準拾取放置物品、靈活操控抽屜與冰箱、協調多機器人完成靈巧交接 ， 甚至能熟練操控數千種新物體 。
洗碗機裝載、分揀包裹和毛巾疊放看似風馬牛不相及 ， 但Helix都能用同一套通用架構來處理 。
同一個系統只需增加數據即可逐步學習新技能 ， 推動更廣泛的應用 ， 而無需特殊工程設計 。 這標志著Figure機器人向可擴展人形智能又邁進了一步 。
參考鏈接：[1
https://x.com/Figure_robot/status/1963266237426979300[2
https://www.figure.ai/news/helix-loads-the-dishwasher
— 完 —
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