IT之家 09月04日
Figure 机器人学会洗碗,通用架构显威力
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Figure 机器人展示了其家用机器人手臂的新能力——将餐具装入洗碗机。此次任务仍沿用其先前的 Helix 架构,无需新的算法或特殊工程设计,仅通过增加数据即可实现。该机器人此前已成功演示了分拣包裹和叠毛巾等操作。将餐具装入洗碗机涉及分离堆叠的餐具、精细抓取易碎物品以及适应不同摆放情境等挑战。Helix 架构通过此次训练,进一步提升了其在分离、调整角度、协同操作和错误恢复等方面的能力。Helix 是 Figure 与 OpenAI 分离后推出的视觉-语言-动作(VLA)模型,能够实现端到端的控制,并展现出跨任务的通用性和可扩展性,标志着人形智能迈向新台阶。

🤖 **机器人技能拓展至家务**:Figure 机器人已成功掌握将餐具装入洗碗机的新技能,标志着其从物流分拣、叠毛巾等任务向更复杂的家庭场景迈进。此次更新的重点在于展示其通用人形机器人控制架构——Helix 的灵活性和可扩展性。

🏗️ **Helix 架构的通用性与数据驱动**:Figure 机器人无需新的算法或特殊工程设计,仅通过增加数据即可学会新任务。Helix 架构作为一种端到端的“视觉-语言-动作”模型(VLA),能够处理包括餐具装载、包裹分拣和叠毛巾在内的多种不同任务,证明了其强大的通用性和适应性。

💡 **复杂操作与适应性提升**:将餐具装入洗碗机需要机器人具备分离堆叠餐具、精细抓取易碎品、调整物体角度以及在杂乱环境中稳定操作的能力。Helix 架构通过此次训练,在应对这些挑战性任务上表现出显著进步,能够适应不同情境并进行平稳操作。

🚀 **通用人形智能的未来**:Helix 架构的成功应用,特别是其在不同任务间通过单一模型实现高性能的能力,为 Figure 机器人向更广泛、更智能的人形机器人应用发展奠定了基础。这种可扩展性意味着机器人能够通过持续学习不断扩展其能力边界。

会叠衣服还不够?Figure 机器人现在连洗碗都包了,但前提是你得先拥有一台洗碗机。

还是用的叠毛巾和分包裹的同款 Helix 架构,没有新的算法,没有特殊的工程,只有新的数据

网友对此也是突然发现了盲点:

咦?它碰到脏盘子后会主动洗手吗?它会不会用沾满食物残渣的手再去叠衣服?

笑死,关注洗手问题的还不在少数呢。

Figure 机器人会洗碗了

言归正传,早在 3 个月前,Figure 机器人就展示了其在物流场景包裹分拣的能力,整个过程长达一小时。

面对各种形态的包裹,它都能进行完成识别、抓取、翻转,并运送到传送带上,其操作灵活性和速度已接近人类水平。

就在上个月,这个 Figure 02 又精进技艺,学会了叠毛巾和衣服。

现在同样的 Helix 架构、同样的机器人却在处理一个完全不同的任务 —— 将餐具装入洗碗机

哇哦,感觉 Figure 机器人最后是要把家务都包揽了,想想都好幸福啊。

乍一看,将餐具放入洗碗机的操作或许很简单,只需拿起每个餐具并将其放入洗碗机即可。

然而,这其中还是涉及很多难题的。

这些餐具往往需要从杂乱的堆叠中分离出来、重新调整角度,甚至需要双臂协同传递

不仅如此,光滑或易碎的物品则要求指尖级的精细操作,洗碗机的碗架对误差的容忍度也仅有厘米级。

更棘手的是,每一次装载的情境都不同。

新奇的餐具、凌乱的初始摆放、突发的碰撞,这些都要求系统能够不断适应和纠正,同时保持稳定可靠的表现。

与此前能叠毛巾、分拣包裹的机器人一样,这次完成洗碗机装载任务的 Figure 02 也无需新的算法或特殊工程设计,只是增加了新的数据

通过将餐具装入洗碗机,Helix 架构学会了以下技能:

这么一看,这小小动作让 Helix 架构学会的还真不少。

值得一提的是,Helix 架构是 Figure 与 OpenAI 分道扬镳后的第一个成果,是一个适用于通用人形机器人控制的端到端“视觉-语言-动作”模型(VLA),能让机器人像人一样感知、理解和行动。

它由两个系统组成,这两个系统经过端到端训练可以进行通信。

不仅如此,它通过单一统一模型即可在各种任务中实现强大性能,仅使用一组神经网络权重,就能在不同容器中精准拾取放置物品、灵活操控抽屉与冰箱、协调多机器人完成灵巧交接,甚至能熟练操控数千种新物体。

洗碗机装载、分拣包裹和毛巾叠放看似风马牛不相及,但 Helix 都能用同一套通用架构来处理。

同一个系统只需增加数据即可逐步学习新技能,推动更广泛的应用,而无需特殊工程设计。这标志着 Figure 机器人向可扩展人形智能又迈进了一步。

参考链接:

本文来自微信公众号:量子位(ID:QbitAI),作者:时令,原标题《人形机器人终于学会洗碗了》

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