昨日，硅谷机器人巨子 Figure AI 发布了 Helix 02 ——官方称之为「一个视觉-言语-动作（VLA）通用模型」。

  最直观的展现？一台 Figure 03 机器人走到碗柜前，翻开柜门，从堆叠的碗碟中挑出一个，回身走向洗碗机，调整视点，稳稳放进去。

  机器人（与机器人运用的模型）要判别自己的方位，辨认碗柜、水槽、洗碗机的方位联系，然后规划道路走过去。

  看到餐具之后，还得辨认类型：瓷盘、玻璃杯、塑料碗，每种都需求不同的姿态和力度。

  捧起来，还得检测要放进洗碗机的哪个方位，盘子放基层、杯子放上层，餐具放侧边。

  陶瓷很脆、玻璃很滑、塑料会变形，机器人需求精准的触觉反应操控力度——太轻会滑落，太重会捏碎。

  结合视觉、触觉、压力、电感等等多种 sensor，它有了一套多维度的立体视觉才能，能精确判别碗在堆叠中的方位和深度。

  Figure 03 机器人的手上也集成了力反应机制，能「认知」到自己施加的力气，知道何时触摸到了瓷器外表。

  翻开碗柜时，即便现在的视点看不到某个碗，它也记住方才瞥见过，并依据回忆调整动作。

  没有长途遥控，运转（这个机器人）的是 Helix，从走路到抓握，以及规划。

  Brett Adcock 还重申，相同的通用架构之前让机器人学会了叠毛巾、收拾包裹，现在又学会了洗碗。

  眼下仅有的约束便是预练习数据，只需咱们给 Helix 喂入更多数据，机器人就能处理更多使命。硬件不需求任何改动，它现已能做大部分人类能做的使命了。

  这条推文下面，有 X 用户谈论：「第一次看到人形机器人真的在家里做使命，让我认识到咱们离这个未来有多近。」

  另一边，Figure AI 绝不是那种在试验室里坐而论道的「创想公司」。

  三年的时间里，Figure AI 的估值从 0 来到 390 亿美元，得到了包括贝佐斯基金、OpenAI、微软、英伟达的出资助力。

  进入机器人范畴后，Adcock 连续从波士顿动力、特斯拉、谷歌 DeepMind 挖来了一堆顶尖人才，Figure AI 的技能实力迅速增长。

  从开端与 OpenAI 协作研制，到现在彻底自研，Figure AI 成功把模型话语权牢牢握在手里。

  System 0 担任机身运动操控，处理机身平衡、手指触摸、环境扰动等底层操控问题，效果很像人类的小脑。

  三层协同，终究完成了 Figure 03 可以自主了解指令，认知周围环境，并决议机身怎么运动的循环。

  之前小规模试产的 Figure 02 装备 6 个 RGB 摄像头、双 GPU 模组，手部具有 16 个自由度，最大转移分量 25 公斤。

  到了最新的 Figure 03，它的每只手掌都内嵌摄像头和触觉传感器，能轻松完成最低 3g 的压力检测。

  更要害的是，FigureAI的机器人「肯进厂」，具有快速拼装送往实战的才能。

  在那儿，Figure 02 担任把钣金零件精准放置到固定装置里——大型固定式机器臂难以照料的精密活儿。

  这些 Figure 02 在宝马累计工作了 11 个月，总行走路程近 200 英里，转移了超越 9 万个零件，帮忙出产了超越三万辆宝马 X3。

  Adcock 还晒出了布满划痕和磨损的机器人相片，标明这是一次「真刀真枪」的商业验证：

  看到机器人拧螺丝，宝马出产部门董事 Milan Nedeljković 总结：

  经过前期测验，咱们正在确认人形机器人在出产中的或许使用。咱们未来期望有时机可以从（机器人的）技能开发阶段就参加进来。

  比如在 2024 年，OpenAI 不只给 Figure AI 供给了出资，乃至帮忙开发了语音模型，让机器人能接受自然言语指令。

  虽然 Figure 后来转向自研 Helix，但这段协作实质上为 VLA 模型打下了一个根底。

  相似 LG 和海信都展现了能在家里自主移动、帮忙做家务的机器人原型，阐明传统家电企业纷繁开端意识到：

  下一代智能家电不是算力更强的冰箱或洗衣机，而是能直接操作这些设备的机器人。

  就在刚刚，蚂蚁集团旗下灵波科技开源了具身大模型 LingBot-VLA。

  LingBot- VLA 作为一个面向实在操作场景的「智能基座」，完成了机器人跨本体、跨使命泛化才能。

  依据灵波科技的数据，LingBot-VLA 在包括 100 项线 评测中，改写了真机评测的成功率纪录。

  不只是蚂蚁，京东、阿里、腾讯、华为、比亚迪、小米——简直一切科技巨子都在布局具身智能。

  2024 年中国人形机器人市场规模达 27.6 亿人民币，2029 年有望扩展至 750 亿元，到 2035 年更是或许激增至 3000 亿元。

  现在现已有多家具身智能公司有望登台展现——不是铺排，是真能上台唱跳 rap 的那种。

  厂商其实不需求为每个使命独自编程，不需求搜集巨量推演数据，只需一个满足强的 VLA 模型，机器人就能自己了解指令、自己了解环境、自己生成战略。

  就像 GPT 之于言语，Helix 之于具身智能相同，今日机器人能刷碗、打螺丝，明日它就能照料你的饮食起居。