摘要： 人形机器人公司Figure近日发布了其通用视觉-语言-动作（VLA）控制模型Helix，该模型能够以200Hz的高速率控制机器人的整个上半身，包括手腕、躯干、头部和手指，并支持多机器人协作。Helix基于自然语言指令即可完成任务，无需任务特定的微调，且可在低功耗GPU上运行，具有巨大的商业部署潜力。这一突破性的技术，标志着人形机器人控制进入了一个全新的端到端通用模型时代。
引言：
在科幻电影中，我们常常看到能够流畅地与人类互动、执行各种复杂任务的机器人。这些机器人不仅具备高度的智能化，还拥有精巧的动作控制能力。然而，在现实世界中，机器人技术的发展仍然面临着诸多挑战，其中一个关键的瓶颈就是如何实现对机器人运动的精确、高效和通用的控制。
长期以来，机器人控制依赖于复杂的编程和手动调整，针对不同的任务需要进行大量的定制化开发。这种方式不仅成本高昂，而且难以适应快速变化的环境。近年来，随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习的突破，人们开始探索利用神经网络来直接学习机器人控制策略。然而，由于机器人系统的复杂性，以及训练数据的限制，基于深度学习的机器人控制仍然面临着泛化能力差、鲁棒性不足等问题。
Figure公司推出的Helix模型，正是为了解决这些问题而诞生的。Helix采用了一种全新的端到端训练方法，将视觉、语言和动作信息整合到一个统一的模型中，实现了对机器人运动的通用控制。这一突破性的技术，有望彻底改变机器人控制的方式，加速人形机器人在各个领域的应用。
背景：人形机器人控制的挑战与机遇
人形机器人作为一种高度复杂的智能系统，其控制面临着诸多挑战：
- 高维度控制： 人形机器人拥有众多的关节和自由度，需要同时控制多个关节的运动，才能完成复杂的任务。传统的控制方法往往难以处理如此高维度的控制问题。
- 动态环境适应： 现实世界充满了不确定性，机器人需要在动态变化的环境中保持稳定和可靠的运动。这要求机器人具备强大的感知和适应能力。
- 任务泛化能力： 不同的任务需要不同的控制策略，如何让机器人能够快速适应新的任务，而不是针对每个任务进行重新编程，是一个重要的挑战。
- 人机交互： 人形机器人需要能够与人类进行自然、流畅的交互，理解人类的指令，并将其转化为具体的动作。
尽管面临着诸多挑战，人形机器人控制也蕴藏着巨大的机遇：
- 劳动力替代： 人形机器人可以替代人类完成危险、重复或繁琐的任务，提高生产效率，降低劳动成本。
- 服务行业应用： 人形机器人可以在酒店、餐厅、医院等服务行业提供各种服务，例如引导、递送、清洁等，提升服务质量。
- 医疗保健： 人形机器人可以辅助医生进行手术、康复训练等，提高医疗水平，改善患者的生活质量。
- 科学研究： 人形机器人可以用于探索未知环境，例如深海、太空等，为科学研究提供新的手段。
Helix：端到端通用控制模型的突破
Helix模型是Figure公司在人形机器人控制领域的一项重大突破。它采用了一种全新的端到端训练方法，将视觉、语言和动作信息整合到一个统一的模型中，实现了对机器人运动的通用控制。
1. 全上身控制：
Helix模型能够以200Hz的高速率控制机器人的整个上半身，包括手腕、躯干、头部和手指。这意味着机器人可以进行非常精细的动作，例如拿起一个鸡蛋而不会将其捏碎，或者用手指灵活地操作键盘。这种高精度的控制能力，为机器人完成复杂的任务奠定了基础。
2. 多机器人协作：
Helix模型支持多个机器人同时运行同一套神经网络权重，实现协作完成任务。这意味着多个机器人可以共同搬运一个重物，或者协同完成一个复杂的装配任务。这种多机器人协作能力，可以大大提高工作效率，降低劳动成本。
3. 自然语言理解与执行：
Helix模型能够基于自然语言指令完成各种任务，例如拿起从未见过的物品、操作抽屉或冰箱等。这意味着人类可以通过简单的语言指令来控制机器人，而无需进行复杂的编程。这种自然语言交互能力，大大降低了机器人的使用门槛。
4. 强大的泛化能力：
Helix模型能够处理数千种形状、大小和材质各异的物品。这意味着机器人可以在不同的环境中，处理各种各样的任务，而无需进行针对性的训练。这种强大的泛化能力，使得机器人能够适应快速变化的环境。
5. 商业部署能力：
Helix模型完全在低功耗嵌入式GPU上运行，适合大规模商业化应用。这意味着机器人可以在各种场景下运行，而无需昂贵的计算资源。这种低功耗的特性，使得机器人可以长时间工作，降低了运营成本。
Helix的技术原理
Helix模型的技术原理可以概括为以下几个方面：
1. 系统2（S2）：基于视觉语言模型（VLM）的场景理解和语言理解
Helix模型采用了双系统架构，其中系统2（S2）负责场景理解和语言理解。S2基于一个7B参数的开源视觉语言模型（VLM），能够理解场景中的物体、关系和人类的指令。S2的处理频率为7-9Hz，用于“慢速思考”高级目标，将视觉和语言信息转化为语义表征。然后，S2将语义信息编码为连续的潜在向量，传递给系统1。
2. 系统1（S1）：基于Transformer的底层控制
系统1（S1）负责底层控制，基于一个80M参数的Transformer编码器-解码器架构。S1的处理频率为200Hz，能够快速执行和调整动作。S1将S2传递的潜在向量与视觉特征结合，转化为精确的机器人动作，例如手腕姿态、手指控制、头部和躯干方向。
3. 端到端训练：
Helix模型采用端到端训练方法，从原始像素和自然语言指令映射到连续动作输出，使用标准回归损失进行训练。这种端到端训练方法，可以充分利用数据中的信息，提高模型的性能。
4. 时间偏移：
在训练过程中，Helix模型引入了时间偏移，模拟S1和S2的推理延迟，确保训练与部署的一致性。这种时间偏移技术，可以提高模型的鲁棒性，使其能够适应真实世界中的延迟。
5. 解耦架构：
S1和S2分别运行在不同的时间尺度上，S2负责高级语义规划，S1负责实时动作执行。这种解耦架构，既保证了系统的泛化能力，又实现了快速响应。
6. 优化推理部署：
在机器人上，S1和S2分别运行在独立的GPU上，S2异步更新潜在向量，S1实时执行动作控制。这种优化推理部署方式，可以提高系统的效率，降低功耗。
Helix的应用前景
Helix模型的推出，为人形机器人在各个领域的应用打开了新的大门。以下是一些潜在的应用场景：
- 家庭服务： Helix模型可以用于整理物品、收纳、操作家电等日常家务。想象一下，一个机器人可以帮你整理房间，叠衣服，甚至为你准备晚餐。
- 多机器人协作： Helix模型可以支持多个机器人共享一套神经网络，共同完成搬运或组装任务。这可以大大提高生产效率，降低劳动成本。
- 物品抓取： Helix模型可以基于自然语言指令抓取从未见过的物品，适用于物流和仓储。这可以提高物流效率，降低出错率。
- 工业自动化： Helix模型可以用于复杂的人机协作任务，如零部件装配和质量检测。这可以提高生产效率，降低安全风险。
- 服务行业： Helix模型可以在酒店、餐厅等场所提供引导、递送和清洁服务。这可以提升服务质量，降低人力成本。
结论：人形机器人控制的未来
Figure公司推出的Helix模型，是人形机器人控制领域的一项重大突破。它采用了一种全新的端到端训练方法，将视觉、语言和动作信息整合到一个统一的模型中，实现了对机器人运动的通用控制。Helix模型的推出，标志着人形机器人控制进入了一个全新的端到端通用模型时代。
随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，人形机器人将在未来发挥越来越重要的作用。它们将成为我们生活和工作中不可或缺的助手，为我们提供各种各样的服务，改善我们的生活质量。
参考文献：
由于Figure公司尚未公开发表关于Helix模型的详细技术论文，因此本文主要参考了Figure公司官方网站发布的新闻稿和相关资料。
- Figure官方网站：https://www.figure.ai/
未来展望：
Helix模型的发布仅仅是一个开始。未来，我们可以期待以下几个方面的发展：
- 模型性能的进一步提升： 随着训练数据的增加和算法的改进，Helix模型的性能将得到进一步提升，例如控制精度更高、泛化能力更强、鲁棒性更好。
- 更多模态信息的融合： 除了视觉、语言和动作信息，未来可以将更多模态的信息融入到模型中，例如触觉、听觉等，从而提高机器人的感知和交互能力。
- 更高级的认知能力： 未来的人形机器人不仅需要具备精确的运动控制能力，还需要具备更高级的认知能力，例如推理、规划、学习等，从而能够更好地理解人类的需求，完成复杂的任务。
- 更广泛的应用场景： 随着技术的不断成熟，人形机器人将在更多领域得到应用，例如医疗、教育、娱乐等，为人类带来更多的便利和福祉。
总而言之，人形机器人控制的未来充满了机遇和挑战。我们期待着更多的创新者加入到这个领域，共同推动人形机器人技术的发展，为人类创造更加美好的未来。
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