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Figure推出Helix：人形机器人控制迎来端到端通用模型时代
引言：
在人工智能与机器人技术深度融合的当下，人形机器人正逐渐从科幻概念走向现实应用。然而，要让人形机器人真正具备实用价值，高效、灵活且智能的控制系统至关重要。近日，一家名为Figure的公司发布了其最新研究成果——Helix，一个端到端的通用视觉-语言-动作（VLA）模型，旨在彻底革新人形机器人的控制方式。这一突破性的技术，不仅实现了对机器人全身的高精度控制，还展现了强大的泛化能力和商业部署潜力，预示着人形机器人控制领域即将迎来新的发展阶段。
Helix：人形机器人控制的新范式
Helix并非传统机器人控制系统的简单升级，而是一种全新的设计理念。它采用端到端的训练方式，直接将原始像素和自然语言指令映射到连续的机器人动作输出，无需繁琐的任务特定微调。这种方法极大地简化了开发流程，并赋予机器人更强的适应性和自主性。
核心技术解析：双系统架构的精妙设计
Helix的核心在于其独特的双系统架构，分别负责不同层面的控制任务：
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系统2（S2）：基于视觉语言模型（VLM）的高级认知模块
S2是Helix的“大脑”，它基于一个拥有70亿参数的开源视觉语言模型（VLM），负责场景理解和语言理解。S2的处理频率为7-9Hz，专注于“慢速思考”，即处理高级目标，将视觉和语言信息转化为语义表征。简单来说，S2负责理解“做什么”的问题。
S2的工作流程如下：
- 视觉信息输入： 机器人通过摄像头获取周围环境的图像信息。
- 语言指令输入： 用户通过自然语言向机器人发出指令，例如“拿起桌子上的红苹果”。
- 视觉-语言融合： VLM将视觉信息和语言指令进行融合，理解场景中的物体、关系以及用户的意图。
- 语义表征： VLM将理解后的信息编码为连续的潜在向量，这些向量包含了场景的语义信息和任务目标。
- 信息传递： 语义向量被传递给系统1（S1），作为其执行动作的指导。
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系统1（S1）：基于Transformer的快速执行模块
S1是Helix的“肌肉”，它基于一个拥有8000万参数的Transformer编码器-解码器架构，负责底层控制。S1的处理频率高达200Hz，专注于快速执行和调整动作。简单来说，S1负责解决“怎么做”的问题。
S1的工作流程如下：
- 接收语义向量： 接收来自S2的语义向量，这些向量包含了高级的任务目标。
- 视觉特征提取： 从机器人自身的摄像头获取视觉特征，例如自身的位置、姿态以及与周围物体的相对位置。
- 动作生成： Transformer模型将语义向量和视觉特征结合，生成精确的机器人动作，例如手腕姿态、手指控制、头部和躯干方向。
- 动作执行： 机器人执行生成的动作，完成相应的任务。
端到端训练：提升泛化能力的关键
Helix采用端到端的训练方式，这意味着整个模型（包括S1和S2）都是从原始像素和自然语言指令直接训练到连续动作输出的。这种训练方式具有以下优势：
- 避免误差累积： 传统机器人控制系统通常需要手动设计特征提取器和控制器，这些模块之间的误差会不断累积，导致最终的控制效果不佳。端到端训练可以避免这种误差累积。
- 自动学习特征： 模型可以自动学习从原始像素中提取有用的特征，无需人工干预。
- 提升泛化能力： 通过大量数据的训练，模型可以学习到各种场景下的控制策略，从而提升泛化能力，使其能够适应未知的环境和任务。
为了更好地模拟实际部署环境，Helix的训练过程中还引入了时间偏移，模拟S1和S2的推理延迟，确保训练与部署的一致性。
解耦架构：兼顾泛化能力和快速响应
Helix的解耦架构是其另一大亮点。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。这种设计兼顾了系统的泛化能力和快速响应。
- 泛化能力： S2负责理解高级语义，可以处理各种不同的任务和场景，从而提升了系统的泛化能力。
- 快速响应： S1负责实时动作执行，可以快速响应环境变化，保证机器人的控制精度和稳定性。
商业部署潜力：低功耗GPU上的高效运行
Helix的设计充分考虑了商业部署的需求。S1和S2都可以在低功耗嵌入式GPU上运行，这使得Helix非常适合大规模商业化应用。
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。这种设计可以充分利用硬件资源，提高系统的运行效率。
Helix的功能与应用场景
Helix的强大功能使其在多个领域具有广泛的应用前景：
- 全上身控制： Helix能够对机器人整个上半身（包括手腕、躯干、头部和手指）进行高速率（200Hz）的连续控制，实现高精度的动作协调。这意味着机器人可以完成更加复杂和精细的任务，例如组装精密仪器、操作复杂工具等。
- 多机器人协作： Helix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，例如共同搬运或整理物品。这可以极大地提高工作效率，并降低成本。
- 自然语言理解与执行： 机器人可以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。这使得机器人更加易于使用，用户无需专业的编程知识即可控制机器人。
- 强大的泛化能力： Helix可以处理数千种形状、大小和材质各异的物品。这意味着机器人可以适应各种不同的工作环境和任务需求。
基于以上功能，Helix可以应用于以下场景：
- 家庭服务： 整理物品、收纳、操作家电等日常家务。想象一下，你可以通过简单的语音指令，让机器人帮你整理房间、洗碗、做饭，这将极大地提高你的生活质量。
- 多机器人协作： 多个机器人共享一套神经网络，共同完成搬运或组装任务。例如，在建筑工地上，多个机器人可以协同搬运重物，提高施工效率。
- 物品抓取： 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。在仓库中，机器人可以根据指令自动抓取货物，提高物流效率。
- 工业自动化： 用于复杂的人机协作任务，如零部件装配和质量检测。在工厂中，机器人可以与工人协同完成装配任务，提高生产效率和产品质量。
- 服务行业： 在酒店、餐厅等场所提供引导、递送和清洁服务。在酒店中，机器人可以为客人提供引导服务，递送物品，甚至进行清洁工作。
Helix的挑战与未来展望
尽管Helix展现了巨大的潜力，但仍然面临着一些挑战：
- 数据需求： 端到端训练需要大量的数据，如何获取高质量的训练数据是一个挑战。
- 安全性： 机器人控制系统的安全性至关重要，如何保证机器人在复杂环境下的安全运行是一个需要重点关注的问题。
- 伦理问题： 随着机器人越来越智能，伦理问题也日益突出，例如机器人的责任归属、隐私保护等。
未来，Helix的发展方向可能包括：
- 提升泛化能力： 通过引入更多的数据和更先进的算法，进一步提升机器人的泛化能力，使其能够适应更加复杂的环境和任务。
- 增强安全性： 采用更加可靠的传感器和控制算法，提高机器人的安全性，避免发生意外事故。
- 探索新的应用场景： 将Helix应用于更多的领域，例如医疗、教育等，为人类创造更大的价值。
结论：人形机器人控制的未来已来
Figure推出的Helix，无疑是人形机器人控制领域的一项重大突破。它采用端到端的训练方式，实现了对机器人全身的高精度控制，并展现了强大的泛化能力和商业部署潜力。虽然仍然面临着一些挑战，但我们有理由相信，随着技术的不断发展，人形机器人将在未来发挥越来越重要的作用，为人类的生活带来更多的便利和惊喜。Helix的出现，预示着人形机器人控制的未来已来。
参考文献：
- Figure官方网站：https://www.figure.ai/
- Figure新闻发布：https://www.figure.ai/news/helix
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