Figure自曝完整技術：60分鐘不間斷打工，我們的機器人如何做到？

鷺羽 2025-06-13 16:36:07 來源：量子位

鷺羽 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

好家伙，機器人進廠打工原視頻流出，整整60分鐘，完全未剪輯。

前幾天Figure 02曬1分鐘物流分揀視頻，網(wǎng)友們完全沒看夠啊。

于是Figure創(chuàng)始人立馬60分鐘進廠打工vlog（未刪減版）奉上。

可靈活處理更多類型包裹，更接近人類水平的硬件運動，仔細看機器人在工作時，還會實時查看新數(shù)據(jù)來觀察學習。

可以很輕松地從一堆非結構化的雜亂對象中抽出包裹，并在推走一個包裹的同時，伸手去取另外一個包裹。

要知道，3個月前它還是這樣的：

短時間內整體性能飛速提升，到底發(fā)生了什么？

剛剛官方同步釋出的完整技術解讀文檔來答疑解惑了。

受益于高質量演示數(shù)據(jù)集的擴展，以及對Figure自研的Helix神經(jīng)網(wǎng)絡的視覺電機策略（visuo-motor policy）進行架構改進，機器人在高速工作負載下的穩(wěn)定性得以長足發(fā)展。

另外通過啟動狀態(tài)感知和力感應，在不犧牲效率的情況下還全面增強了機器人的穩(wěn)健性和適應性。

更多詳細技術細節(jié)如下。

數(shù)據(jù)擴展

將前后兩次視頻對比，物流任務明顯擴展至更多形態(tài)的包裹，除了標準的硬紙盒，現(xiàn)在還可以處理聚乙烯袋、信封和其它可折疊、皺縮或彎曲的物品。

這讓機器人完成包裹反轉，并抓取和定位標簽的難度陡然提升。

針對不同形態(tài)包裹，Helix采取即時調整抓取策略解決，例如碰到紙盒就雙手上下一翻，碰到信封則一只手扶住，另一只手輕輕捏住邊緣翻轉。

值得注意的是，機器人還會輕輕拍打塑料包裝以撫平起皺的貨物條形碼，這是機器人自己從演示中學習到的自適應行為，側面凸顯出端到端學習的優(yōu)勢。

盡管包裹的形狀質地都得以擴展，還有新動作的產(chǎn)生，但絲毫沒有影響工作效率。

實驗表明，增加訓練數(shù)據(jù)可以顯著提高吞吐量和準確性，在10到60小時中，包裹的平均處理速度約為4.05s，吞吐量提高了58%，條形碼成功率也從88.2%升至94.4%。

總之，這些改進都表明了這是一個更加靈巧和可靠的系統(tǒng)，可以在廣泛的實際包裹中，更接近人類水平的速度和準確性。

架構改進

研究團隊對Helix的視覺電機策略的架構進行了針對性改進，引入了新的內存和傳感模塊，能更好地幫助機器人感知環(huán)境變化。

具體來說，可以分為視覺記憶、狀態(tài)歷史、力反饋三個部分：

• 視覺記憶

Helix配備了一個新的內存模塊，可以從系列視頻幀中組合特征，再形成短期視覺記憶。

例如，在初始攝像機圖像中沒有完全顯示標簽，Helix就可以調用前一時刻的圖像幀，并控制手部將包裹旋轉至標簽可見的記憶角度。

期間，機器人還可以記住它已經(jīng)檢查過的包裝側面，避免重復檢查，提高成功率。

從本質上講，視覺記憶為Helix提供了時間背景感，可以更有效地通過多次小型旋轉或視點調整來查找條形碼位置。

• 狀態(tài)歷史

該策略在固定持續(xù)時間內的動作分塊（action chunk）中運行，也就是將連續(xù)動作序列分割為固定長度的小段進行規(guī)劃和執(zhí)行。

首先會觀察當前狀態(tài)（手、軀干和頭部）并輸出一小段運動軌跡，反復重新觀察多次后，再將全部狀態(tài)合并輸入，以確保模塊間的連續(xù)性。

由于狀態(tài)歷史記錄保留了上下文，即使重新規(guī)劃或面對干擾，機器人仍能保持穩(wěn)健，例如當包裹抓取失敗時，Helix會以最小的延遲迅速糾正運動，顯著縮短了處理時間。

• 力反饋

為了賦予Helix觸感，機器人施加在環(huán)境和目標上的力，被反饋送至神經(jīng)網(wǎng)絡狀態(tài)輸入中，以幫助機器人動態(tài)調整運動過程，例如當它檢測到與傳送帶接觸時，會暫停向下繼續(xù)運動。

通過一個閉合回路，Helix可以實現(xiàn)更精準的控制，提高運動的成功率和一致性，也更能適應不同形態(tài)重量的物流包裹。

在啟用新策略后，條形碼定向朝下的成功率提高到94%，平均處理時間降至4.05s，同時精度保持在92%以上。

另外，F(xiàn)igure 02除了可以完成自主分揀，其端對端模型還可以輕松建立人機交互。

無需單獨的程序或模式開關，僅通過神經(jīng)網(wǎng)絡的視覺調節(jié)，當站在一旁的人類伸出手，機器人就會自動認定這是交出物品的提示，并將包裹遞交給人類而不是傳送帶。

這反映了Helix神經(jīng)網(wǎng)絡的靈活性，只需少量演示，即可學習新的上下文相關行為。

One More Thing

視頻一出，F(xiàn)igure創(chuàng)始人的評論區(qū)就炸開了鍋。

有網(wǎng)友樂見其成，贊嘆Figure不搞demo，直接放一小時視頻的自信。

有網(wǎng)友看到機器人參與物流工作帶來的效率和成本考量。

自然也少不了老生常談的話題：人類怎樣才能避免被機器人取代？

也有技術宅思考為什么物流機器人一定要仿人類外型，三頭六臂似乎效率更高。

當然也少不了拿放大鏡看視頻的樂子人，致力于找機器人的茬。

也歡迎大家一起來找茬，或者在本評論區(qū)留下你的真知灼見。

參考鏈接：
[1]https://www.figure.ai/news/scaling-helix-logistics
[2]https://www.figure.ai/news/helix
[3]https://www.figure.ai/news/helix-logistics
[4]https://x.com/adcock_brett/status/1931391783306678515