芝能科技出品
2025年2月21日，美国人形机器人初创公司Figure发布了其突破性进展Helix，一个创新的视觉-语言-动作（VLA）模型，旨在推进机器人技术的广泛应用，尤其是在家庭环境中的普适性。
Helix将视觉感知、语言理解与动作控制深度融合，为人形机器人赋予了前所未有的高频精细控制能力，尤其是在两台机器人协同工作时。
相比传统技术，Helix能够实现低功耗、无需任务特定调整的通用行为控制，且大幅降低了对专家编程的依赖。
此外，通过独特的“双系统”架构，Helix突破了现有机器人系统在速度和泛化能力上的瓶颈，标志着具身智能技术的新纪元。
01Helix的技术创新：
机器人智能的革命
Helix模型的核心突破在于其对“系统1+系统2”架构的采用，在机器人领域尚属首次。
●Helix将机器人操作分为两大系统：
◎系统1（S1）：这是一个高频的视觉运动策略，运行速度达到200Hz，能够精准快速地将从系统2中获取的语义信息转化为精细的机器人动作。
S1主要负责机器人实时的控制与反应，确保机器人在执行任务时可以根据不断变化的环境进行快速调整，尤其是在协作任务中，它能够快速适应合作机器人的动作变化，保证任务的高效完成。
◎系统2（S2）：这是一个基于大规模预训练的视觉-语言模型（VLM），以较低的频率（7-9Hz）运行，主要负责理解场景、语言解析和高层目标设定。S2为机器人提供宏观的语义信息，帮助机器人做出决策。
这两者的解耦架构允许每个系统按照其最佳节奏运作，从而克服了传统机器人系统在速度和泛化能力之间的权衡。
系统1负责即时反应，系统2则负责深度思考和决策，二者协作无缝衔接，极大提升了机器人执行任务的灵活性与精确度。
芝能点评：这个系统和之前我们看到在智能驾驶的方面是一致的。
●多机器人协作的突破
Helix的另一项创新是支持多台机器人协同工作。在过去，机器人协作通常需要复杂的协调机制和任务分配，而Helix模型的出现，使得两台机器人可以在同一任务中通过共享一个模型协同工作。
这种能力不仅限于简单的操作，还包括更复杂的物体抓取与传递任务。例如，两个机器人可以互相传递物品，或共同完成需要多台机器人的协作任务，这在过去是难以想象的。
Helix的多机器人协作能力为未来机器人集群的应用奠定了基础，尤其是在家庭环境中，多个机器人可以根据任务需求灵活分工，协同完成复杂的家务任务，极大提高了机器人的实际应用价值。
Helix的另一项显著进展是其对抓取任务的能力提升，搭载Helix的Figure机器人可以通过自然语言指令，抓取各种从未见过的小型物品。
这个能力的实现，打破了传统机器人仅能处理已知物品的局限，使得机器人能够在更加复杂和动态的家庭环境中执行任务。
通过自然语言指令，机器人无需事先学习特定的物品识别或抓取动作，而是能够实时地根据环境变化做出灵活反应，这为机器人在开放环境中的应用提供了极大的便利。
02Helix的应用前景：
具身智能的商业化时代
随着Helix的发布，Figure不仅在技术上取得了重要突破，也在商业化进程中迈出了坚实的步伐。
Helix的低功耗、高效能和无需任务微调的特性，使其能够在较低的门槛下实现商业化部署。其微型化设计使得Helix可以在嵌入式低功耗GPU上运行，适用于多种应用场景，包括家庭、办公和工业环境。
家庭环境一直是机器人技术的最大挑战之一。相比受控的工业环境，家庭中的物品形态不一，空间布局千变万化，机器人的任务复杂度也更高。
Helix能够根据自然语言指令执行任务，显著提升了机器人的适应性和灵活性，使其在家庭环境中的应用前景广阔。例如，机器人可以帮助家庭成员清理房间、整理杂物，甚至完成如烹饪等更复杂的任务。这种灵活的执行能力，使得Helix有可能成为家居自动化的核心驱动力。
Helix的另一大优势是其低成本的商业化潜力。Helix模型的训练只需少量高质量数据，并且通过一次训练即可实现高度泛化，避免了传统机器人技术中需要大量人工干预的繁琐过程。
这使得Helix不仅在技术上具有竞争力，也在成本上具有显著优势。Figure表示，Helix可以在低功耗GPU上运行，这为其大规模部署提供了可能。
未来，随着技术的不断进步，Helix有望在更多商业化场景中得到应用，从而推动机器人产业的快速发展。
根据Figure的计划，未来四年内，公司将量产10万台人形机器人，标志着其从实验室技术走向日常生活的商业化应用。
如果这个目标的真的实现，意味着Helix将成为具身智能领域的代表性技术之一，对家庭、医疗、安保等多个行业产生深远影响。
随着技术的不断完善，机器人不仅能够完成重复性工作，还将逐步具备处理复杂、动态任务的能力，改变我们对家庭生活和工作环境的认知。
小结Figure的Helix模型无疑是机器人技术的重大突破，在技术层面解决了机器人在速度、精度、泛化能力等方面的瓶颈，还在商业化路径上展现出了巨大的潜力。未来我们将看到更多智能机器人走入家庭和企业，承担起更多样化的任务，我们将持续观察。
