Helix系统：人形机器人通用智能的新突破
Figure公司近期推出的Helix系统，标志着人形机器人领域的一次重大突破。Helix系统结合了7B参数量的视觉语言模型S2和80M参数量的动作模型S1，旨在实现人形机器人的通用智能。这一系统不仅在技术上实现了多项创新，还在实际应用中展示了强大的潜力。
技术架构与创新
Helix系统的核心在于其双系统架构：系统1（S1）和系统2（S2）。S2是一个拥有70亿参数的视觉语言模型，负责高级理解；S1则是一个拥有8000万参数的视觉运动控制策略，负责实时动作控制。这种解耦架构允许每个系统在其最佳时间尺度上运行，S2可以“慢慢思考”高层次目标，而S1可以“快速思考”来实时执行和调整行动。
Helix系统的创新之处在于：
-
全身控制：它是历史上第一个类人机器人上半身的高速连续控制VLA模型，覆盖手腕、躯干、头部和单个手指。
-
多机器人协作：可以两台机器人用一个模型控制协作，完成前所未见的任务。
-
抓取任何物品：可以捡起任何小型物体，包括数千种它们从未遇到过的物品，只需遵循自然语言指令即可。
-
单一神经网络：Helix使用一组神经网络权重来学习所有行为，无需任何任务特定的微调。
-
本地化：Helix是史上第一个在本地GPU运行的机器人VLA模型，已经具备了商业化落地能力。
应用前景与挑战
尽管Helix系统在技术上取得了显著进展，但其在实际应用中仍面临三大核心问题：
-
硬件约束：人形机器人的硬件设计涉及结构设计、材料强度等深层次命题。如何确保机器人在复杂环境中的稳定性和耐用性，是Helix系统需要解决的首要问题。
-
数据训练与真实世界差距：尽管Helix系统在训练中使用了约500小时的高质量监督数据，但真实场景中的不确定因素仍然存在。如何缩小数据训练与真实世界之间的差距，是提升系统性能的关键。
-
商业模式：Helix系统的成功不仅依赖于技术突破，还需要建立统一的技能接口和生态规则。如何构建一个可持续的商业模式，是Figure公司需要深思的问题。
未来展望
尽管Helix系统目前更多是炫技演示，但Figure公司希望通过逐步完善硬件和算法，最终实现大规模商业应用。随着技术的不断进步，Helix系统有望在家庭、医疗、教育等多个领域发挥重要作用，推动人形机器人产业的快速发展。
Helix系统的推出不仅展示了人形机器人领域的技术潜力，也为未来的研究和应用提供了新的思路和方向。我们期待Helix系统在未来的表现，以及它对人形机器人产业的深远影响。
相关文章
