關于年度熱詞NFT，除了錢，我們還可以聊點啥？
每到年底，社交媒體總少不了年度盤點、年度總結、年度熱詞。如果讓你來總結2021年度熱詞，你會想到什么？柯林斯詞典將年度熱詞頒給了“NFT”，而其理由是：一個縮寫詞的
會疊衣服還不夠？Figure 機器人現在連洗碗都包了，但前提是你得先擁有一臺洗碗機。
還是用的疊毛巾和分包裹的同款 Helix 架構，沒有新的算法，沒有特殊的工程，只有新的數據。
網友對此也是突然發現了盲點：
咦？它碰到臟盤子后會主動洗手嗎？它會不會用沾滿食物殘渣的手再去疊衣服？
笑死，關注洗手問題的還不在少數呢。
言歸正傳，早在 3 個月前，Figure 機器人就展示了其在物流場景包裹分揀的能力，整個過程長達一小時。
面對各種形態的包裹，它都能進行完成識別、抓取、翻轉，并運送到傳送帶上，其操作靈活性和速度已接近人類水平。
就在上個月，這個 Figure 02 又精進技藝，學會了疊毛巾和衣服。
現在同樣的 Helix 架構、同樣的機器人卻在處理一個完全不同的任務 —— 將餐具裝入洗碗機。
哇哦，感覺 Figure 機器人最后是要把家務都包攬了，想想都好幸福啊。
乍一看，將餐具放入洗碗機的操作或許很簡單，只需拿起每個餐具并將其放入洗碗機即可。
然而，這其中還是涉及很多難題的。
這些餐具往往需要從雜亂的堆疊中分離出來、重新調整角度，甚至需要雙臂協同傳遞。
不僅如此，光滑或易碎的物品則要求指尖級的精細操作，洗碗機的碗架對誤差的容忍度也僅有厘米級。
更棘手的是，每一次裝載的情境都不同。
新奇的餐具、凌亂的初始擺放、突發的碰撞，這些都要求系統能夠不斷適應和糾正，同時保持穩定可靠的表現。
與此前能疊毛巾、分揀包裹的機器人一樣，這次完成洗碗機裝載任務的 Figure 02 也無需新的算法或特殊工程設計，只是增加了新的數據。
通過將餐具裝入洗碗機，Helix 架構學會了以下技能：
將堆疊的盤子分開，并按順序放入；
用一只手拿起玻璃杯，調整方向后，再用另一只手小心放好；
根據雜亂的起始狀態調整操作方法；
遇到抓取失誤或碰撞時，能平穩地恢復操作。
這么一看，這小小動作讓 Helix 架構學會的還真不少。
值得一提的是，Helix 架構是 Figure 與 OpenAI 分道揚鑣后的第一個成果，是一個適用于通用人形機器人控制的端到端“視覺-語言-動作”模型（VLA），能讓機器人像人一樣感知、理解和行動。
它由兩個系統組成，這兩個系統經過端到端訓練可以進行通信。
不僅如此，它通過單一統一模型即可在各種任務中實現強大性能，僅使用一組神經網絡權重，就能在不同容器中精準拾取放置物品、靈活操控抽屜與冰箱、協調多機器人完成靈巧交接，甚至能熟練操控數千種新物體。
洗碗機裝載、分揀包裹和毛巾疊放看似風馬牛不相及，但 Helix 都能用同一套通用架構來處理。
同一個系統只需增加數據即可逐步學習新技能，推動更廣泛的應用，而無需特殊工程設計。這標志著 Figure 機器人向可擴展人形智能又邁進了一步。
參考鏈接：
[1]https://x.com/Figure_robot/status/1963266237426979300
[2]https://www.figure.ai/news/helix-loads-the-dishwasher
本文來自微信公眾號：量子位（ID：QbitAI），作者：時令，原標題《人形機器人終于學會洗碗了》
本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-45-27386-0.html人形機器人學會用洗碗機，Figure 放出最新演示
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