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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