在與Open AI“分手”之后，Figure創(chuàng)始人兼CEO Brett Adcock口中的“重大突破”終于問世。2月20日晚間，Figure發(fā)布了新的端到端通用控制模型Helix。

今年2月初他曾放出豪言：“30天內，我們將向外界展示‘人形機器人上從未見過的東西’?！?/p>

官方演示視頻中，在家庭場景里，嵌入Helix的兩個機器人能夠在聽到人類的指令后，合作將不同的物品放入冰箱。機器人能夠拿起包括會動的仙人掌、雞蛋等不同的物體。

根據技術披露，Helix能夠對頭部、手腕、軀干、手指等上身部位進行連續(xù)控制，并能夠通過單一神經網絡來學習所有的動作，包括簡單地拿放、使用抽屜、冰箱甚至是跨機器人的交互，不需要特別的微調。這也解釋了視頻當中兩個機器人能夠合作放置物品的原因。

相比于傳統(tǒng)分層模型“先建模、再規(guī)劃、最后執(zhí)行”的技術路徑，端到端模型的好處是能夠依據指令自行規(guī)劃執(zhí)行路線，并不斷進行自我修正。Figure也強調了該模型在商業(yè)中的可行性：“Helix能夠在嵌入式低能耗GPU上運行，這使其能夠立即投入商業(yè)部署。”

端到端大模型的發(fā)布，進一步解釋了Figure與Open AI分手的原因?！拔覀儼l(fā)現，要在現實世界中大規(guī)模解決實體人工智能的問題，必須對機器人人工智能進行垂直整合?！盉rett Adcock表示Figure不能外包人工智能，就像Figure不能外包自己的硬件一樣。

一位國內具身大模型企業(yè)高管告訴第一財經記者，端到端大模型也能進一步解決大模型訓練的數據焦慮?！皺C器人的Scaling law仍然是有效的，在我們嘗試了不同的技術路徑之后，最終能夠得到驗證?！盉rett Adcock也表示，教機器人一種新行為需要大量的人力。要么是數小時的博士級專家手動編程，要么是數千次演示，針對通用需求的能力才是機器人最終需要的。

值得一提的是，在供應鏈方面，Figure也和多家國內的核心零部件企業(yè)進行了合作。領益智造曾披露公司已為Figure機器人提供模切結構件、金屬結構件、散熱模組、軟包結構件等產品服務。長盈精密、兆威機電等企業(yè)也曾表示，目前已經與Figure建立了合作關系。一位知情人士透露，Figure機器人的末端執(zhí)行器靈巧手也正在與國內廠商進行合作。