会叠衣服还不够？Figure 机器人现在连洗碗都包了可盈配资。
但前提是你得先拥有一台洗碗机。
还是用的叠毛巾和分包裹的同款 Helix 架构，没有新的算法，没有特殊的工程，只有新的数据。
网友对此也是突然发现了盲点：
咦？它碰到脏盘子后会主动洗手吗？它会不会用沾满食物残渣的手再去叠衣服？
笑死，关注洗手问题的还不在少数呢。
言归正传，早在 3 个月前，Figure 机器人就展示了其在物流场景包裹分拣的能力，整个过程长达一小时。
面对各种形态的包裹，它都能进行完成识别、抓取、翻转，并运送到传送带上，其操作灵活性和速度已接近人类水平。
就在上个月可盈配资，这个 Figure 02 又精进技艺，学会了叠毛巾和衣服。
现在同样的 Helix 架构、同样的机器人却在处理一个完全不同的任务——将餐具装入洗碗机。
哇哦，感觉 Figure 机器人最后是要把家务都包揽了，想想都好幸福啊。
乍一看，将餐具放入洗碗机的操作或许很简单，只需拿起每个餐具并将其放入洗碗机即可。
然而，这其中还是涉及很多难题的。
这些餐具往往需要从杂乱的堆叠中分离出来、重新调整角度，甚至需要双臂协同传递。
不仅如此，光滑或易碎的物品则要求指尖级的精细操作，洗碗机的碗架对误差的容忍度也仅有厘米级。
更棘手的是，每一次装载的情境都不同。
新奇的餐具、凌乱的初始摆放、突发的碰撞，这些都要求系统能够不断适应和纠正，同时保持稳定可靠的表现。
与此前能叠毛巾、分拣包裹的机器人一样，这次完成洗碗机装载任务的 Figure 02 也无需新的算法或特殊工程设计可盈配资，只是增加了新的数据。
通过将餐具装入洗碗机，Helix 架构学会了以下技能：
将堆叠的盘子分开，并按顺序放入；
用一只手拿起玻璃杯，调整方向后，再用另一只手小心放好；
根据杂乱的起始状态调整操作方法；
遇到抓取失误或碰撞时，能平稳地恢复操作。
这么一看，这小小动作让 Helix 架构学会的还真不少。
值得一提的是，Helix 架构是 Figure 与 OpenAI 分道扬镳后的第一个成果，是一个适用于通用人形机器人控制的端到端"视觉 - 语言 - 动作"模型（VLA），能让机器人像人一样感知、理解和行动。
它由两个系统组成，这两个系统经过端到端训练可以进行通信。
不仅如此，它通过单一统一模型即可在各种任务中实现强大性能，仅使用一组神经网络权重，就能在不同容器中精准拾取放置物品、灵活操控抽屉与冰箱、协调多机器人完成灵巧交接，甚至能熟练操控数千种新物体。
洗碗机装载、分拣包裹和毛巾叠放看似风马牛不相及，但 Helix 都能用同一套通用架构来处理。
同一个系统只需增加数据即可逐步学习新技能，推动更广泛的应用，而无需特殊工程设计。这标志着 Figure 机器人向可扩展人形智能又迈进了一步。
参考链接：
[ 1 ] https://x.com/Figure_robot/status/1963266237426979300
[ 2 ] https://www.figure.ai/news/helix-loads-the-dishwasher
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