Figure推出Helix通用控制模型，助力机器人协作与泛化能力提升

Figure与OpenAI分道扬镳后的首个成果——Helix通用控制模型正式亮相。这一模型堪称机器人领域的重大突破，它让机器人具备了类人的感知、理解与行动能力。

在官方演示中，机器人仅需自然语言提示，就能拿起任何物品，哪怕是从未见过的，比如活泼的小仙人掌。而且，两个机器人还能共用同一组神经网络实现协作。

Helix作为一个端到端通用控制模型，完成了一系列首创之举。它是首个能对整个上身进行高速率连续控制的VLA，也是第一个同时在两个机器人上运行的VLA，实现了多机器人协作。它只需自然语言提示就能拿起几乎任何小型家居物品，还使用一组神经网络权重学习所有行为，并且可立即商业化部署。

Helix由两个系统组成，系统2基于开源VLM处理图像和状态信息，用于场景和语言理解；系统1则是用于处理底层控制的Transformer，将语义表征转化为精确动作。两个系统经过端到端训练且可通信。

训练过程完全端到端，从原始像素和文本命令映射到连续动作。Helix无需针对特定任务调整，保持单个训练阶段和权重集。

Figure花费一年多时间打造Helix，旨在解决通用机器人问题。就在两周前取消与OpenAI合作时，就预告会展示‘没人在人形机器人上见过的东西’，如今谜底揭晓，正是Helix。

Helix代表着一种新型的ScalingLaw，它能即时生成长视界、协作、灵巧的操作，无需特定任务演示或大量手动编程，在扩展人形机器人行为方面迈出变革性一步。