Figure Helix 是一款新型的通用视觉-语言-动作（VLA）模型，能够通过自然语言指令对人形机器人的整个上半身进行高速率连续控制，支持多机器人协作，具备强大的泛化能力和商业部署潜力。
一、主要功能
全上身控制：Helix 可以对机器人整个上半身（包括手腕、躯干、头部和手指）进行高速率（200Hz）的连续控制，实现高精度的动作协调。
多机器人协作：支持多个机器人共用同一组神经网络权重，完成协作任务，例如共同搬运或整理物品。
自然语言理解与执行：机器人能够基于自然语言指令完成各种任务，如拿起从未见过的物品、操作抽屉或冰箱等。
强大的泛化能力：能够处理数千种形状、大小和材质各异的物品，无需针对特定任务进行微调。
商业部署能力：完全在低功耗嵌入式 GPU 上运行，适合大规模商业化应用。
二、技术原理
系统架构：
系统 2（S2）：基于 7B 参数的开源视觉语言模型（VLM），负责场景理解和语言理解，处理频率为 7-9Hz，将视觉和语言信息转化为语义表征，并传递给系统 1。
系统 1（S1）：基于 80M 参数的 Transformer 编码器-解码器架构，用于底层控制，处理频率为 200Hz，将 S2 传递的语义表征转化为精确的机器人动作。
端到端训练：从原始像素和自然语言指令直接映射到连续动作输出，使用标准回归损失进行训练，确保训练与部署的一致性。
解耦架构：S1 和 S2 分别运行在不同的时间尺度上，S2 负责高级语义规划，S1 负责实时动作执行。
优化推理部署：在机器人上，S1 和 S2 分别运行在独立的 GPU 上，S2 异步更新潜在向量，S1 实时执行动作控制。
三、应用场景
家庭服务：可用于日常家务，如整理物品、操作家电等，提升生活便利性。
工业协作：在工厂环境中，多个机器人可以协作完成复杂的生产任务。
养老服务：帮助老年人或行动不便者完成日常任务，提供生活支持。
教育与研究：作为研究工具，用于开发和测试新的机器人控制算法。
四、使用方法
硬件要求：需要配备支持低功耗 GPU 的机器人平台。
软件部署：将 Helix 模型部署到机器人系统中，确保 S1 和 S2 模块正常运行。
操作指令：通过自然语言指令控制机器人完成任务，例如“拿起桌子上的杯子”。
多机器人协作：在多机器人场景中，配置机器人共享同一组神经网络权重，实现协同工作。
五、适用人群
家庭用户：希望借助机器人完成日常家务或照顾老人和儿童。
工业用户：需要高效协作机器人完成复杂生产任务的企业。
科研人员：从事机器人控制、人工智能研究的学者和工程师。
养老服务机构：为老年人提供生活辅助服务。
六、优缺点介绍
优点：
泛化能力强：能够处理数千种不同的物品和任务。
无需微调：无需针对特定任务进行额外训练。
低功耗运行：适合大规模商业部署。
多机器人协作：支持多个机器人共用同一神经网络。
缺点：
技术门槛高：需要一定的硬件和软件基础才能部署。
成本较高：目前仍处于商业化初期，设备和部署成本可能较高。
安全性需进一步验证：在家庭和工业环境中，机器人的安全性和可靠性仍需进一步测试。
分类标签：人工智能、机器人控制、自然语言处理、多机器人协作