Figure AI 推出新一代的單一神經系統 Helix 02，可直接從像素控制全身，從而在整個房間內實現靈巧、遠距離的自主移動。 新特色 自主長距離移動操作： Helix 02 能夠在一個完整的廚房內完成洗碗機的裝卸工作——這項全程自主任務耗時四分鐘，整合了行走、操作和平衡能力，無需任何重置或人工幹預。我們相信這是迄今為止人形機器人自主完成的最長距離、最複雜的任務。 所有感測器輸入，所有執行器輸出： Helix 02 透過一個統一的視覺運動神經網絡，將每個板載感測器（視覺、觸覺和本體感覺）直接連接到每個執行器。 基於人體資料的類人全身控制：所有結果均由系統 0實現，該系統是一個經過訓練的全身控制器，基於超過 1000 小時的人體運動資料和模擬到實際的強化學習進行訓練。系統 0 用一個神經網路先驗取代了 109,504 行手工編寫的 C++ 程式碼，從而實現了穩定、自然的運動。 新的靈巧度類別：借助 Figure 03 的嵌入式觸覺感測和掌心攝像頭，Helix 02 可以執行以前無法完成的操作：取出單個藥丸、分配精確的注射器容量，以及在自身遮擋的情況下從雜亂中取出細小的、不規則的物體。 根據最新的影片結果說明： 在操作約束下的運動。機器人能夠一邊行走一邊抓取易碎物品，並在每一步都保持穩定的抓握。 充分利用全身：當雙手被佔用時，機器人會用臀部關上抽屜，用腳抬起洗碗機門——將整個身體當作工具，而不是只依靠雙手。 雙手協調配合貫穿始終：物體被拿起、在雙手之間轉移、堆疊和放置，而雙臂則作為一個協調的系統進行操作。 跨尺度的運動範圍。同一個神經網路既能產生毫米級的指尖運動，也能產生房間尺度的移動－動態範圍跨越四個數量級。 長時域序列執行：61 個運動操作動作，順序正確，並具有隱式錯誤恢復能力。機器人可在數分鐘的執行時間內保持任務狀態。 Helix 02 的觸覺感測和掌部攝影機突破了純視覺策略的限制，實現了更多操作任務。 Helix 02 的 S0 提供學習到的全身控制，S1 將所有感測器連接到所有執行器，S2 實現對擴展任務的語義推理，從而實現了新的目標：連續的、房間規模的自主性，無縫地融合了行走和操作，目前研究結果尚處於初步階段，但已展現出持續性全身自主控制所能達到的成就 https://kopyai.com/zh-tw/latest/view/type.news/0/60...
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