在人形机器人控制领域，Figure 公司推出了一款名为 Helix 的端到端通用控制模型，引起了业界的广泛关注。这款模型以其卓越的性能和广泛的应用前景，预示着人形机器人技术发展的新方向。Helix 模型实现了对机器人整个上身的高速率连续控制，支持多机器人协作，并且具备强大的泛化能力，能够基于自然语言指令完成各种复杂任务。更重要的是，Helix 的训练完全端到端，无需任务特定的微调，同时还能在低功耗 GPU 上运行，这为它的商业部署奠定了坚实的基础。
Helix 的核心功能
Hellix 模型最引人注目的特点之一，就是它能够对机器人整个上半身进行精确而高速的控制。这包括手腕、躯干、头部和手指等多个关键部位，控制频率高达 200Hz。这意味着机器人可以实现非常流畅和协调的动作，从而胜任更加复杂的任务。例如，在装配线上，机器人可以精确地抓取和安装各种零部件；在医疗领域，机器人可以辅助医生进行精细的手术操作。
除了精确的控制能力，Helix 还支持多机器人协作。这意味着多个机器人可以共享同一套神经网络权重，协同完成任务。这种协作能力在很多场景下都非常有用。例如，在物流仓库中，多个机器人可以共同搬运大型货物；在建筑工地上，多个机器人可以协同搭建复杂的结构。
Helix 模型的另一个重要功能是自然语言理解与执行。机器人可以通过理解人类的自然语言指令，完成各种任务。例如，用户可以直接告诉机器人“把桌子上的杯子拿过来”，而无需编写复杂的程序代码。这种自然语言交互方式极大地降低了机器人的使用门槛，使得更多的人可以轻松地与机器人进行互动。
此外，Helix 模型还具备强大的泛化能力。它可以处理数千种形状、大小和材质各异的物品，这意味着机器人可以在各种不同的环境中工作，而无需进行特定的训练。这种泛化能力对于机器人在实际应用中非常重要，因为现实世界中的物品和环境是千变万化的。
最后，Helix 模型还具备商业部署能力。它可以完全在低功耗嵌入式 GPU 上运行，这意味着机器人可以在各种不同的设备上部署，而无需昂贵的硬件设备。这种低功耗和低成本的特性使得 Helix 模型非常适合大规模商业化应用。
Helix 的技术原理
Hellix 模型之所以能够实现如此强大的功能，得益于其独特的技术架构。该模型采用了系统 2 (S2) 和系统 1 (S1) 相结合的设计思路。
系统 2 基于一个拥有 7B 参数的开源视觉语言模型 (VLM)，主要负责场景理解和语言理解。它的处理频率为 7-9Hz，用于“慢速思考”高级目标，将视觉和语言信息转化为语义表征。然后，它将这些语义信息编码为连续的潜在向量，传递给系统 1。
系统 1 基于一个拥有 80M 参数的 Transformer 编码器-解码器架构，主要负责底层控制。它的处理频率高达 200Hz，可以快速执行和调整动作。它将 S2 传递的潜在向量与视觉特征结合，转化为精确的机器人动作，例如手腕姿态、手指控制、头部和躯干方向。
Helix 模型的训练过程完全是端到端的。这意味着模型可以直接从原始像素和自然语言指令映射到连续动作输出，而无需进行中间步骤的处理。训练过程中，研究人员还引入了时间偏移，以模拟 S1 和 S2 的推理延迟，从而确保训练与部署的一致性。
此外，Helix 模型还采用了模块化设计，将 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。这种解耦架构既保证了系统的泛化能力，又实现了快速响应。
在实际部署中，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。这种设计使得模型可以在低功耗设备上高效运行。
Helix 的应用前景
Hellix 模型在各个领域都具有广泛的应用前景。
在家庭服务领域，机器人可以利用 Helix 模型整理物品、收纳、操作家电等，从而减轻人们的家务负担。
在多机器人协作领域，多个机器人可以共享一套神经网络，共同完成搬运或组装任务，从而提高工作效率。
在物品抓取领域，机器人可以基于自然语言指令抓取从未见过的物品，这对于物流和仓储行业来说非常有价值。
在工业自动化领域，机器人可以应用在复杂的人机协作任务中，例如零部件装配和质量检测，从而提高生产效率和产品质量。
在服务行业，机器人可以在酒店、餐厅等场所提供引导、递送和清洁服务，从而提升服务质量和客户满意度。
总结
Figure 公司推出的 Helix 模型代表了人形机器人控制技术的新高度。它不仅具备强大的控制能力和泛化能力，还支持多机器人协作和自然语言交互。更重要的是，它可以在低功耗设备上运行，这为它的商业部署奠定了坚实的基础。随着技术的不断发展，我们有理由相信，Helix 模型将在各个领域发挥越来越重要的作用，为人类创造更加美好的生活。
Helix 引领通用机器人控制新时代
Figure 公司的 Helix 模型，不仅仅是一个技术突破，更是对未来机器人发展方向的一次大胆探索。它预示着通用机器人控制时代的到来，机器人将不再局限于特定任务，而是能够像人类一样，灵活适应各种不同的环境和任务需求。这种通用性将极大地拓展机器人的应用范围，使其真正成为我们生活和工作中不可或缺的助手。
端到端学习：机器人控制的未来
Hellix 模型采用的端到端学习方法，是机器人控制领域的一个重要趋势。传统的机器人控制方法通常需要人工设计复杂的控制算法，这不仅耗时费力，而且难以适应复杂多变的环境。而端到端学习方法则可以直接从原始数据中学习控制策略，无需人工干预，具有更强的适应性和泛化能力。
多模态融合：提升机器人智能的关键
Hellix 模型能够理解自然语言指令，并将其转化为实际的动作，这得益于其多模态融合技术。通过将视觉信息和语言信息融合在一起，机器人可以更好地理解人类的意图，从而更准确地完成任务。多模态融合是提升机器人智能的关键技术之一，未来将在机器人领域得到更广泛的应用。
低功耗计算：实现机器人普及的基石
Hellix 模型能够在低功耗 GPU 上运行，这使得机器人可以在各种不同的设备上部署，而无需昂贵的硬件设备。低功耗计算是实现机器人普及的基石。只有降低机器人的硬件成本，才能让更多的人能够使用机器人，从而真正实现机器人的商业化。
挑战与机遇
当然，Helix 模型也面临着一些挑战。例如，如何提高模型的鲁棒性，使其能够在更加恶劣的环境中稳定工作；如何提高模型的安全性，防止机器人被恶意控制；如何保护用户的数据隐私，防止机器人泄露用户的个人信息。这些都是未来需要解决的问题。
尽管如此，我们仍然对 Helix 模型充满信心。随着技术的不断发展，这些问题终将得到解决。我们相信，Helix 模型将在机器人领域发挥越来越重要的作用，为人类创造更加美好的未来。
技术细节的深入探讨
为了更深入地了解 Helix 模型的强大之处，我们不妨进一步探讨其技术细节。该模型的核心在于其独特的双系统架构，即 S1 和 S2。这种架构的设计灵感来源于人类的认知系统，S1 类似于人类的直觉反应，负责快速执行任务；S2 类似于人类的理性思考，负责进行高级决策。
S1 系统是一个基于 Transformer 的编码器-解码器结构，拥有 80M 参数。它接收来自 S2 系统的潜在向量和视觉特征，并将其转化为精确的机器人动作。S1 系统的关键在于其高速率（200Hz）的控制能力，这使得机器人可以实现非常流畅和协调的动作。
S2 系统是一个基于 7B 参数的开源视觉语言模型 (VLM)。它负责场景理解和语言理解，并将视觉和语言信息转化为语义表征。S2 系统的关键在于其强大的泛化能力，这使得机器人可以处理各种不同的物品和环境。
S1 和 S2 系统通过一种异步更新机制进行协同工作。S2 系统以较低的频率（7-9Hz）更新潜在向量，S1 系统则以较高的频率（200Hz）根据潜在向量和视觉特征执行动作。这种异步更新机制既保证了系统的泛化能力，又实现了快速响应。
未来展望
展望未来，我们可以看到 Helix 模型在以下几个方面具有巨大的发展潜力：
- 更强的泛化能力： 通过引入更多的数据和更先进的训练方法，可以进一步提高模型的泛化能力，使其能够处理更加复杂和多变的环境。
- 更强的交互能力： 通过引入更先进的自然语言处理技术，可以使机器人与人类进行更加自然和流畅的交互。
- 更强的自主能力： 通过引入更先进的强化学习技术，可以使机器人具备更强的自主学习和决策能力。
我们有理由相信，随着技术的不断发展，Helix 模型将在机器人领域发挥越来越重要的作用，为人类创造更加美好的未来。
