Figure机器人搭载Helix技术，仅用500小时训练实现智能拾取家居物品

图说，训练螺旋仅需500小时的高质量监督数据，总数少于先前收集的VLA数据集的5％，并且不需要多个机器人数据或多阶段培训。

根据自然语言说明，由于这一技术突破，螺旋驱动的机器人现在可以识别并捡起几乎所有的小型家居用品，包括数千个机器人从未见过的物品。在公司给出的情况下，当机器人听到“拿起仙人掌”和“在沙漠中捡起东西”时，他可以选择最接近玩具的手，并成功地从一堆物品中抬起仙人掌玩具。

实际上，配备螺旋的图形机器人通过简单的“拾取XX”指令成功处理数千个任务，而无需任何预先演示或其他编程。

当然，以上都是常规操作，下一个是展示技术的时刻。

图说，Helix是第一个可以在人形机器人上进行协作的AI模型，允许两个机器人在共同的长期操作任务上进行协作。

在演示案例中，具有相同模型重量的两个图形机器人需要面对一堆碎屑，它们首次看到，并将它们在储存位置（例如橱柜，冰箱和盆地）中进行排序。

这一挑战的困难在于，研究人员故意将一些物品放在另一个机器人面前，这意味着两个机器人需要合作以完成安置。

在演示期间，机器人不仅可以互相理解并连接他们的动作，而且似乎具有特殊的联系 - 当移交物品时，两个机器人必须互相看着对方并确认彼此的“眼睛”。

在演示结束时，图还显示了放置水果操作的更高水平：左侧的机器人将水果锅拉过来，右侧的机器人将水果放入，然后将机器人放在左边放回水果锅。原位。

在第一个VLA模型在多个机器人之间进行了灵活，扩展的协作之后，图强调，这只是对“可能性表面”的触摸，并且该公司渴望看到将Helix扩大1000次后会发生什么。

图说，Helix完全有能力在嵌入式的低功率GPU上运行，现在可以立即用于商业部署。

根据较早的报道，Digue正在进行一轮针对15亿美元的资金，估值为395亿美元，同时发布了机器人AI系统的演示。相比之下，该公司去年筹集资金时的估值仅为26亿美元。就在这两个数字中，您可以感觉到机器人轨道当前的蓬勃发展情绪。