讓機器人跳舞很容易，難點在於如何讓其自主完成各種日常任務。今天，美國明星人形機器人公司Figure推出一項最新技術：Helix 02，官方稱之為迄今為止功能最強大的人形機器人模型，統一了人形機器人的運動和操控。去年，Figure自主研發的Helix模型證明，單個神經網路能夠通過像素圖像，實現對人形機器人上半身的控制，如今，Helix 02將這種控制能力拓展至機器人全身，讓行走、物體操作與保持平衡融為一體，形成一套連貫的控制系統。Helix 02依託單一神經網路系統，直接通過像素圖像實現全身控制，讓機器人能夠在整個室內空間中，完成靈活精細、長時域的自主作業。四大技術突破Figure團隊表示，將移動和操控物體作為一種單一、連續行為的能力，一直是機器人領域的大難題，並不是因為這兩項能力有多難，而是要同時實現這兩項能力難以進行清晰的分解。儘管人形機器人展現出了很多博眼球的舉動，例如空翻、跳舞，但幾乎所有人形機器人都存在一個侷限性：它們並非真正可控。大多數演示系統只是在離線狀態下重現預先規劃的動作，如果物體發生移動或接觸情況發生變化，機器人的行為就會崩潰。機器人需要一個能同時對整個身體進行推理的學習系統，一個能夠持續感知、決策和行動的系統，這是Helix 02的研發目標。據瞭解，Helix 02實現了多項技術突破：1、自主長時域移動操作一體化：基於該模型，機器人能夠在常規廚房環境中，完成洗碗機的餐具取出與放回工作——這是一項全程耗時四分鐘、端到端的自主任務，也是迄今為止人形機器人自主完成的時域最長、複雜度最高的任務。機器人能夠融合行走、物體操作與平衡控制，無需重設系統，也無需人工干預。2、全感測器輸入，全執行器輸出：Helix 02通過單一統一的視覺運動神經網路，將機器人搭載的全部機載感測器——視覺感測器、觸覺感測器以及本體感知感測器——與所有執行機構直接相連。3、基於人體資料實現類人全身控制：該系統是一套經過學習訓練的全身控製器，基於超過1000小時的人體運動資料，結合模擬到現實的強化學習演算法完成訓練，實現穩定且自然的運動控制。4、全新維度的靈巧操作能力：借助Figure 03機型搭載的內建觸覺感測器與掌心攝影機，Helix 02能夠完成此前難以實現的精細操作：在存在自身遮擋的情況下，精準取出單粒藥片、按標定容量抽取注射液、從雜亂堆放的物品中分揀出小型不規則物體等。模型背後的框架創新Helix 02是統一的全身運動操控VLA模型，技術架構層面，在系統1、系統2架構的基礎上，新增了底層基礎模組系統0，每個系統都以其固有的時間尺度運行，三者協同配合，構成一套從像素輸入到力矩輸出的高度整合的層級控制系統。簡單來說，系統0以1000赫茲的高頻運行，負責全身的平衡控制、接觸互動與協同調度；系統1為快速決策模組，以200赫茲的頻率運行，可將感知資訊直接轉化為全身關節目標姿態；系統2負責對目標進行慢速推理，解析場景、理解語言指令，並對行為進行時序編排。系統0是人形機器人的基礎模型，一個1000萬參數的神經網路，以 1 kHz 的頻率輸出關節級執行器命令，它能直接從龐大且多樣化的運動資料集中學習追蹤人體運動，訓練封包含超過1000小時的關節級重新導向人體運動資料。此外，系統0完全在模擬環境中進行訓練，在超過20萬個平行環境中進行廣泛的領域隨機化，具備較強泛化能力。系統1連接所有感測器，控制整個機器人，負責“全感測器輸入、全關節輸出”的視覺運動策略。包括機器人的頭部攝影機、掌心攝影機、指尖觸覺感測器和全身本體感覺感測器；以及輸出對整個機器人進行完全關節級控制——腿部、軀幹、頭部、手臂、手腕和單個手指。系統2作為語義推理層，負責機器人對場景和互動語言的理解，無需規劃底層的步頻步幅，也無需指定手臂與腿部的協同方式，它會自主生成一系列語義隱變數序列，由系統1解析為運動指令，最終交由系統0執行。基於此架構設計，Helix 02能夠讓機器人執行持續數分鐘的任務，完全整合運動、靈巧性和感知能力。Figure團隊表示，儘管研究尚處於初步階段，但機器人已展現出持續性全身自主控制所能達到的成就，在操作洗碗機這項持續4分鐘的自主任務中，機器人流暢地完成了61個移動操控動作，借助觸覺感測和掌心攝影機實現了靈巧的動作，並協調臀部、腳部、手部和手臂等全身關節運動。群雄逐鹿，2026拼“實幹”Figure在去年9月完成C輪融資，募集了超過10億美元資金，投後估值達390億美元。除了模型，2026年1月初，該公司還為其第三代人形機器人Figure 03拓展了無線感應充電功能。機器人足部內建充電線圈，只需踏上無線充電基座，便能以2千瓦的功率進行充電。在家庭場景中，這意味著機器人可在日常運行中，根據需要自主對接充電位並完成自動補能。該公司創始人Brett Adcock表示，市面上此前沒有任何產品能滿足我們的需求，因此所有相關設計與工程開發均需從零完成。根據公開消息，Figure的目標是在2029年前實現10萬台裝置的出貨量。這家初創公司最初專注於工業應用，但後來已將業務範圍擴展到家庭和服務領域。目前尚不清楚Figure何時開始規模化銷售其人形機器人，不過Adcock曾表示，他堅持在進行大規模部署之前，必須確保機器人完全自主運行。據《The Information》爆料，Adcock在最近發給Figure員工和投資者的一份內部備忘錄中透露，他計畫建構“以人為本”的人工智慧系統，這些系統能夠“主動思考、遞迴迭代、不斷改進，並真正關心人類”。據悉，Figure公司之外，Adcock自己花了1億美元資金成立了一家名為Hark的全新人工智慧實驗室，該實驗室的新計算叢集已於2025年底上線，但其規模和業務範圍尚未披露。人形機器人賽道從2025年就開始比拚出貨量，但目前的市場調研存在較巨量資料差異。據IDC在2026年1月發佈的《全球人形機器人市場分析》顯示，2025年全球人形機器人出貨量約1.8萬台，同比增長約508%，中國廠商佔主導，其中智元機器人第一，宇樹科技第二，樂聚機器人、加速進化、松延動力等廠商出貨約達千台量級，國際廠商基本仍處試點階段。另一家機構Omdia公佈的調研資料則顯示，2025年人形機器人出貨前三名：智元機器人、宇樹科技、優必選。究竟誰是行業第一耐人尋味。日前，宇樹科技還專門發佈關於2025年銷量資料的澄清聲明，表示宇樹2025全年人形機器人實際出貨量超5500台（指實際出售發貨給終端客戶的數量，並非訂單數量，訂單數量更高），外部流傳資料均存在不實，暗示“宇樹才是人形機器人賽道第一。”可以預見的是，2026年人形機器人將正式從“炫技”轉向“實幹”PK，商業化落地能力、實際作業能力、如何真正提升效能將成為更貼近實際的考核指標，社會不需要太多會空翻、會跳舞的純演示型機器人，誰能在工業或家庭場景率先規模化驗證“幹活兒價值”，誰才能領跑下一個賽段。 (頭部科技)