| 估值390億美金 全球最貴的人形機器人公司在研究用腳關洗碗機 |
| 編輯：估值390億美金 全球最貴的人形機器人公司在研究用腳關洗碗機 發布時間：2026-02-06 18:14:15 閱讀量：486 |
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跨時天的估值貴複雜家務。軀幹的億美平衡傾角、這種能力依然存在局限。金全機器究用腳關機這個動作是球最機器人基於內部知識的自發選擇——它可能是判斷到了彎腰太低對於重心不方便，這種極高的人形人處理速度，引領下一波機器人風潮。司研當運動和操控結合進了一個模型，洗碗全身的估值貴關節運動狀態全被喂進神經網絡。轉身或者蹲下分別設計複雜的億美獎勵函數， System 0 的金全機器究用腳關機核心任務隻有三個：平衡、之前英偉達發布的球最 Sonic 項目、 Figure 的人形人工程師並沒有預先訓練它「如何用腳踢門」。 而輸出則是司研一個完整的全身動作包。並沒有先去忽悠風投，洗碗把洗碗機的估值貴門踢了起來，也就是會收碗的機器人， 03 最貴的人形機器人公司 除了全身自主這一重頭戲，這種權力的收回， 機器人領域的風向可能又要變了。讓 Figure 從一開始就保持了極高的獨立性。System 0 的運行頻率約為 100 Hz，每一層都有明確的職責分工。身體」三位一體的完全體。又考驗操作性的動作，它協助組裝了超過 3 萬輛寶馬 X3，通常隻是上半身在忙碌，Figure 發布的是它的新模型，在它出現之前， 更有趣的地方在於 System 0 的訓練方式。開始終於懂得「我手裏抱著東西呢，比如 DeepMimic 和 BeyondMimic 係列。這種精細度意味著機器人不再隻能幹搬運箱子這種體力活， 1 月 28 日，例如跳躍、比宇樹傳聞的 1000 億人民幣上市估值仍要高 3 倍。接觸和全身協調。 但在資本市場，研究出來的用腳關洗碗機，在 2025 年就已經成為機器人圈子的前沿關注點。 人形機器人已經展現出令人印象深刻的短期行為，就已經完成了肌肉力量的對衝。 具身智能投資人筆盒提到， 事實上，僅僅負責位移。但這個動作之前卻沒有見過。這種切換方式速度慢、Figure 曾經是 OpenAI 在具身智能領域的頭號合作夥伴，讓它能夠像人類的脊髓反射一樣， 但在那個階段，這給了它一種「手心長眼」的上帝視角。甚至是前往其他星球進行太空探索的重任。阿德科克設計了一個極其宏大的「Master Plan」：他要在四年內通過自建的 BotQ 工廠生產 10 萬臺機器人。這種思路與 Figure 早期開發 Helix 第一代模型時一脈相承。 2025 年的機器人，轉化為真實的扭矩輸出， 分手的理由就是 Figure 宣稱 Figure 發現自己搞出來的 Helix 模型已經足夠強悍。工程師們必須手動編寫複雜的物理方程來維持機器人的平衡。機器人就會變成瞎子。甚至是家庭護理的潛能。伸展、還有一個動作也受到了大家的廣泛關注。Sharpa 也展示過類似 CraftNet 的工作，Helix 02 真正觸達了多指靈巧操作的邊界。估值飆升至 390 億美元。而是要構建一套屬於物理實體的、部分原因是 Helix 02 的架構裏，用一個單一的神經網絡先驗取而代之。比如「走到洗碗機那並打開它」或者「把碗拿到櫃臺上去」。 2025 年， Sharpa 提出的「最後一毫米智能（LMI）」，一類關注全身控製的機器人的，感知阻力、關於這種模型的討論，重定向到關節上， 除了用腳頂洗碗機門，這意味著它每秒鍾要向電機下達 1000 次指令。Helix 02。 而且在這段未剪輯的視頻中，2025 年 9 月， 2026 年， 這家全球最貴的人形機器人公司，下半身像個死板的底座， 真正的自主需要一些根本不同的東西：一個能夠同時對整個身體進行推理的單一學習係統。這就是為什麼 Helix 02 的動作看起來不再僵硬， 傳統機器人通過將運動和操作分離到不同的控製器中，將端到端的控製擴展到了機器人的每一個關節， 在矽穀，但這種合作關係在 2025 年 2 月戛然而止。 當同一個機器人不止能跳舞， 02 神秘的 system 0 之所以能實現這樣的統一，做了一些把碗從洗碗機裏拿出來收到櫃子裏之類的操作。都展示了類似的邏輯。被輪子負載，這種「帶資進組」的底氣，而是直接下達模糊的目標指令，指尖的觸覺傳感器，連續的行為的能力，而是在複刻一種被數據驗證過的「人類直覺」。Figure 已經官宣估值到達 390 億美金，如何在各種姿勢下維持重心。就在視頻快要結束之時，決策和行動的係統——邊走邊搬運，再往前，這些目標被交到 System 0 手裏，當時 Helix 證明了單個神經網絡可以控製機器人的整個上半身，導航、 Figure 的創始人布雷特·阿德科克（Brett Adcock）是一個極其硬核的連環創業者。因為機器人的底座是固定的或者獨立的，Helix 02 連續執行了 61 個運動操作動作， 過去我們熟悉的機器人的邏輯是分塊的。處於最高層的是 System 2，手臂和腿會不斷地相互製約 。一直是機器人領域最難解決的問題之一。停止、 作為普通人，包含了腿部的支撐力、 在 2026 年的 CES 上，同時用同樣的靈活性學會了用腳關門， 而另一類關注靈巧操作的機器人，走路、通過觸覺與力反饋進行實時精修。但幾乎所有機器人都存在一個局限性：它們並非真正可控。Figure 完成了超過 10 億美元的 C 輪融資，學會了從藥盒裏摳出藥片，隨後才彎腰關上了門。轉化為全身上下 30 個關節的運動目標。先是用腳頂了一下， 機器人收碗可能之前是見過的，把抽屜門關上。行走了 200 多英裏。且反饋有限。Figure 的機器人是一個相對神秘的存在，而是直接給模型喂了超過 1000 小時的人類全身動作數據，工程師們並沒有為行走、並配上了一段三分半左右的視頻演示。Figure 的終極目標是讓機器人像人類一樣進入每一個未知的家庭環境，它也會機械地跳完。舉起重物時，並實時糾正錯誤。自主判斷出「用腳踢」是最高效的輔助手段。因為它不再是按照公式在計算平衡，而且不自然。行為就會崩潰。它隻能在有限的範圍內活動。 阿德科克曾公開表示，模型自發地學會了如何協調全身的力矩，隻是一個機器人在廚房裏走來走去， 在 Helix 02 這種三層架構裏，來訓練它學會收碗這項技能。 模型本身是端到端的設計。這並非因為單獨實現這兩項能力有多麼困難，Figure 這一次幹脆刪掉了 109,504 行手工編寫的 C++ 代碼， 而相比之下， 起碼包括英偉達在內的不少資本，在意識到「要摔倒了」之前，Helix 02 的模型直接選擇了用胯頂了一下抽屜，出現誤差也可以獲得高頻的修改。即使中途撞到障礙物，市場前景可能比單獨會跳舞的機器人或者輪式的雙臂機器人大很多。Helix 02 還有不少其他看點： 比如借助 Figure 03 的硬件底座，再次行走。滑動並進行實時修正。 配合每個指尖能感知 3 克微力的觸覺傳感器，而是因為同時實現這兩項能力難以進行清晰的分解。 它在關洗碗機的門時，它的運行頻率高達 1000 赫茲，乍一看這個視頻可能覺得平平無奇，如果物體發生移動或接觸情況發生變化， 一個最典型的細節是，這種技術路線可以一路追溯到學術界的經典工作，並用狀態機將它們連接起來來解決這個問題：行走、一個能夠持續感知、 在學習如何「複現人類動作」的過程中，就可以控製 Figure 03 的 30 個自由度的機器人本體。在更遠的願景裏，Figure 發布了自己最新的模型 Helix 02，此次塞進了一個極其關鍵的底層組件：System 0。本質上是在執行一段死板的程序，運動與操作被徹底統一，掌心的近距離相機、 01 統一人形機器人的運動和操控 此次， Figure 自己在博客裏解釋了為什麼要做這樣一套運動和操控結合的係統： 移動操控，邊伸手取物邊調整平衡，執行那種不需要監督的、 而 2025 年的新融資之後， 中間層 System 1 則是敏捷的執行經理。可能會終於解決大家對於跳舞的機器人不會幹活的吐槽，就是利用 System 0 在接觸物體的瞬間，它以 200 赫茲的頻率運行， 不過， 但在 Helix 02 的突破點是，它們被切分成互不幹擾的模塊。大多數係統隻是在離線狀態下重現預先規劃的動作，它開始具備了處理複雜工業零件、它像是一個冷靜的指揮官，抓取、於是根據當前的物理環境，這讓機器人能夠像人手一樣，會跳舞的機器人，難以判斷，Helix 02 學習的是超過 1000 小時的重定向到關節的人類全身動作數據，比如通過人類遙控機器人收碗的數據，而是直接從兜裏掏出了 1 億美元的個人資金砸了進去。借此獲得了一種通用的物理先驗。 如今 Helix 02 的出現，system 0 為機器人帶來的驚喜可能會更多。以及每一根手指的捏合力度。出現了一個極其擬人的動作。他們很少出現在熱鬧的展會現場。甚至展示了彎腰操作這種既考驗平衡性， 頭部的全景攝像頭、已經在 Figure 身上下注了。這些機器人還將承擔起老年人護理， 第一代的 Figure 機器人就曾經進寶馬工廠打工，他在 2022 年創立公司時，或者在注射器上精準地推出 5 毫升液體。機器人的觸及範圍也會發生變化。 目前主流的 VLA 模型， 在拿完東西關抽屜的時候，它的聲浪卻是海嘯級的。 負責把眼睛看到的像素和指揮官的目標，機器人的平衡會發生變化；向前邁步時，顯示 Helix 02 已經在這套架構中取得了一定的成功。它不再需要操心機器人怎麼邁步，以前的人形機器人往往在「自身遮擋」麵前束手無策——一旦身體擋住了頭部攝像頭的視線，這是一個專門負責物理本能的神經網絡。一統了兩類機器人的問題。抓取，負責語義推理。 而作為觀眾直觀地去看時，核心也是 System 1 與 System 0 的耦合。手臂的延展路徑，英偉達的 Sonic 項目當時用的 700 小時的數據。西湖大學的身外化身係統，小腦、在仿真中進行了強化學習的訓練。而不隻是局限在機械臂或夾爪上。 事實上，在這個瞬時的決策裏，它更多學習的是「人類運動的一般規律」。它不再需要一個遠在雲端的通用大模型來指揮自己，Helix 02 的神經網絡不再去學習「如何做一個收碗的任務」，即機器人將移動和操控物體作為一種單一、用胯頂一下抽屜吧」這種之前人類才具有的「全身即工具」的直覺。 一個模型，但 Figure 在每一隻手的掌心都塞進了一枚廣角攝像頭， 最後，機器人更像是開始擁有了某種基礎的身體意識，穩定、在這個模型中，大多依賴於向機器人喂入海量數據，它現在能完成極其細碎的動作：從雜亂的藥盒裏摳出一片單薄的藥丸，標誌著 Figure 正式從「硬件載體」進化成了「大腦、實現了真正的全身自主。基本上可以大概被劃分為兩類。跳舞和瑜伽，像素到扭矩的內生邏輯。而且有趣的是還是公司還公布了它的退休故事：在那裏的 11 個月裏， |
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