專注于人形機器人研發(fā)的Figure AI公司發(fā)布了一段令人矚目的視頻，展示了其Helix機器人在物流環(huán)境中長達60分鐘的無剪輯分揀過程。這一發(fā)布標(biāo)志著Helix機器人在實際應(yīng)用場景中的重大突破，僅僅經(jīng)過三個月的物流環(huán)境部署，其在操作速度、靈活性以及處理復(fù)雜任務(wù)等方面已展現(xiàn)出接近人類水平的卓越能力。?

在物流分揀這一復(fù)雜且對效率要求極高的領(lǐng)域，Helix機器人的表現(xiàn)令人眼前一亮。數(shù)據(jù)顯示，其平均包裹處理速度從最初的5.0秒縮短至4.05秒，效率提升近20%。這一提升不僅僅是時間上的縮短，更意味著在單位時間內(nèi)，Helix機器人能夠處理更多的包裹，極大地提高了物流分揀的整體效率。同時，它還能夠自如地處理可變形塑料袋和扁平信封等復(fù)雜包裹類型，而這些對于傳統(tǒng)機器人來說往往是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。如今Helix機器人能夠針對每種形態(tài)因素調(diào)整其抓取方式和策略，動態(tài)地處理各類物體，在這方面，它的表現(xiàn)已經(jīng)非常接近人類操作員。?

更值得一提的是，Helix機器人的條形碼掃描成功率實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，從原本的70%飆升至95%。這一顯著提升意味著機器人不僅在處理速度上更快，在操作的精準(zhǔn)度方面也達到了新高度。高條形碼掃描成功率確保了包裹信息能夠準(zhǔn)確無誤地被識別和記錄，減少了因掃描錯誤而導(dǎo)致的分揀失誤，進一步提升了物流分揀流程的準(zhǔn)確性和流暢性。?

Figure AI公司通過此次發(fā)布的視頻，全面展示了Helix機器人在物流環(huán)境中的強大實力。公司相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，自首次將Helix系統(tǒng)部署在物流環(huán)境中僅僅三個月，該系統(tǒng)的功能和性能就取得了飛躍性進步。Helix系統(tǒng)如今能夠處理更廣泛多樣的包裝類型，并且正逐漸接近人類水平的靈巧度和速度，使我們離實現(xiàn)完全自主的包裹分揀又近了一步。這一快速進展凸顯了Helix系統(tǒng)基于學(xué)習(xí)的機器人方法的可擴展性，能夠迅速轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用中的成效。
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在技術(shù)層面，Helix機器人取得如此顯著進步背后有著堅實的支撐。Figure的工程師為其引入了三大關(guān)鍵模塊，使其感知和決策能力更加強大。首先是視覺記憶（VisionMemory）模塊，該模塊賦予了Helix短期記憶能力，它不再僅僅依賴瞬時攝像頭畫面，而是能整合近期連續(xù)的視頻幀信息。這意味著，如果初次觀察未能看到條形碼，Helix會“記得”包裹的其他側(cè)面，并有策略地進行翻轉(zhuǎn)，而不會重復(fù)檢查同一位置，從而實現(xiàn)更高效、更智能的多步操作，避免了動作的冗余，大大提高了任務(wù)成功率。?

其次，狀態(tài)歷史與力反饋（History&Force）模塊發(fā)揮了重要作用。通過整合機器人近期狀態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，該模塊實現(xiàn)了更快速、更靈敏的控制，讓機器人在操作過程中保持連貫性。同時，它能感知到何時接觸包裹、何時包裹被壓在傳送帶上，從而實現(xiàn)更精確的抓取、調(diào)節(jié)握力，并避免因用力不當(dāng)導(dǎo)致的失誤，使整個系統(tǒng)更加穩(wěn)健，能夠及時應(yīng)對突發(fā)狀況。?

再者，F(xiàn)igure的工程師通過將網(wǎng)絡(luò)的Transformer解碼器頭參數(shù)數(shù)量增加50%來擴展網(wǎng)絡(luò)，利用這些更豐富的輸入，將平均處理時間進一步降低到4.05秒，同時保持準(zhǔn)確率在92%以上。
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Figure AI的受控實驗顯示，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)從10小時增加到60小時，Helix的處理時間從6.34秒降至4.31秒，掃描成功率從88.2%升至94.4%。這充分表明，Helix正在穩(wěn)步縮小學(xué)習(xí)型機器人與真實世界任務(wù)需求之間的差距。