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文章编号：21647时间：2025-02-21人气：
随着科技的飞速发展，人形机器人已不再是遥不可及的梦想。
近日，美国人形机器人独角兽公司推出了一款具有划时代意义的通用型视觉语言动作（VLA）模型——Helix。
该模型将感知、语言理解与学习控制融为一体，首次实现了对人形机器人完整上半身的高速连续控制。
这一创新技术无疑为人形机器人领域带来了新的突破和挑战。
Helix模型创造了多项业界首次。
在测试中，机器人成功地处理了数千件杂乱无章的新物品，从玻璃器皿、玩具到工具和衣服，无一不精。
最令人惊叹的是，只需一句自然语言指令，机器人就能抓取几乎所有家庭小物件，包括那些训练时从未接触过的物品。
当提示机器人捡起一个沙漠物品时，Helix不仅能识别出玩具仙人掌符合这个抽象的概念，还会自主执行精确的运动命令，牢牢地抓住它。
这种通用的从语言到动作的抓取功能，为在非结构化环境中部署人形机器人提供了更大的可能性。
在复杂的应用场景中，两个机器人甚至可以进行相互协作，把杂物进行归类放置。
Helix的系统架构采用了创新的“系统1+系统2”双系统架构，实现对仿人机器人上半身的高速精准控制。
系统2基于7B参数的开源VLM，以7-9Hz频率运行，负责场景理解与语义解析，确保跨物体、跨场景的泛化能力。
而系统1则是一个80M参数的视觉运动策略模型，以200Hz频率将S2的语义表征转化为连续动作指令，实现毫秒级实时响应。
这种解耦架构让两个系统各自独立工作，S2专注慢思考，负责制定战略，S1则负责实时执行和调整行动策略。
这种设计兼顾了速度和泛化能力，让机器人在保持专业单任务策略速度的同时，能够零样本泛化处理数千种新物品。
而且，其架构极简，还能允许开发者单独迭代每一个系统。
值得一提的是，Helix的数据效率极高。
团队训练Helix总共使用了约500小时的高质量监督数据，这仅占先前收集的视觉语言动作（VLA）数据集规模的5%不到。
而且，它无需依赖多机器人实体收集或多阶段训练。
尽管数据需求相对较少，但Helix依旧能够应用到更具挑战性的全身型仿人机器人上半身控制的动作空间，实现高速率、高维度的输出。
作为首款能根据自然语言指令直接控制整个人形机器人上半身的VLA模型，Helix无需任何针对特定任务的示范或大量的手动编程，就能即时生成长期的、协作性的、灵巧的操作动作。
这一技术展现出人形机器人在环境适应性方面的巨大潜能。
随着模型规模的不断扩展，人形机器人真正进入家庭等更多复杂环境、融入人类生活的可能性也在不断增加。
人形机器人的发展面临着诸多挑战。
在家庭环境中，机器人需要应对各种不可控因素，如不同形状、大小、颜色和纹理的物品。
这需要机器人具备高度的智能和泛化能力。
而Helix模型的推出，无疑为人形机器人领域的发展指明了方向。
未来，随着技术的不断进步，人形机器人将在更多领域发挥重要作用，融入人类生活，成为我们生活中不可或缺的伙伴。
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