人形机器人技术突破 - Figure人形机器人通过神经网络学习叠衣服技能，无需架构改变仅增加数据即可完成新任务[2][7] - 机器人具备自然交互能力，包括眼神交流、点头和手势反馈[4][5] - 叠衣服任务采用端到端方式运行，从视觉语言输入到运动控制完全自主[9] 技术挑战与解决方案 - 叠衣服是极具挑战性的灵巧操作任务，需处理易变形、形状多样的物体[15][16] - 机器人需精细协调手指控制以追踪边缘、捏住角落并实时调整[17][18] - Helix架构是关键，作为端到端"视觉-语言-动作"模型实现通用人形机器人控制[21] Helix架构技术细节 - 由视觉记忆、状态历史和力反馈三部分组成[23][26][29] - 视觉记忆模块可从视频帧组合特征形成短期记忆[23][24] - 状态历史通过动作分块确保模块间连续性和稳健性[26][27] - 力反馈实现触感，帮助动态调整运动过程[29][30] 应用场景扩展 - 同一模型从物流分拣扩展到叠衣服任务，展现强大泛化能力[12][14] - 机器人已掌握洗衣服、叠衣服等家务技能，接近完成家务闭环[36][38] - 技术可应用于多种场景，包括物流、家庭服务等[12][38] 行业进展对比 - 擎天柱机器人10个月前已具备叠衣服能力[10][32] - WRC展会上也有类似功能的机器人展示[34] - Figure机器人技术持续迭代，在灵活性、速度和泛化能力方向持续提升[20]