2025世界机器人大会 - 2025世界机器人大会将于8月8日-12日在北京举办，展品数量达1500余件，其中首发新品100余款 [2] - 50家人形机器人整机企业将参展，创同类展会之最，展示最新展品及行业解决方案 [2] - 博览会汇聚200余家国内外优秀机器人企业，包括埃斯顿、宇树科技、银河通用等 [2] 人形机器人技术突破 - 2024年我国机器人专利申请量占全球总量2/3，人形机器人在运动性、灵巧性等方面取得重大突破 [3] - Figure.02机器人搭载端到端双系统VLA大模型Helix，基于8000万参数Transformer模型和7B视觉语言模型，实现抓握控制、动态视觉等多能力协同 [3] - 具身智能大模型强化学习能力升级，有望赋予人形机器人更强的精细操作泛化能力 [3] 商业化应用前景 - 通用场景下的精细操作能力是人形机器人核心优势，预计将成为商业化落地重点 [1][3] - 人形机器人有望在家政服务、生产制造、仓储物流等场景发挥重要作用 [3] - 具身智能大模型技术迭代或加速人形机器人在家庭、工业等场景的商业化落地 [3] 行业催化剂 - 高性能具身智能大模型发布可能推动行业发展 [4] - 人形机器人精细操作能力加速迭代是潜在催化剂 [4]

2025世界机器人大会 - 2025世界机器人大会将于8月8日-12日在北京举办 展品数量达1500余件 其中首发新品100余款 [1] - 50家人形机器人整机企业将带来最新展品及行业解决方案 人形机器人整机企业参展数量创同类展会之最 [1] - 博览会汇聚埃斯顿 宇树科技 银河通用等200余家国内外优秀机器人企业 [1] 人形机器人技术进展 - 2024年我国机器人专利申请量占全球总量2/3 人形机器人在运动性 灵巧性等方面取得重大突破 [1] - Figure发布Figure02机器人洗衣视频 操作过程动作流畅 搭载端到端双系统VLA大模型Helix [1] - Helix大模型基于参数量8000万的Transformer模型system 1与7B视觉语言模型system 2 可实现抓握控制 动态视觉 物体识别 力反馈 任务规划等多能力协同 [1] 商业化应用前景 - 通用场景下的精细操作能力是人形机器人相较工业机器人 协作机器人的核心优势 [1] - 人形机器人有望在家政服务 生产制造 仓储物流等场景发挥重要作用 [1] - 具身智能大模型强化学习能力升级有望赋予人形机器人更强的精细操作泛化能力 或将加速其在家庭 工业等场景商业化落地 [1]

核心观点 - Figure公司发布Figure 02机器人在家庭环境中完成洗衣任务的演示视频 标志着人形机器人从工业场景向家庭场景的重要技术突破 [1][4][14] 技术能力 - 机器人采用双手协作方式完成洗衣任务 包括半蹲姿势调整 衣物位置调整等精细化操作 [3][13][28] - 搭载Helix端到端双系统VLA：System 2为7B参数视觉语言模型 以7-9Hz频率进行高层语义推理；System 1为8000万参数Transformer模型 以200Hz频率实现实时身体控制 [21][23][24] - 系统具备全身控制能力 在40秒长程任务中协调腿部稳定与上肢精准操作 无需远程操控 [27][28][29] 场景应用 - 首次实现从办公室测试环境到真实家庭环境的跨越 连续一个月测试后完成家庭场景落地 [4][8] - 处理柔性物体（衣物）时展现抓握控制 动态视觉 物体识别 力反馈等多技术协同能力 [18][19][20] - 相比工业场景的结构化环境 家庭场景需应对布置多样性 物体非标准化 任务目标模糊等不确定性 [9][10][11] 性能表现 - 在物流分拣场景中处理多样化包裹能力接近人类水平：平均处理时间4.05秒/件 条形码扫描成功率95% [38][39] - 7月发布F 03电池技术 显著提升能量密度并优化安全性 成本与体积 [41][44] 发展路径 - 通过分解复杂任务（洗衣流程包含10余个子任务）在约束环境中逐步学习 再扩展自适应能力 [33][35] - 从2月发布Figure 02后 陆续展示快递分拣 家庭洗衣等场景应用 持续推动技术迭代 [36][37][41]

机器人技术进展 - Figure公司发布Figure 02机器人在家庭环境中完成洗衣任务的演示视频，这是首次在真实家庭环境实现该操作[1][3] - 机器人能够半蹲并双手协作完成洗衣动作，包括拿衣篓、调整衣物位置等[2] - 该任务已在办公室连续测试一个月，标志着从工业场景到家庭场景的跨越[3][5] 工业与家庭场景差异 - 工业场景具有结构化、重复、确定的特点，物体位置固定且标准化[7] - 家庭场景充满不确定性和不透明性，布置多样且任务目标模糊[8] - 家庭环境需要与人类长期交互，要求机器人保持稳定性和安全性[9] 洗衣任务技术挑战 - 洗衣任务需要处理不同种类、数量、重量和材质的衣物[10] - 柔性物体如衣物缺乏稳定外形和清晰可供性，增加感知和操作难度[13] - 任务需要抓握控制、动态视觉、物体识别、力反馈等多种能力协同[13] Helix系统技术特点 - 采用端到端双系统VLA架构，包含System 2和System 1两个子系统[15][17] - System 2是7B视觉语言模型，负责高层语义推理[17] - System 1是8000万参数Transformer模型，实现200Hz高速身体控制[17] - 系统结合语言、图像和机器人状态信息，具备高度泛化与响应能力[17] 全身控制技术突破 - 洗衣demo展示腿部参与的全身控制，需要调整位姿并保持稳定[19] - 超过40秒的长程任务难度大，体现技术突破[20] - 当前展示并非完整洗衣流程，是分步实现家庭场景应用的必经之路[21] 其他技术进展 - 6月发布快递分拣demo，处理时间缩短至4.05秒/件，条形码扫描成功率95%[22] - 7月发布F.03电池，提升能量密度并优化安全性与可靠性[24][25] 行业发展趋势 - 机器人正从受控工业空间逐步进入不可预测的人类生活场景[11] - 现代机器人通过分解任务、增加约束的方式实现从工业到家庭的跃迁[21]