人形机器人听懂人话做家务！Figure新模型解放双手

Meise

「当你瘫在沙发喊'把冰箱可乐拿来'，身高175cm的金属管家应声而动——这不是《西部世界》片场，而是硅谷机器人公司Figure的最新研究成果。」

这家曾与OpenAI短暂联手的科技企业，两周前刚结束蜜月期便放出大招：专为家庭场景打造的Helix智能系统正式亮相。这套结合视觉识别与语音指令的AI模型，能让双足机器人完成"拿零食递客人""收拾散落玩具"等开放式任务，甚至协调两台机器协同作业。

核心技术突破在于"零样本学习"：实操演示中，机器人首次见到造型奇特的陶瓷调料罐，仅凭"请把蓝色容器放到左边抽屉"的指令，就能准确识别目标并执行。公司创始人布雷特·阿德科克解释，传统机器人需预先录入数千种物品数据，而Helix通过融合视觉语言大模型，实现了见所未见物体的即时理解。

家庭环境堪称机器人炼狱场：TechCrunch记者去年探访Figure实验室时，目睹测试机器人在厨房打翻麦片、在客厅撞翻台灯。如今系统升级后，机器人能适应不同光照条件下的物品定位，还能处理突发状况——比如当主人突然移动餐桌时，自动重新规划行进路线。

行业痛点在于成本与复杂度：工业机器人单价压到5万美元仍需多年，而家庭机型成本轻易突破10万美元。Figure另辟蹊径，先与宝马合作工厂场景打磨技术，再反攻客厅战场。最新融资文件显示，公司估值已飙升至26亿美元，弹药库充足。

但现实挑战依然严峻：想让机器人首次尝试就完美端出煎蛋，需要模拟厨房里数百次的失败训练。Helix系统虽能理解"把脏衣服分类洗好"的指令，真要实现还需攻克织物识别、洗衣机关闭检测等二十余项技术关卡。正如演示视频结尾那行小字提醒——"该场景经过特殊调试，实际应用仍需时日"。

这场客厅革命或许比预期来得更快：随着谷歌DeepMind的RT-2、特斯拉Optimus等竞品加速进化，2026年可能成为家庭机器人商用元年。届时，花半年工资请个钢铁保姆，或许比雇佣人类阿姨更划算。

hcl7266880

一直没明白为嘛非得把机器做成人的形状