Figure-Helix模型对人形机器人商业化的影响评估

Figure Helix 模型对人形机器人商业化的影响评估 摘要 • Figure Helix 采用 70 亿参数大模型和分层式大小脑架构，无需依赖云端 算力，降低部署门槛，为商业化应用奠定基础。其快慢系统（S1 和 S2） 通过潜在向量桥接，平衡了快速反应与泛化能力，运行效率超出预期，S1 频率高达 200 赫兹，每 5 毫秒更新一次。 • Figure Helix 利用开源 VLM，基于千亿级别文本图像对数据集训练，提升 家居场景中的泛化性，能够识别从未见过的数据和物体。尽管可能存在信 息过滤，但通过大量生活场景数据集训练，显著提升了泛化性，弥补了潜 在的信息损失。 • 国内厂商具备快速复用 Figure Helix 系统框架的能力，数据采集和合成速 度快，2 到 3 个月内即可达到类似效果。开源模型和数据采集能力的普及， 使得国内厂商能够迅速跟进潜在变量的定义和分词处理。 • 虽然 Figure Helix 拥有 500 小时的机器人训练数据，但国内厂商一周内 即可生成类似数量的数据，因此数据本身不会成为显著竞争优势。算法架 构下商业化应用的完成度，如家居场景和双机协作场景，才是关键。 • 国内机器人市 ...