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机器人公司Figure首个自研模型Helix的表现
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当地时间2025年2月20日，人形机器人公司Figure宣布推出自主研发的通用视觉—语言—动作（VLA）大模型Helix。这一模型在性能、架构及训练效率上实现多项突破，展现出了优异的表现，为具身智能的商业化落地提供新方向。具体如下：
- 核心能力突出
- 完整的上半身控制：Helix是首个能够对整个人形上半身（包括手腕、躯干、头部和单个手指）输出高速率连续控制的VLA。它可以精准控制机器人上半身的35DoF空间，实现高度灵活的操作。
- 多机器人协作：Helix是首个可在两个机器人上同时运行的VLA，使它们能够解决共享的长程操作任务，操作它们从未见过的物品。在官方演示中，两台机器人无需预设指令即可协作完成冰箱物品收纳，展现了出色的协作能力。
- 出色的物体泛化能力：Helix能够处理成千上万种不同的物品，从玻璃器皿、玩具到工具和衣服等。当被要求“拾起沙漠中的物品”时，它会识别出玩具仙人掌，选择最近的手，并执行精确的运动指令将其牢牢抓住，而这些物品无需在训练中事先演示或编程。
- 架构设计创新
- 双系统架构实现高速与泛化协调：Helix采用“系统1（S1）”与“系统2（S2）”的双层解耦架构，解决了传统机器人模型在速度与通用性之间的权衡问题。S1作为高速反应式视觉运动策略，以200赫兹的频率将S2的语义分析结果转化为精确的连续动作；S2则基于互联网预训练的视觉语言模型（VLM），以7-9赫兹的频率处理场景理解和语义推理。
- 模块化迭代能力：由于S1与S2的解耦设计，二者可独立优化，无需重新调整整体模型。例如，S2采用70亿参数的开源VLM，未来可通过更换更高性能的基础模型提升整体能力；而S1的8000万参数视觉运动策略则专注于动作执行效率，显著降低了模型升级的复杂性。
- 训练效率高效
- 数据量需求小：Helix仅需约500小时的监督数据即可完成训练，数据量仅为传统VLA模型的极小部分。其通过自动化标注技术生成训练指令，模型根据机器人摄像头捕捉的视频片段，反向生成对应动作的自然语言描述，大幅减少人工标注成本。
- 无需任务微调：Helix采用单一神经网络权重集学习所有行为，包括抓取、开关抽屉、跨机器人交互等，无需针对任务微调，显著降低实际应用的开发门槛。
- 商业化前景良好：该模型可在嵌入式低功耗GPU上运行，无需依赖云端算力，为家庭、仓储等场景的实时部署提供可能，能立即投入商业部署，在商业化路径上迈出了重要一步。
控制系统数字仿真 隐式算法是什么意思
仿真是被仿真对象的相似物或其结构形式。它可以是物理模型或数学模型。但并不是所有对象都能建立物理模型。例如为了研究飞行器的动力学特性，在地面上只能用计算机来仿真。为此首先要建立对象的数学模型，然后将它转换成适合计算机处理的形式，即仿真模型。具体地说，对于模拟计算机应将数学模型转换成模拟排题图;对于数字计算机应转换成源程序。
就是，我想制作一些动漫人物的人偶，模型，〔例如海贼王的人物纽蛋〕但是我不知道从何做起，我只知道需要模子！请大家告诉我，在哪能买到模子，材料…！及制作方法
首先，你需要去买石粉粘土之类的塑形材料，然后根据人形结构慢慢造型……具体的可以找最近3期模魂志（47.48.49）看下，里面的FIGURE研究所板块正在教怎么做~话说，你说需要模子，难道还想量产？？
A Figure Motion(人偶模组)有谁用过吗？
的确有，但是一般来说网上是没有的。。。 所以要靠自己去搞定了 MADYMO可以去做一下，有...模型的仿真，灵巧手的可能比较困难
