Helix系统：感知和动作控制技术将推动人形机器人落地物流场景

游戏天地 2025年07月26日 00:04 1 admin

芝能科技出品

Figure 推出的 Helix 系统正通过将“视觉-语言-动作”模型与先进的控制策略相融合，加速人形机器人在物流行业中的部署与扩展。

Helix 的核心技术体系，围绕立体视觉、多尺度表征、自我校准与高效运动规划，在动态、高复杂度的现实任务中展现了类人水平的适应性与操作能力。

借助优化的数据利用方法与跨机器人迁移能力，Helix 打破了传统机器人对硬件一致性和大量训练数据的依赖，为未来具身智能的可规模化落地奠定了基础。

Helix的核心感知与控制系统设计：

融合类人认知与工业效率

Helix 的基础架构围绕“视觉-语言-动作”（VLA）模型构建，在此架构下，机器人的感知、理解与执行行为成为连续的闭环。

其核心子系统 System 1（S1）可被视作机器人“低层神经网络”，承担实时感知与动作生成。S1 的最新迭代将多个关键技术融合进系统中，包括隐式立体视觉、多尺度视觉处理、本体感知学习与运动模式生成。

● 隐式立体视觉，精准三维环境重建：传统机器人感知系统常基于单目图像或显式双目立体视觉，但前者难以获取深度信息，后者则对硬件标定依赖极高。

Helix 所采用的隐式立体视觉技术，通过融合多个时序图像帧与传感器反馈，实现无需外部校准的三维空间理解能力。这一机制不仅提升了深度估计精度，也显著提高了对非标准形状（如软包装袋、变形邮袋）的处理可靠性。

● 多尺度视觉表征：兼顾局部细节与全局场景：Helix 能在处理物流任务中同时感知细小的局部特征（如条形码标签的旋转方向）与环境级信息（如传送带的全局路径与速度），依托的是多尺度视觉处理网络。

该网络将不同分辨率的图像特征进行融合，使模型能够精准理解操作对象在场景中的几何与语义属性。

● 学习型视觉本体感觉，机器人之间的自适应迁移：在多机器人部署中，机械臂微小的装配偏差或传感器位置的差异可能引发系统级误差。

Helix 在每个机器人中嵌入视觉驱动的本体感知模块，使其能在运行时不断调整感知与动作策略以适应个体差异。

具体而言，系统利用视觉反馈不断重建自身关节空间与运动结果之间的映射关系，并动态优化控制策略，从而实现设备级别的在线自校准。

● 高速运动模式：压缩执行时间不牺牲精度：传统的模仿学习常通过将人类动作轨迹离散化执行以换取稳定性。但 Helix 引入了“运动模式重采样”技术，使机器人可以在保持轨迹形状不变的情况下大幅度提高执行速度。

通过对轨迹中低风险区域进行时间压缩，系统平均执行效率可提升 50%，尤其适用于高速、高通量的包裹分拣作业。

Helix 的感知与控制系统融合了机器视觉中的空间建模、多分辨率特征提取与嵌入式本体学习，实现了动态环境下对操作对象的快速理解与高效动作生成，为物流行业中典型的“非结构化、多变物体处理”任务提供了技术基础。

从数据到部署：

Helix如何实现低数据依赖

与跨设备可扩展性

工业级人工智能系统面临的两个关键挑战，一是训练数据质量与效率，二是训练成果在不同硬件平台间的泛化能力。Helix 在这两方面均进行了系统性的工程优化，进一步推动其在人形机器人上的实际部署。

● 精选数据训练策略，8小时演示可达专家级性能：Helix 放弃了对海量低质量示例的依赖，转向精细策划的高质量人类演示。

这种示范数据以“成功执行、高效路径、动作稳定”为筛选标准，并融入失败案例的对比学习机制，使得模型不仅学会“怎么做”，也能理解“什么是最优”。

通过这种策略，Helix 仅用 8 小时的人类演示数据，便能达到包裹处理任务中专家级的灵活性与决策水平。

● 从最优轨迹中提取泛化策略：为了适应现实中包裹尺寸、形状、材质的变化，Helix 的训练策略重点不是覆盖所有可能组合，而是提取能泛化的操作原理。

例如，它学习如何基于边缘轮廓和表面材质预测抓取点，而非仅记忆特定对象的抓取动作。这种方法大幅提高了系统对新场景、新对象的适应能力。

● 跨机器人迁移，视觉驱动的策略映射机制：由于各机器人之间在硬件组件上的微差异往往影响控制策略，传统方案需要针对每台设备单独调试。

Helix 引入的视觉本体感知机制能够感知并修正各机器人之间的刚体误差、传感器对准偏差与响应时延。该机制通过少量环境交互样本，在数分钟内即可实现策略迁移。

● 面向车队部署的架构优化：在物流中心部署十台、甚至上百台机器人时，系统稳定性和一致性要求极高。

Helix 的软硬件协同框架支持统一版本管理、策略同步与远程更新，结合本地自我校准功能，确保不同机器人在高强度运行下维持一致性能。

Helix 通过数据驱动策略设计与系统级结构调整，使人形机器人具备“少量训练-高效执行-跨设备泛化”的能力，突破了传统机器人系统在部署与维护成本上的限制，朝向工业级可扩展自动化迈出关键一步。

小结

在传统机器人多依赖结构化环境与重复性任务的背景下，Helix 以高维感知、动态控制与跨设备泛化能力，率先解决了现实物流场景中的“复杂物体+动态操作”难题。其所构建的技术体系，真正让人形机器人拥有了在工业环境中“像人一样工作”的能力。

Helix 通过其在数据效率、设备适配和执行速度上的突破，为未来人形机器人在制造、护理、服务等更多领域的落地提供了参考。

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