Figure机器人学会自主“叠衣物”，架构无需修改，只添加新数据

游戏天地 2025年08月24日 22:13 1 admin

美国机器人公司Figure AI近日宣布其人形机器人成功实现了完全自主折叠衣物——这项被公认为机器人学中最具挑战性的任务之一。演示显示，机器人能够从一堆杂乱的毛巾中选取单件，完成抚平、折叠和码放的全过程。这不仅是行业首次由多指人形机器人完成的长程操作任务，更重要的是，该系统采用了统一的端到端神经网络架构，无需额外编程即可无缝适应新任务。

这一突破距离Figure AI上次展示机器人操作洗衣机仅过去两周时间，显示出通用具身智能模型学习速度的显著提升。与传统需要为每个任务单独训练模型的方法不同，Figure的Helix架构仅通过增加新数据集便实现了从工业物流到家务场景的跨领域应用，标志着机器人技术正向更加通用化的方向发展。

通用架构的技术突破

Figure AI开发的Helix视觉语言动作模型在此次演示中展现了其通用性的核心优势。该系统无需修改模型架构或训练超参数，仅通过添加叠衣相关数据集就掌握了这项复杂技能。这种能力的实现依赖于端到端的学习方式，系统直接从视觉和语言输入生成精确的运动控制指令，避免了传统方法中复杂的中间表征构建过程。

在实际操作中，Helix表现出了类似人类的操作技巧，包括用拇指描边、精确捏取角落以及处理缠结情况。机器人能够根据毛巾的初始配置动态调整折叠策略，当出现多重选择错误时能够自主纠正。这种灵活性源于系统对高度可变形物体的深度理解，而非依赖预设的刚性规则。

该架构的另一个重要特点是其多模态学习能力。除了叠衣技能，Helix还同时学会了与人类互动时的眼神交流、视线引导和手势运用，显示出统一模型在处理多种认知和行为任务方面的潜力。

技术挑战的本质差异

叠衣任务对机器人系统提出了与传统展示性动作截然不同的要求。跳舞或其他表演性动作本质上是预设轨迹的精确复现，机器人在相对静态的环境中执行既定程序即可。而叠衣则需要机器人在动态场景中理解和处理高度复杂的非刚性物体。

毛巾作为柔软可变形材料，其形态、纹理和空间配置都具有高度不确定性。机器人必须实时感知物体状态变化，动态规划抓取和操作策略，并在执行过程中根据触觉和视觉反馈持续调整动作。这要求系统具备强大的多模态感知融合能力，能够整合视觉、触觉和力觉信息进行复杂决策。

传统机器人系统通常采用分层架构，将感知、规划和控制分离处理，但这种方法在面对高度动态和不确定的任务时往往表现不佳。Figure的端到端方法通过神经网络直接建立感知与行动的映射关系，避免了中间环节的信息损失和累积误差。

行业竞争格局分析

目前全球范围内能够展示人形机器人自主叠衣能力的企业仍然稀少。Physical Intelligence作为知名的具身智能创企，主要采用双机械臂系统进行类似演示，其技术路径与Figure的多指灵巧手方案存在显著差异。国内企业如千寻智能、星辰智能和优必选也在这一领域进行了探索，但大多需要简化操作环境或优化初始条件。

特斯拉的Optimus机器人虽然也曾展示叠衣功能，但马斯克明确承认该系统尚不能完全自主完成任务。这种坦诚的表态反映了业界对技术成熟度的不同评判标准，也凸显了Figure在这一领域取得的实质性进展。

值得注意的是，传统的专用叠衣机在效率方面仍然远超人形机器人。这些设备在人机协作模式下能够在一分钟内处理多件衣物，但其应用场景受到严格限制。人形机器人的优势在于其通用性和环境适应能力，能够在复杂的家庭或商业环境中执行多样化任务。

具身智能的发展前景

宇树科技创始人王兴兴在近期的世界机器人大会上指出，当前机器人行业存在"对数据关注过高、对模型关注不足"的问题。他认为现有系统的功能碎片化导致通用性不足，每个场景都需要单独训练模型的做法限制了技术的规模化应用。

这一观点与Figure AI的技术路径高度契合。Helix架构通过统一的模型框架实现跨任务学习，避免了为每个新应用重新开发专用系统的需要。随着训练数据规模的扩大，这种通用模型有望在更广泛的任务范围内展现出更强的适应能力。

Physical Intelligence、Skild AI等公司也在开发类似的通用具身智能架构，试图创建能够适配多种机器人硬件平台的"通用大脑"。这种技术趋势表明，机器人领域可能正在经历类似于自然语言处理领域的范式转变，从任务特定的专用系统向通用基础模型演进。

业界普遍认为，构建统一的端到端具身智能大模型将成为未来2-5年的技术重点。这种模型需要能够理解物理世界的复杂性，学习从感知到行动的端到端映射，并在面对新任务时展现出强大的泛化能力。

当前的技术发展显示，机器人硬件平台已基本成熟，关键瓶颈在于智能算法的突破。Figure AI的Helix架构代表了一种有前景的技术路径，通过大规模数据训练和端到端学习实现通用智能。然而，要实现真正的通用家庭服务机器人，仍需要在安全性、可靠性和成本控制等方面取得进一步进展。

这次叠衣演示虽然看似简单，但其背后体现的技术突破可能预示着机器人领域"ChatGPT时刻"的到来。随着通用具身智能模型的不断完善，人形机器人有望从目前的展示性应用转向真正的实用化部署，在制造业、服务业和家庭场景中发挥重要作用。

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