鷺羽 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

好家伙，機(jī)器人進(jìn)廠打工原視頻流出，整整60分鐘，完全未剪輯。

前幾天Figure 02曬1分鐘物流分揀視頻，網(wǎng)友們完全沒(méi)看夠啊。

于是Figure創(chuàng)始人立馬60分鐘進(jìn)廠打工vlog（未刪減版）奉上。

可靈活處理更多類型包裹，更接近人類水平的硬件運(yùn)動(dòng)，仔細(xì)看機(jī)器人在工作時(shí)，還會(huì)實(shí)時(shí)查看新數(shù)據(jù)來(lái)觀察學(xué)習(xí)。

可以很輕松地從一堆非結(jié)構(gòu)化的雜亂對(duì)象中抽出包裹，并在推走一個(gè)包裹的同時(shí)，伸手去取另外一個(gè)包裹。

要知道，3個(gè)月前它還是這樣的：

短時(shí)間內(nèi)整體性能飛速提升，到底發(fā)生了什么？

剛剛官方同步釋出的完整技術(shù)解讀文檔來(lái)答疑解惑了。

受益于高質(zhì)量演示數(shù)據(jù)集的擴(kuò)展，以及對(duì)Figure自研的Helix神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)電機(jī)策略（visuo-motor policy）進(jìn)行架構(gòu)改進(jìn)，機(jī)器人在高速工作負(fù)載下的穩(wěn)定性得以長(zhǎng)足發(fā)展。

另外通過(guò)啟動(dòng)狀態(tài)感知和力感應(yīng)，在不犧牲效率的情況下還全面增強(qiáng)了機(jī)器人的穩(wěn)健性和適應(yīng)性。

更多詳細(xì)技術(shù)細(xì)節(jié)如下。

數(shù)據(jù)擴(kuò)展

將前后兩次視頻對(duì)比，物流任務(wù)明顯擴(kuò)展至更多形態(tài)的包裹，除了標(biāo)準(zhǔn)的硬紙盒，現(xiàn)在還可以處理聚乙烯袋、信封和其它可折疊、皺縮或彎曲的物品。

這讓機(jī)器人完成包裹反轉(zhuǎn)，并抓取和定位標(biāo)簽的難度陡然提升。

針對(duì)不同形態(tài)包裹，Helix采取即時(shí)調(diào)整抓取策略解決，例如碰到紙盒就雙手上下一翻，碰到信封則一只手扶住，另一只手輕輕捏住邊緣翻轉(zhuǎn)。

值得注意的是，機(jī)器人還會(huì)輕輕拍打塑料包裝以撫平起皺的貨物條形碼，這是機(jī)器人自己從演示中學(xué)習(xí)到的自適應(yīng)行為，側(cè)面凸顯出端到端學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。

盡管包裹的形狀質(zhì)地都得以擴(kuò)展，還有新動(dòng)作的產(chǎn)生，但絲毫沒(méi)有影響工作效率。

實(shí)驗(yàn)表明，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以顯著提高吞吐量和準(zhǔn)確性，在10到60小時(shí)中，包裹的平均處理速度約為4.05s，吞吐量提高了58%，條形碼成功率也從88.2%升至94.4%。

總之，這些改進(jìn)都表明了這是一個(gè)更加靈巧和可靠的系統(tǒng)，可以在廣泛的實(shí)際包裹中，更接近人類水平的速度和準(zhǔn)確性。

架構(gòu)改進(jìn)

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)Helix的視覺(jué)電機(jī)策略的架構(gòu)進(jìn)行了針對(duì)性改進(jìn)，引入了新的內(nèi)存和傳感模塊，能更好地幫助機(jī)器人感知環(huán)境變化。

具體來(lái)說(shuō)，可以分為視覺(jué)記憶、狀態(tài)歷史、力反饋三個(gè)部分：

• 視覺(jué)記憶

Helix配備了一個(gè)新的內(nèi)存模塊，可以從系列視頻幀中組合特征，再形成短期視覺(jué)記憶。

例如，在初始攝像機(jī)圖像中沒(méi)有完全顯示標(biāo)簽，Helix就可以調(diào)用前一時(shí)刻的圖像幀，并控制手部將包裹旋轉(zhuǎn)至標(biāo)簽可見(jiàn)的記憶角度。

期間，機(jī)器人還可以記住它已經(jīng)檢查過(guò)的包裝側(cè)面，避免重復(fù)檢查，提高成功率。

從本質(zhì)上講，視覺(jué)記憶為Helix提供了時(shí)間背景感，可以更有效地通過(guò)多次小型旋轉(zhuǎn)或視點(diǎn)調(diào)整來(lái)查找條形碼位置。

• 狀態(tài)歷史

該策略在固定持續(xù)時(shí)間內(nèi)的動(dòng)作分塊（action chunk）中運(yùn)行，也就是將連續(xù)動(dòng)作序列分割為固定長(zhǎng)度的小段進(jìn)行規(guī)劃和執(zhí)行。

首先會(huì)觀察當(dāng)前狀態(tài)（手、軀干和頭部）并輸出一小段運(yùn)動(dòng)軌跡，反復(fù)重新觀察多次后，再將全部狀態(tài)合并輸入，以確保模塊間的連續(xù)性。

由于狀態(tài)歷史記錄保留了上下文，即使重新規(guī)劃或面對(duì)干擾，機(jī)器人仍能保持穩(wěn)健，例如當(dāng)包裹抓取失敗時(shí)，Helix會(huì)以最小的延遲迅速糾正運(yùn)動(dòng)，顯著縮短了處理時(shí)間。

• 力反饋

為了賦予Helix觸感，機(jī)器人施加在環(huán)境和目標(biāo)上的力，被反饋送至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)輸入中，以幫助機(jī)器人動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)動(dòng)過(guò)程，例如當(dāng)它檢測(cè)到與傳送帶接觸時(shí)，會(huì)暫停向下繼續(xù)運(yùn)動(dòng)。

通過(guò)一個(gè)閉合回路，Helix可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的控制，提高運(yùn)動(dòng)的成功率和一致性，也更能適應(yīng)不同形態(tài)重量的物流包裹。

在啟用新策略后，條形碼定向朝下的成功率提高到94%，平均處理時(shí)間降至4.05s，同時(shí)精度保持在92%以上。

另外，F(xiàn)igure 02除了可以完成自主分揀，其端對(duì)端模型還可以輕松建立人機(jī)交互。

無(wú)需單獨(dú)的程序或模式開(kāi)關(guān)，僅通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)調(diào)節(jié)，當(dāng)站在一旁的人類伸出手，機(jī)器人就會(huì)自動(dòng)認(rèn)定這是交出物品的提示，并將包裹遞交給人類而不是傳送帶。

這反映了Helix神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈活性，只需少量演示，即可學(xué)習(xí)新的上下文相關(guān)行為。

One More Thing

視頻一出，F(xiàn)igure創(chuàng)始人的評(píng)論區(qū)就炸開(kāi)了鍋。

有網(wǎng)友樂(lè)見(jiàn)其成，贊嘆Figure不搞demo，直接放一小時(shí)視頻的自信。

有網(wǎng)友看到機(jī)器人參與物流工作帶來(lái)的效率和成本考量。

自然也少不了老生常談的話題：人類怎樣才能避免被機(jī)器人取代？

也有技術(shù)宅思考為什么物流機(jī)器人一定要仿人類外型，三頭六臂似乎效率更高。

當(dāng)然也少不了拿放大鏡看視頻的樂(lè)子人，致力于找機(jī)器人的茬。

也歡迎大家一起來(lái)找茬，或者在本評(píng)論區(qū)留下你的真知灼見(jiàn)。

參考鏈接：
[1]https://www.figure.ai/news/scaling-helix-logistics
[2]https://www.figure.ai/news/helix
[3]https://www.figure.ai/news/helix-logistics
[4]https://x.com/adcock_brett/status/1931391783306678515