Figure自曝完整技术：60分钟不间断打工，我们的机器人如何做到？

40 0 0

文章摘要

Figure公司近期发布了一段长达60分钟的未剪辑视频，展示了其最新物流机器人Figure 02在工厂中的实际工作场景。这段视频不仅展示了机器人在物流分拣任务中的高效表现，还揭示了其背后技术的显著进步。通过扩展高质量数据集和改进Helix神经网络的视觉电机策略，机器人在处理多样化包裹时的稳定性和适应性得到了显著提升。

机器人在处理非结构化包裹时表现出色，能够灵活应对不同形状和质地的物品。例如，它能够轻松地从一堆杂乱的对象中抽出包裹，并在推走一个包裹的同时，伸手去取另一个包裹。这种能力得益于Helix神经网络的即时调整抓取策略，使得机器人能够根据包裹的形态采取不同的抓取方式。此外，机器人还能通过轻轻拍打塑料包装来抚平起皱的货物条形码，这一自适应行为展示了端到端学习的优势。

数据扩展和架构改进是机器人性能提升的关键。通过增加训练数据，机器人的吞吐量和准确性得到了显著提高。实验表明，包裹的平均处理速度约为4.05秒，吞吐量提高了58%，条形码成功率也从88.2%升至94.4%。此外，Helix神经网络的视觉记忆、状态历史和力反馈模块的引入，使得机器人能够更好地感知环境变化，并在面对干扰时保持稳健。

Figure 02的端对端模型还支持人机交互。通过视觉调节，机器人能够识别人类的手势，并将包裹递交给人类而不是传送带。这种灵活性使得机器人能够轻松适应新的上下文相关行为，进一步扩展了其应用场景。

视频发布后，引发了广泛的讨论。网友们对机器人在物流工作中的效率和成本效益表示赞赏，同时也对机器人取代人类工作的可能性提出了担忧。此外，关于物流机器人是否必须仿人类外型的讨论也引发了技术宅们的思考。总体而言，Figure 02的展示不仅证明了其在物流领域的潜力，也为未来机器人技术的发展提供了新的思路。