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  仍是用的叠毛巾和分包裹的同款Helix架构，没有新的算法，没有特别的工程，

  言归正传，早在3个月前，Figure机器人就展现了其在物流场景包裹分拣的才能，整一个完好的进程长达一小时。

  面临各种形状的包裹，它都能进行完结辨认、抓取、翻转，并运送到传送带上，其操作灵敏性和速度已接近人类水平。

  现在相同的Helix架构、相同的机器人却在处理一个彻底不同的使命——将餐具装入洗碗机。

  乍一看，将餐具放入洗碗机的操作或许很简单，只需拿起每个餐具并将其放入洗碗机即可。

  这些餐具往往需求从杂乱的堆叠中分离出来、从头调整视点，乃至需求双臂协同传递。

  不仅如此，润滑或易碎的物品则要求指尖级的精密操作，洗碗机的碗架对差错的容忍度也仅有厘米级。

  别致的餐具、杂乱的初始摆放、突发的磕碰，这些都要求体系能不断适应和纠正，一起保持稳定牢靠的体现。

  与此前能叠毛巾、分拣包裹的机器人相同，这次完结洗碗机装载使命的Figure 02也无需新的算法或特别工程规划，仅仅添加了新的数据。

  值得一提的是，Helix架构是Figure与OpenAI各奔前程后的第一个效果，是一个适用于通用人形机器人控制的端到端“视觉-言语-动作”模型（VLA），能让机器人像人相同感知、了解和举动。

  不仅如此，它经过单一一致模型即可在各种使命中完结强壮功能，仅运用一组神经网络权重，就能在不同容器中精准拾取放置物品、灵敏控制抽屉与冰箱、和谐多机器人完结灵活交代，乃至能娴熟控制数千种新物体。

  洗碗机装载、分拣包裹和毛巾叠放看似风马牛不相干，但Helix都能用同一套通用架构来处理。

  同一个体系只需添加数据即可逐渐学习新技能，推进更广泛的使用，而无需特别工程规划。这标志着Figure机器人向可扩展人形智能又迈进了一步。

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