两个Figure 02机器人一起协作收拾杂货↓
这个视频看似简单，实际很多门道，今天就来给大家扒一扒。
1.多机器人协作的复杂性
两个机器人要协作完成任务，首先得解决如何“沟通”的问题。Figure 02 机器人搭载的 Helix 模型，能够让两台机器人实时传递信息、协调动作。想象一下，两个机器人要互相配合，一个负责拿东西，一个负责放东西，这中间的“接力”动作必须无缝衔接。比如，一个机器人把果盆拉过来，另一个机器人把水果放进去，然后再放回原位。这种协作需要机器人之间有极高的默契，而 Helix 模型通过共享神经网络权重，实现了这种“心有灵犀”。
2.视觉与决策的挑战
收拾杂货可不是简单的“拿起-放下”动作，机器人得先“看懂”周围环境。Figure 02 配备了 6 个 RGB 摄像头，能够实时感知环境。但难点在于，机器人不仅要识别物品，还要判断它们应该放在哪里。比如，视频中机器人需要决定哪些物品放进冰箱。这需要强大的视觉处理能力和决策算法支持。
3.动态环境的适应性
杂货堆里的物品位置和种类是随机的，机器人必须实时适应这种动态变化。Helix 模型通过自然语言指令，能够让机器人快速学习新任务，并适应不同的工作环境。比如，当研究人员故意把一些物品放在另一个机器人面前时，机器人需要迅速调整策略，协作完成任务。
4.高精度动作控制
Figure 02 机器人能够对上半身（包括手腕、躯干、头部及单个手指等 35 个自由度）进行高频（200Hz）连续控制。这种高精度控制，确保了机器人在协作过程中能够精确抓取和放置物品。比如，机器人在交接物品时，必须精准地对准位置，避免物品掉落。
5.单一神经网络的泛化能力
Helix 模型仅用一组神经网络权重，就能学习所有行为（如抓放物品、使用抽屉冰箱、跨机器人交互），无需任务微调。这意味着，机器人可以适应各种任务，而不需要针对每个任务单独训练。这种泛化能力，大大提高了机器人的实用性。
6.实时通信与数据同步
两个机器人在协作过程中，必须实时同步数据和状态。这需要强大的通信能力和数据处理能力。Figure 02 机器人通过嵌入式低功耗 GPU，能够高效运行 Helix 模型，确保数据实时传输。
7.安全与可靠性
在协作过程中，机器人必须确保自身和周围环境的安全。这需要机器人具备强大的安全控制与检测能力，能够在各种极端环境下保持稳定和可靠。
#ai创造营# #deepseek#
这个视频看似简单，实际很多门道，今天就来给大家扒一扒。
1.多机器人协作的复杂性
两个机器人要协作完成任务，首先得解决如何“沟通”的问题。Figure 02 机器人搭载的 Helix 模型，能够让两台机器人实时传递信息、协调动作。想象一下，两个机器人要互相配合，一个负责拿东西，一个负责放东西，这中间的“接力”动作必须无缝衔接。比如，一个机器人把果盆拉过来，另一个机器人把水果放进去，然后再放回原位。这种协作需要机器人之间有极高的默契，而 Helix 模型通过共享神经网络权重，实现了这种“心有灵犀”。
2.视觉与决策的挑战
收拾杂货可不是简单的“拿起-放下”动作，机器人得先“看懂”周围环境。Figure 02 配备了 6 个 RGB 摄像头，能够实时感知环境。但难点在于，机器人不仅要识别物品，还要判断它们应该放在哪里。比如，视频中机器人需要决定哪些物品放进冰箱。这需要强大的视觉处理能力和决策算法支持。
3.动态环境的适应性
杂货堆里的物品位置和种类是随机的，机器人必须实时适应这种动态变化。Helix 模型通过自然语言指令，能够让机器人快速学习新任务，并适应不同的工作环境。比如，当研究人员故意把一些物品放在另一个机器人面前时，机器人需要迅速调整策略，协作完成任务。
4.高精度动作控制
Figure 02 机器人能够对上半身（包括手腕、躯干、头部及单个手指等 35 个自由度）进行高频（200Hz）连续控制。这种高精度控制，确保了机器人在协作过程中能够精确抓取和放置物品。比如，机器人在交接物品时，必须精准地对准位置，避免物品掉落。
5.单一神经网络的泛化能力
Helix 模型仅用一组神经网络权重，就能学习所有行为（如抓放物品、使用抽屉冰箱、跨机器人交互），无需任务微调。这意味着，机器人可以适应各种任务，而不需要针对每个任务单独训练。这种泛化能力，大大提高了机器人的实用性。
6.实时通信与数据同步
两个机器人在协作过程中，必须实时同步数据和状态。这需要强大的通信能力和数据处理能力。Figure 02 机器人通过嵌入式低功耗 GPU，能够高效运行 Helix 模型，确保数据实时传输。
7.安全与可靠性
在协作过程中，机器人必须确保自身和周围环境的安全。这需要机器人具备强大的安全控制与检测能力，能够在各种极端环境下保持稳定和可靠。
#ai创造营# #deepseek#
