Figure推出新型机器人学习模型Helix：聚焦家庭场景的通用VLA模型分析

一、核心技术解析

1. 模型架构
   Helix采用视觉-语言-动作（VLA）三模态架构，通过实时视觉数据与自然语言指令控制机器人，技术路径与Google DeepMind RT-2形成对标

2. 突破性能力

   • 零样本物体泛化：可识别并操作训练集外数千种家居物品（如演示案例中的饼干袋）
   • 多机协同：支持双机器人协作完成复合指令（"从左机器人取饼干袋放入抽屉"）

3. 技术演进
   相较OpenAI合作时期，模型自主性显著提升，印证Figure终止合作后加速技术闭环构建

二、战略布局观察

三、行业痛点与突破

1. 成本困境
   当前家庭机器人开发成本超$100k/台，倒逼企业采用"工业先行-技术沉淀-家庭渗透"路径

2. 数据飞轮构建
   Helix通过自然语言交互收集真实用户指令，构建家庭场景行为数据库（关键训练资源）

3. 商业化窗口
   创始人Brett Adcock明确将2025-2027年设为家庭机器人商业化关键期，需突破：

   • 硬件成本控制（现有机型成本下降曲线）
   • 长尾场景覆盖率（当前模型仍处早期阶段）

四、竞争格局研判

• 技术对标：相较波士顿动力Atlas的预设动作库，Helix强调AI生成新行为
• 生态壁垒：通过开放API构建开发者生态的可能性（官网未披露但值得关注）
• 专利布局：材料未提及但关键，涉及VLA模型架构、多机通信协议等核心技术

数据洞察：根据Gartner预测，家庭服务机器人市场规模将在2026年突破$460亿，复合增长率23.6%，验证Figure战略转向的行业前瞻性

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