在用Open AI进行“分手”之后，Figure创始人兼首席执行官Brett Adcock提到的“重大突破”终于出来了。 2月20日晚上，Tigue发布了新的端到端通用控制模型Helix。

在今年2月初，他大胆地发表了声明：“在30天内，我们将向外界展示从未在人形机器人上看到的东西。”

在官方的演示视频中，在家庭场景中，嵌入了Helix中的两个机器人可以在听到人类的指示后合作将不同的物品放入冰箱中。机器人可以捡起不同的物体，包括移动仙人掌，鸡蛋等。

根据技术披露，Helix可以连续控制上半身的部位，例如头部，手腕，躯干，手指，并可以通过单个神经网络学习所有运动，包括简单地握住，使用抽屉，冰箱甚至机器间相互作用，不需要特殊的微调。这也解释了为什么视频中的两个机器人能够合作放置物品。

与传统的层次模型的技术路径相比，“首先建模，计划，最后执行”的优势是，端到端模型的优点是它可以根据说明计划执行路线本身并持续纠正本身。图还强调了该模型在业务中的可行性：“ Helix能够在嵌入式的低能量GPU上运行，这使其能够立即将其投入商业部署。”

端到端模型的发布进一步解释了形象与开放AI破裂的原因。 “我们发现，要在现实世界中大规模解决物理AI的问题，必须实现机器人AI的垂直整合。”布雷特·阿德科克（Brett Adcock）说，数字不能外包AI，就像数字无法将其自己的硬件外包一样。

一家国内压印大型模型公司的高管告诉第一名财务记者，端到端的大型模型还可以进一步解决大型模型培训的数据焦虑。 “机器人的缩放定律仍然有效，在我们尝试了不同的技术途径之后，我们最终可以得到验证。”布雷特·阿德科克（Brett Adcock）还说，教机器人的新行为需要大量人力。要么是由数小时的博士专家手动编程的，要么是成千上万的示威游行，可以实现一般需求的能力是机器人最终需要的。

值得一提的是，在供应链方面，数字也与许多国内核心零件公司合作。 Lingyi Intelligent Manufacturing已透露，该公司提供了产品服务，例如模拟的结构零件，金属结构零件，散热耗散模块以及用于人物机器人的软包结构零件。 Changying精度，Zhaowei机械和电气工程以及其他公司还表示，他们已经与数字建立了合作关系。熟悉此事的人表明，Figure Robot的最终效应子也正在与国内制造商合作。