Figure Helix 02: робот-гуманоид выполняет 61 действие подряд без перерыва

Figure AI показала, что нейросети способны управлять роботом-гуманоидом целиком — от пальцев до ног, от баланса до хватания. Helix 02 разгружает посудомойку четыре минуты без единого вмешательства человека. 61 действие подряд. Никаких ресетов, никаких пауз.

Фото: Figure AI

Почему это важно

Десятилетиями инженеры разделяли управление роботами на отдельные модули: один контроллер отвечает за ходьбу, другой — за хватание, третий — за баланс. Между ними — хрупкие «склейки» из конечных автоматов: дошёл, остановился, стабилизировался, потянулся, схватил, снова пошёл. Такая архитектура медленная и ломается при малейшем отклонении от сценария.

Helix 02 ломает эту парадигму. Единая нейросеть принимает данные со всех сенсоров — камеры, тактильные датчики на кончиках пальцев, проприоцепция — и напрямую управляет всеми 40+ приводами робота Figure 03. Никаких конечных автоматов. Никакого ручного кода для координации рук и ног.

Как устроена система

Figure выстроила трёхуровневую архитектуру, которую сами называют «System 0, 1, 2» — по аналогии с известной психологической моделью быстрого и медленного мышления.

System 0 — это фундамент. Нейросеть на 10 миллионов параметров, обученная на более чем 1000 часах данных о движении человека. Она работает на частоте 1 кГц и отвечает за баланс, координацию и плавность движений. По сути, это замена 109,504 строк инженерного C++ кода, который раньше писали вручную.

System 1 — быстрое реактивное мышление. Трансформер, который на частоте 200 Гц обрабатывает все входящие данные (камеры, тактильные сенсоры, положение суставов) и генерирует команды для всего тела. Впервые в Helix используются встроенные камеры в ладонях и тактильные датчики, способные чувствовать силу всего в три грамма — как вес скрепки.

System 2 — медленное семантическое мышление. Этот слой понимает естественный язык и планирует последовательность действий. Раньше ему нужно было говорить: «Возьми кетчуп». Теперь он понимает команды вроде: «Подойди к посудомойке, открой её, достань чашки, отнеси на стол».

Что показала демонстрация

Четыре минуты непрерывной работы на полноразмерной кухне. Робот подходит к посудомойке, открывает её, достаёт тарелки и чашки, переносит их через всю комнату, расставляет по шкафам, возвращается, загружает грязную посуду и запускает цикл мойки.

Это 61 последовательное действие, где каждое зависит от предыдущего. Робот ходит с посудой в руках, сохраняя баланс. Когда руки заняты, закрывает ящик бедром, а дверцу посудомойки поднимает ногой. Диапазон движений охватывает четыре порядка величины — от миллиметровых движений пальцев до перемещений через всю комнату.

Figure утверждает, что это самая сложная автономная задача, когда-либо выполненная роботом-гуманоидом.

Новые возможности манипуляции

Отдельно компания показала четыре демонстрации мелкой моторики, невозможные без тактильных сенсоров:

Открывание крышки бутылки требует одновременного удержания и вращения с контролем силы — чтобы не раздавить пластик и не потерять хватку. Извлечение таблетки из органайзера, когда таблетка не видна головной камере — робот использует камеру в ладони. Выдавливание ровно 5 мл из шприца с тактильной обратной связью. Сортировка мелких металлических деталей из беспорядочной кучи на реальном производстве BotQ.

Технические характеристики

• System 0: 10M параметров, 1 кГц, обучение на 1000+ часах человеческих движений
• System 1: трансформер, 200 Гц, полный доступ ко всем сенсорам и приводам
• Тактильные сенсоры: чувствительность от 3 граммов
• Камеры в ладонях: визуальная обратная связь при окклюзии
• Симуляция: 200,000+ параллельных сред для sim-to-real переноса

Что дальше

Figure позиционирует Helix 02 как шаг к роботам общего назначения для дома и производства. Год назад первая версия Helix управляла только верхней частью тела. Теперь — всё тело целиком. Темп развития впечатляет.

Компания активно нанимает — на сайте открыты десятки вакансий для инженеров робототехники и машинного обучения. Очевидно, что следующие версии будут ещё амбициознее. Вопрос в том, смогут ли они масштабировать производство так же быстро, как совершенствуют нейросети.