-
日期: 2025-02-27 | 來源: 新智元 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大Figure公司繼推出自研VLA模型Helix後，再度發力！最新展示的機器人包裹分揀技術，僅用8小時訓練數據，就實現了超越人類的效率和精度。通過一系列架構優化，包括立體視覺、多尺度特征、自我校准和運動模式，Figure機器人展現了驚人的學習和適應能力。
踹掉OpenAI之後，Figure的迭代堪稱神速！
幾天前才發布了第一款自研視覺-語言-動作（VLA）模型Helix，統一了感知、語言理解和學習控制。
就在剛剛，他們又在一個全新場景中實現了機器人應用的落地——物流包裹操作和分揀。
而且，只用了短短30天。
為了達到人類級別的速度、精確度和適應性，Figure對自研模型Helix的系統1（S1），也就是底層視覺運動控制策略，做出了全面的改進：
隱式立體視覺（implicit stereo vision）：Helix系統1現在具有豐富的3D理解能力，實現更精確的深度感知運動。
多尺度視覺表征（Multi-scale visual representation）：底層策略可以捕捉精細細節，同時保持場景層面的理解，實現更准確的操作。
學習式視覺本體感知（learned visual proprioception）：每個Figure機器人現在都可以自我校准，使跨機器人遷移變得無縫。
運動模式（sport mode）：使用簡單的測試時加速技術，Helix 達到了比示范者更快的執行速度，同時保持高成功率和靈巧度。
結果顯示，在這個特定場景中，僅需8小時精心策劃的示范數據，就能產生靈活多變的操作策略。
只見，Figure機器人軍團同時走向自己的工位，站成一排，同步開啟打工模式。
看它靈活的雙手，拿起包裹後，識別物流碼逐一分揀。
整條流水線上，全由Figure完成，無需人類插手。
值得一提的是，它們還會自我校准。
對此網友紛紛表示，“工廠工人將被迅速取代！”
還有網友感慨道，“將現有勞動力轉換為機器人會比我們想象的要快得多。”
極具挑戰性的物流場景
包裹處理和分揀是物流中的基本操作。這通常涉及將包裹從一條傳送帶轉移到另一條傳送帶，同時確保運輸標簽正確朝向以便掃描。
這項任務面臨幾個關鍵挑戰：包裹的尺寸、形狀、重量和剛性（如硬盒或軟袋），都各不相同。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
- 用青春換來2000萬的Coco 已經走上了另一條大道
- 建房數未達標 BC這兩個社區被點名
- 大溫這公園附近男子被刺傷被送院
- 女子婚內出軌被情人殺害,凶手灌屍體農藥偽造自殺
- 溫哥華牙醫診所 經驗豐富服務全面
-
- 頭發每天洗還是隔天洗?很多人都做錯了…
- 吳秀波絕對想不到,陪他333天的陳昱霖能如此狠心
- 中國人在沙漠種的10萬株玫瑰,開花了!網友....
- 列治文市府29萬元禮品卡下落不明
- Costco又搞事 網購大件剁手不用愁
- 大溫的他中八千萬 35歲就遞交辭呈
-
- 大溫議員:BC應加強市政支出的監督
- NASA:太陽耀斑爆發可能致全球停電
- 特魯多退休福利曝光:養老金近900萬,納稅人埋單
- "休戰"90天 中國對美出口商樂觀不起來
- 唉!溫哥華又被貼上最不想要的標簽
- 朝鮮派兵援俄惹禍:烏克蘭或向國際法院起訴金正恩?
-
- 大溫附近男子被狗咬傷後被棄路邊
- 比他哥更慘!辛瓦爾弟弟被鑽地彈送入地獄
- 俄烏戰爭帶給朝鮮"沸騰"的經濟(圖
- 納奈莫一游 美國護士想舉家搬到BC
- 路透社:菲律賓總統馬科斯稱願與杜特爾特家族和解
- 溫哥華匯款/外幣兌換 匯率最優安全
-
目前還沒有人發表評論, 大家都在期待您的高見