Figure AI 在与 OpenAI 终止合作后，果然发布了大新闻，这家人形机器人公司从外接大模型的方式，转入本地具身大模型来完成机器人的感知、交互与操作，充分展现了本体具身大模型与外接互联网大模型的优势。
根据 Figure AI 有限的技术分享，他比较新推出的 Helix 系统是基于视觉-语言-行动(VLA)端到端整体架构演进的一套快慢系统。
借助 Helix，Figure AI 将端到端 VLA 模型运行到自家的双足人形机器人 Figure 02 上，实现了面向场景任务的泛化性。
在 Figure AI 官方展示视频中，机器人一边用头部追踪手部，一边调整躯干姿势，同时能够比较准确抓取物体。
这种多自由度协调在高维动作空间中相当挑战性，而 Helix 可以做到美好平衡。
究其本质，Helix 是一个能够对整个人形上身(包括手腕、躯干、头部和各个手指)进行高速率连续控制的 VLA 模型，作为 Figure AI 的比较优秀大脑，它完成了所有事情:
像人类一样用眼睛观察、用耳朵听、用手操作，并在没有特别训练的情况下完成全新的任务，有准确的控制能力。
这在视频中得到了充分展现:Helix 驱动的机器人成功抓取数千种新物体，仅需一句「拿起 [X]」，当指令为「拿起沙漠物品」时，它能识别玩具仙人掌并完成抓取。
「Helix 表现出了强大的物体泛化能力，只需用自然语言询问，就能捡起数千种形状、大小、颜色与材料特性各异的新奇家居用品，而这些物品在此前的训练中从未见过。」Figure AI 的创始人兼 CEO 布雷特·艾德考克认为。
Figure AI 此番高举高打的端到端 VLA 架构，实际在硅谷也是非常新的技术。
伯克利机器人行业的优质团队创办的 PI，在 2024 年 6 月、10 月分别发表了 OpenVLA、PI-0，奠定了端到端 VLA 的圣杯标准，当时获得极大反响。
但这个技术不只是硅谷优质团队的专利，中国科研力量也在端到端 VLA 舞台上展露过实力。
2024 年 6 月，比 PI 早发表的，针对操作机器人的 RoboMamba 端到端具身大模型，由北大，智平方等合力推出。
这一模型不仅比 PI 的 OpenVLA 更早公开应用，还在未见任务(Unseen Task)的泛化能力上显著超越 Google 的 RT 系列模型，进一步巩固了中国在大模型原创力上的国际声誉。
这是业界能看到的，仅有初创公司参与的端到端 VLA 工作被国际专家认可。
图注:图源 RoboMamba 论文
图注:论文介绍了一个名为 RoboMamba 的多模态状态空间模型，旨在提高机器人的推理和操作能力，同时保持有效的微调和推理
论文创新性地将视觉编码器与有效的 Mamba 语言模型集成，构建了全新的端到端机器人多模态大模型。
端到端的背后，是对量产的深入理解。在场景多变的情况下，如何用数据驱动的方式完成系统升级迭代，如何对数据，模型结构，训练方法实现系统级别 AI 突破。这些关键问题困住了大量具身智能领域的入局者。
小鹏、OPPO前首席科学家，微软总部研究员，创新领军人才郭彦东，是初次提出端到端 VLA 架构的人，这来自于他在产业、行业多年的深耕积累，以及他在 AI 原创领域的硬核研发能力。依托技术的先发布局，和大量人工智能软硬一体化结合的量产经验，帮助智平方率先做到了这一点，成为国内最早进行真正商业落地的通用智能机器人公司。
本质上，能做好 VLA 端到端的公司具备对大模型前沿技术的硬核创新能力，其间的点滴积累如能应用到整个 AI+硬件行业，会成为相当价值的存在。