美国人型机器人界的当红炸子鸡——Figure AI，在宣布停止使用OpenAI大模型并发布自研的Helix人型机器人大模型一周后，再次惊艳亮相，展示了由Helix驱动的机器人在高速运转的包裹物流产线上工作的精彩视频。这是Figure公司机器人在实际商业场景中的第二次应用。首次亮相则是在去年同一时段，Figure机器人成功进入宝马公司的工厂，成为第一个商业客户，并正式投入生产。

这期播客，讲述Helix人型机器人大模型，是如何加速真实的物流世界的。

01:15 Figure创始人说“真正令人兴奋的是，我们与宝马的第一个应用案例，花了12个月的时间；而第二个商用案例仅用了30天，通过Helix人形机器人大模型”

02:30 Figure这家公司，得到了世界首富Jeff贝索斯、OpenAI、微软、英伟达等头部的公司和创投的投资。

03:14 “我们不能再将AI大模型外包出去了、就如同我们不能将硬件外包一样”。

04:30 Helix模型的几个重要的核心的能力是

05:32 这个任务，要求达到人类水平的速度、精确度和适应性。

06:38 这些改进包括，第一是叫做“隐式立体视觉“，是指。。

07:44 第二个改进，叫做“多尺度的视觉表示”，意思是说。。。

08:52 第三个优化，叫做“学习型视觉本体感知”，是说每个Figure机器人能够自我校准。。。

11:30 第四个优化，叫做“运动模式”，指的是不改变训练过程的前提下、在推理时提升速度。

12:16 Figure要应对的这个真实的“物流分拣应用场景”到底是什么样子呢？

13:50 Figure是如何实"物流分拣场景“中特定的优化的呢？

16:07 硬件行业和软件行业特别不不一样的一点是。。。

6:33 同样的零部件，它的实际的表现可能是有所不同。

21:09 训练的数据的质量要重要性要高于训练的数量

21:54 当“运动加速”提升的速度超过50%的时候，实际的吞吐量开始大幅的下降了