在全球物流行业日益繁忙的今天，怎么样提高包裹分拣的效率和精准度已成为一个关键的挑战。近日，Figure公司再度发力，展示了其最新的机器人分拣技术。令人兴奋的是，这一技术通过自研的视觉-语言-动作（VLA）模型Helix，在短短8小时内便实现了超乎人类的分拣效率与精准度。
Figure自推出VLA模型Helix以来, 便在多个领域不停地改进革新和突破。此次的展示不仅是对科技的一次全面升级，更是对传统物流模式的一次深刻反思与改变。Figure的机器人们在物流包裹操作和分拣场景中展现出了极强的学习与适应能力，让这场技术革命的苗头愈发明显。
包裹的处理是物流领域中的基础，涉及从一条传送带转移到另一条的诸多环节。此任务虽然看似简单，却蕴含许多技术挑战：包裹的尺寸、形状、重量与刚性等特性，让分拣过程变得复杂。为解决这些困难，Figure的机器人需拥有以下能力：
在仿真环境中，以上任务通常很难被复制。但是，Figure的机器人在这些挑战面前展现了极大的灵活性与适应性。
为了实现与人类同等级别的速度与准确度，Figure对其VLA模型Helix的底层视觉运动控制策略进行了全面改进。这些改进包括： 1.隐式立体视觉：Helix系统现在可以有效的进行更为精确的3D理解，增强了其对深度感知运动的能力。 2.多尺度特征表示：底层策略能够捕捉精细细节的同时，保持场景层面的整体理解。 3.学习型视觉本体感知：每台Figure机器人能够自我校准，实现跨机器人之间的无缝对接。 4.运动模式：使用简化的测试阶段技术，使Helix系统的执行速度超过人类示范者，展现出更高的成功率与灵活度。
在模拟现实的物流场景中，Figure机器人以整齐划一的动作进入工作状态。它们快速抓取包裹，并通过识别物流条形码进行高效分拣。如此高效的操作 всему，显示出即使在没有人类插手的情况下，这些机器人也能独立完成各项任务。
这一过程让不少网友惊讶，以及对未来充满期待，许多人纷纷评论称“工人将被迅速取代！”也有人感慨现有劳动力向机器人转变的速度远比想象的要快。
Figure的重大发现不仅体现在技术上，更是在系统架构的优化上。Helix系统底层在视觉运动控制中采用了最新的立体视觉主干网络与多尺度特征提取。这种结构的更新，极大提升了机器人在各种形态包裹处理中的稳定性与灵活性。尤其在面对未知包裹时，依然能够精准分拣，显示出优秀的泛化能力。
对于数据的收集与筛选，Figure注重精细与高质量的示范数据。它在训练过程中排除了表现不佳的示范，保留了能展现出环境随机因素影响的高质量示范。这种注重数据质量的决策将大幅度的提高机器人未来的表现与效率。
随着Figure机器人技术的慢慢的提升和推广，物流行业面临着前所未有的机遇与挑战。这一切意味着未来的物流分拣过程将变得更高效、精准，并带来更智能化的操作方式。无论是对于物流公司还是消费者来说，这无疑都是一个令人振奋的消息，同时也是对传统工作模式的深远影响。
作为先进的技术与产业变革的代表，Figure毫无疑问将引领未来的机器人革命！整个物流行业将在这股浪潮中，迎来又一次飞跃，可以让我们共同期待。返回搜狐，查看更加多
