首个拥有灵巧手的人形机器人，能够利用「端到端神经网络」实现柔性物体精细操作！
近年来估值飙升最快的人形机器人企业，3年估值增长超15倍；2025年单轮战略融资高达15亿美元、也被称为是“美版宇树”的Figure AI——近日再次发布新进展。
今天，Figure 人形机器人展示了用自研的「Helix端到端VLA模型」——折叠衣物。
视频来看，流畅度、拟人化上都非常高：拇指描边、拎角、抚平褶皱……都不在话下。
据Figure AI表示：
这是完全零架构迭代的技能迁移，未调整任何参数，仅仅新增了一些叠衣的数据集。
他们摒弃了传统预编程动作库，通过端到端网络实时解析布料形变，动态调整抓取策略。如拇指描边追踪边缘、拎角防滑、褶皱抚平等等。
全程无需人工干预或遥操作。
相当于，从几个月前的物流场景到家庭场景，Figure 02通过「Helix端到端VLA模型」很快就学会了一项全新的技能。
和此前演示的“填满冰箱”一样，这次Figure人形机器人同样在操作间隙还“自然的”与人类进行点头示意、手势互动。
在叠衣服的具体演示上，也展示出了非常强的感知-决策-执行的闭环协同能力。
Figure 02 从一堆混杂的毛巾中挑选毛巾，在当误抓多余毛巾时，还能自主识别并放回冗余物品，再继续折叠流程。
Helix 完全采用端到端的方式运行：展示了从视觉和语言输入到流畅、精确的运动控制。
难点
叠衣服对于机器人来说，它没有固定的几何形状需要记住，也没有单一的“正确”抓握点。即使是手指轻微的滑动，也可能导致毛巾起皱或掉落。
这不仅需要准确地观察世界，还需要精细协调的手指控制，以追踪边缘、捏住角落、抚平表面，并实时调整。
VLA的生死赌局
8月13日，这个发布时间阶段倒是很巧妙，也或许只是巧合。
众所周知，Helix（端到端VLA框架）是将视觉、语言、动作压缩至单一神经网络，从而实现极简的映射关系。
而Helix这种“暴力统一”的架构，在理论定义里也可以视为是通用机器人的底层希望。（当然至于是否真如视频演示的一样，还得看最终的现实展示）
而端到端VLA（视觉-语言-动作）模型作为具身智能的核心技术路线，近期对于落地瓶颈的争议更是日益激烈：
模型泛化能力不足、算力与能效瓶颈、数据依赖与质量争议等等；宇树科技的王兴兴、博世吴永桥等都曾在公开场合表示过对VLA路线的担忧。
宇树科技王兴兴的那句：「我个人对 VLA 模型还是保持一个比较怀疑的态度」刚刚发出。
作为典型VLA阵营坚守派的Figure AI，今天就发布了部署其VLA模型的「人形机器人叠衣服」的成果。
今年以来，Figure AI几乎一直在力证Helix的统一架构可覆盖物流、家务等多场景。
而在此前的与宝马工厂的合作项目上，曾被质疑：宣传说是实现了“规模化应用”，但实际仅1台机器人在非生产时段抓取零件，未进入核心产线。
4月6日，《财富》杂志直接质疑其虚构、夸大与宝马的合作。
紧接着，被硅谷认为是下一个马斯克的Figure AI创始人，表示承诺2026年批量应用。
再加上，尽管Figure AI估值高达369亿美元。
但从“出道至今”就一直被贴着“噱头营销”、“纸面实力”、“视频demo公司"的标签……
同样的，此刻的人形机器人叠衣服，到底是VLA技术的高光标本，还是悬在产业头上的达摩克利斯之剑，亦犹未可知。（毕竟，具身的圈子PR是常见手段）
不过，在长期共识里，大多人还是普遍认为：
VLA非终点，而是过渡载体。
其真正价值在于推动多模态对齐和端到端控制的技术积累，为“世界模型”级通用智能铺路。
这场，关于VLA的“生死赌局”，你赌“生”/“死”？
2025年被预言为路线分野之年——是VLA在量产中自证价值，还是世界模型打开新纪元……
关于Helix模型介绍，见👉逆天！Figure AI 全球首个完全端到端机器人AI系统，实现35自由度、200Hz连续精准控制！
来源：https://www.figure.ai/news/helix-learns-to-fold-laundry
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