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東吳證券-機(jī)械設(shè)備行業(yè)點(diǎn)評(píng)報(bào)告:Figure發(fā)布VLA大模型Helix,大規(guī)模減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求-250221
上傳日期:
2025/2/21
大小:
689KB
格式:
pdf 共7頁(yè)
來(lái)源:
東吳證券
評(píng)級(jí):
增持
作者:
周爾雙
行業(yè)名稱(chēng):
機(jī)械
下載權(quán)限:
無(wú)限制-登錄即可下載
事件:Figure發(fā)布VLA大模型Helix
在2月中旬宣布與OpenAI結(jié)束合作之后,當(dāng)?shù)貢r(shí)間2025年2月20日,F(xiàn)igure宣布推出自主研發(fā)的通用具身智能模型Helix,并展示了兩個(gè)機(jī)器人協(xié)同工作的能力。
Helix大模型創(chuàng)業(yè)內(nèi)多項(xiàng)第一,性能出眾商業(yè)化前景良好
Helix是一個(gè)通用的視覺(jué)—語(yǔ)言—?jiǎng)幼鳎╒LA)模型,能將感知、語(yǔ)言理解、控制能力相結(jié)合。Helix取得的創(chuàng)新性成果包括:①全身控制:是首個(gè)能對(duì)類(lèi)人機(jī)器人上肢進(jìn)行高速連續(xù)控制的VLA模型,包括頭部、軀干、手/手指;②多機(jī)器人協(xié)作:Helix是首個(gè)能同時(shí)控制兩臺(tái)機(jī)器人的VLA模型,使它們能夠協(xié)作解決一項(xiàng)長(zhǎng)期的操作任務(wù);③出色的抓取能力:能夠撿起任何小型物品,即使是從未見(jiàn)過(guò)/接觸過(guò)的小型物品;④單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):Helix使用單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重集來(lái)學(xué)習(xí)所有行為,無(wú)需任何針對(duì)特定任務(wù)的微調(diào);⑤具備快速商業(yè)化能力:Helix是首個(gè)能夠完全在嵌入式低功耗GPU上運(yùn)行的VLA模型,這賦予了其優(yōu)秀的商業(yè)化落地能力。
首創(chuàng)雙系統(tǒng)協(xié)作架構(gòu),實(shí)現(xiàn)“快思考”與“慢思考”的協(xié)調(diào)配合
Figure表示以往機(jī)器人大模型面臨的問(wèn)題是:VLM主干通用性強(qiáng),但速度不快;而機(jī)器人的視覺(jué)運(yùn)動(dòng)策略速度快,但通用性不足。Helix創(chuàng)新性地采用了“系統(tǒng)1”+“系統(tǒng)2”的解耦架構(gòu),兩個(gè)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)端到端的訓(xùn)練可以互相通信。其中系統(tǒng)1(S1)是一個(gè)快速的反應(yīng)式視覺(jué)運(yùn)動(dòng)策略,能夠以200赫茲的頻率將S2產(chǎn)生的潛在語(yǔ)義表示轉(zhuǎn)化為精確的連續(xù)機(jī)器人動(dòng)作,系統(tǒng)2(S2)是經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的VLM,運(yùn)行頻率為7-9赫茲,用于場(chǎng)景理解和語(yǔ)言理解,能夠在不同的物體和情境中實(shí)現(xiàn)泛化。
這種架構(gòu)為Helix帶來(lái)眾多亮點(diǎn):①高速與泛化能力:速度與單一任務(wù)克隆相當(dāng),并且可以實(shí)現(xiàn)零樣本泛化;②直接輸出對(duì)高維動(dòng)作空間的連續(xù)控制,避免了使用復(fù)雜動(dòng)作標(biāo)記方案;③S1+S2的架構(gòu)簡(jiǎn)潔;④關(guān)注點(diǎn)分離:S1與S2解耦能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)分別迭代。
Helix僅使用500小時(shí)進(jìn)行訓(xùn)練,高效實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的泛化能力
Figure表示Helix訓(xùn)練總共使用約500小時(shí)的高質(zhì)量監(jiān)督數(shù)據(jù),僅占先前收集的VLA數(shù)據(jù)集規(guī)模的一小部分,并且不依賴(lài)于多機(jī)器人實(shí)體數(shù)據(jù)收集或多個(gè)訓(xùn)練階段。
此次Figure最核心優(yōu)點(diǎn)在于解決當(dāng)前人形機(jī)器人泛化瓶頸—訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。過(guò)去依賴(lài)遙操和虛擬仿真收集的數(shù)據(jù)量嚴(yán)重不足,成本高昂,難以解決泛化問(wèn)題。此次Figure通過(guò)模型創(chuàng)新,大幅減少機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求量,有望加速行業(yè)整體發(fā)展。
投資建議:
建議關(guān)注Figure鏈條投資機(jī)會(huì),推薦【兆威機(jī)電(靈巧手)】【綠的諧波(諧波減速機(jī))】,建議關(guān)注【領(lǐng)益智造(零部件)】【銀輪股份(關(guān)節(jié)總成)】【旭升集團(tuán)(鋁合金殼體)】【長(zhǎng)盈精密(零部件)】;此外我們認(rèn)為大腦端如果能直接復(fù)用VLM大模型,則小腦運(yùn)控的搭配重要性凸顯,推薦【華中數(shù)控】,建議關(guān)注【固高科技】【雷賽智能】。
風(fēng)險(xiǎn)提示:人形機(jī)器人量產(chǎn)進(jìn)展不及預(yù)期,人形機(jī)器人技術(shù)更迭不及預(yù)期,宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。
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