Figure AI的24小时直播,意义不大???

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Figure公司启动了对其Figure 03机器人进行8小时的现场直播，展示其完全自主的运行，兑现了首席执行官Brett Adcock展示“人类绩效水平”的承诺。在直播的前10分钟内，该系统成功定向了230个包裹，平均每个包裹耗时约 2.6秒，印证了之前关于3秒以内“与人类速度相当”的说法。

未经编辑的格式展现了自然的缺陷；在视频流的早期，机器人漏掉了纸箱上的标签方向，这强调了实时恢复而不是预先编写的完美。尽管速度令人印象深刻，但一些业内人士表示失望，因为该视频流展示的物流任务与之前的演示完全相同，限制了通用自主性的展示。

在经过8h的直播后，首席执行官Brett Adcock表示并不会停止，而是24/7全天候直播!

未经剪辑的实时机器人技术这场高风险的赌博目前正在互联网上上演。此前，在社交媒体上就人形机器人的耐力问题进行了一番激烈的讨论后，Figure公司首席执行官Brett Adcock兑现了他的承诺，启动了公司自主运行的8小时直播。

在测试开始前，Adcock在X平台上发布的帖子中确认了测试参数：全班次以人类速度运行，完全由公司自主研发的Helix-02神经网络控制，无人为干预。对于一家目前估值390亿美元的公司而言，此次公开测试是对外的一次重要展示。

关于F.03直播的一些有趣细节

我们之前展示过这项任务运行1小时。今天我们挑战连续运行8小时。出现故障的可能性很大。
应用场景是小型包裹分拣。F.03必须检测条形码，拾取包裹，并将其条形码面朝下放置在传送带上。机器人必须完全依靠摄像头像素进行推理。
人类平均每个包裹的处理时间约为3秒。F.03现在的速度已经接近人类。
这些机器人完全自主运行，搭载我们自主研发的神经网络Helix-02，该网络完全运行在F.03上（例如，AI推理在设备端完成）。
多个类人机器人联网并相互通信，以最大限度地延长传送带的正常运行时间。该系统设计为全天候运行。
机器人将持续工作直至电池电量不足（约3-4小时），然后自主请求另一个机器人进行切换，以最大限度地减少传送带停机时间。
这是一个多机器人协同工作系统，具有自主故障转移策略。如果机器人检测到问题，它会进行自我诊断；如果确实存在问题，它会自主前往维护地点并从备用机器人中请求更换——整个过程无需人工干预。

速度惊人，小小打嗝。直播一开始就将观众带入物流车间。对于关注这家公司的人来说，画面并不陌生：一台炭灰色的Figure 03设备停放在传送带槽旁，负责识别到货包裹并将其翻转，使运单标签朝下。

最引人注目的是它的处理速度。Adcock最近声称，最新一代人形机器人平均班次处理量已达到“人类水平”，每件包裹的处理速度不到三秒。直播画面证实了这一点。直播画面上的滚动条显示，在直播开始后的前十分钟内，机器人处理了230件包裹——平均每件包裹的处理时间约为2.6秒。

这些包装种类繁多，主要由可变形的彩色塑料袋和尺寸各异的硬纸盒组成。这种多样性凸显了Figure“软件2.0”方案的优势，该方案摒弃了手工编写的C++运动规划程序，转而采用端到端的神经网络直接计算扭矩来控制电机。

然而，“现场直播”的形式也暴露了该系统目前的局限性。它并非完美无缺。直播初期，机器人未能正确翻转一个纸箱，导致纸箱标签方向错误地通过了。不过，对于自动化领域的资深人士来说，这种偶尔的故障率在意料之中；Helix-02架构的真正考验在于其适应能力以及在不发生系统崩溃错误的情况下持续运行的能力。

对“老一套任务”的批判。虽然耐力和速度在技术上令人惊叹，但一些网络观察者的早期反应褒贬不一。主要的批评源于此次演示规模过于狭窄。

此次直播是对RoboStrategy公司尽职调查总监斯科特·沃尔特博士提出的挑战的直接回应。沃尔特博士认为，人形机器人只有在能够证明其能够在无需人工干预的情况下，以人类的速度自主完成8小时轮班工作后，其“实用性”才会受到限制。Figure 03无疑成功应对了这一挑战。然而，这项任务本身与该公司近一年前在其60分钟耐力测试视频中展示的面向包裹的工作流程完全相同。