Гуманоидные роботы «эволюционируют» для раннего выполнения ключевых показателей эффективности

Хотя роботы адаптируются к более раннему выполнению работы, когда они выполняют ключевые показатели эффективности раньше, им требуется не повышение заработной платы, а повышение ключевых показателей эффективности.

Báo Khoa học và Đời sống•19/06/2025

Всего за четыре месяца робот Figure 02 от Figure AI превратился из «заботливого стажера» в надежного работника склада, что стало прорывом в гонке за автоматизацию труда.

Эта стремительная трансформация не только ошеломила мир технологий, но и возвестила о будущем, в котором человекоподобные роботы вскоре станут настоящими коллегами людей.

Рисунок 02 знает, как изменить операции, чтобы завершить работу быстрее.

В феврале этого года Figure 02 впервые был замечен работающим на складе в коротком видеоролике . На обработку одного пакета ему требовалось около 5 секунд, в том числе осторожные движения, которые он выполнял, аккуратно снимая пластиковые пакеты и картонные коробки с конвейерной ленты.

Минутный ролик доказывает, что робот может видеть, хватать и переворачивать незнакомые пакеты, но из-за своей медленной скорости он больше похож на новичка, чем на полезного коллегу.

Всего через несколько месяцев скорость работы робота Figure 02 практически сравнялась со скоростью человека.

Четыре месяца спустя тот же робот установил совершенно другой рекорд. Часовое неразрезанное видео, выпущенное 7 июня, показывает, как Figure 02 сохраняет свое рабочее положение без остановки, сортируя и сканируя штрихкоды постоянного потока посылок.

Основная система Helix теперь обрабатывает каждый пакет примерно за 4,05 секунды, что на 20% быстрее, несмотря на значительно возросшую сложность миссии.

Figure AI утверждает, что скачок происходит как за счет большего количества данных, так и более глубоких моделей. Демонстрации обучения увеличились в шесть раз, с 10 до 60 часов, предоставив Helix больше примеров реальных сценариев, таких как неудобные препятствия, неудобные формы и проблемы с освещением. В дополнение к этому огромному набору данных инженеры добавили модули визуальной кратковременной памяти и силовой обратной связи.

Память позволяет нейронной сети запоминать, когда она видела каждую часть штрихкода, и планировать поворот для сканирования кода, в то время как сигналы силы действуют как грубые тактильные датчики, направляя мягкие захваты и быстрые отпускания.

Эти изменения наиболее очевидны при работе с мягкими посылками. Помимо стандартных картонных коробок, робот теперь может работать с пластиковыми пакетами, которые могут деформироваться, и плоскими конвертами, которые могут растягиваться, морщиться или складываться при захвате.

Figue AI «хвастается» достижениями своего робота в социальной сети X

Helix позволяет гуманоидному роботу гибко менять стратегии, подбирая тонкие буквы, мягкие пластиковые пакеты, чтобы переворачивать их, и похлопывая по пузырчатой пленке, чтобы иметь возможность сканировать смятую этикетку на поверхности.

В результате процент готовых к сканированию штрихкодов посылок вырос с 70% до почти 95%, не замедляя при этом конвейер обработки товаров.

Возможно, более интригующим является доказательство того, что эти операции могут быть обобщены. С помощью всего лишь нескольких дополнительных примеров робот научился распознавать протянутую руку рабочего-человека и использовать ее как сигнал для передачи пакета вместо того, чтобы помещать его на конвейерную ленту, не требуя отдельной команды на передачу.

Пока что демонстрация — скорее памятный шаг, чем доказательство массового развертывания. Но она показывает четкую тенденцию к разработке человекоподобных роботов.

Figure AI, наряду с такими конкурентами, как Tesla Optimus, Agility Digit, Apptronik Apollo и Unitree H1/G1, делает ставку на то, что устойчивый рост объемов данных и проектирования сетей сократит разрыв и в конечном итоге превратит медленные прототипы роботов в надежных работников, которые смогут работать бок о бок с людьми в течение всего рабочего дня.