本文来自极客网（www.fromgeek.com），作者：极客AI。
近日，Figure Robotics公司展示了其人形机器人Figure 02的一项新能力：将餐具装入洗碗机。这一演示在社交平台和科技社区中引发广泛关注，不仅因为其展示了机器人在家庭场景中的实用性，更因为它再次验证了该公司Helix架构在多样化任务中的通用性能。
Figure 02并非首次展示其多任务处理能力。早在三个月前，该机器人就完成了长达一小时的物流分拣任务，能够识别、抓取和传送各类包裹。上个月，它又学会了叠毛巾和衣物。而此次洗碗机装载任务，进一步体现了同一硬件平台在不同环境下的适应能力。
尽管“将餐具放入洗碗机”这一动作对人类而言看似简单，但对机器人而言却涉及多项复杂挑战。这些挑战包括从杂乱堆叠中分离餐具、调整抓取角度、实现双臂协同操作，以及对光滑、易碎物品的精细操控。此外，洗碗机碗架对放置精度的要求极高，误差容忍度仅在厘米级别。每一次任务还可能面临不同的初始条件，如新型餐具、摆放混乱或突发碰撞，这些都要求系统具备实时适应与纠错能力。
值得注意的是，此次演示并未依赖新的算法或特殊工程设计，而是通过同一套Helix架构，仅通过增加训练数据实现新功能的学习。Helix是Figure与OpenAI终止合作后独立开发的端到端“视觉-语言-动作”模型（VLA），其核心优势在于通过单一模型与同一组神经网络权重处理多种任务，无需针对不同场景进行重新设计或优化。
在该任务中，Helix系统成功实现了多项子技能，包括分拣堆叠的盘子并按序放置、双手协调传递玻璃杯、根据环境状态调整操作策略，以及在失误后恢复任务执行。这种性能的一致性进一步证明了基于数据驱动的通用机器人控制方法的可行性。
尽管技术展示令人印象深刻，网友讨论却意外聚焦于机器人是否会在操作中“洗手”或交叉污染物品，例如用接触过脏盘子的“手”再去叠衣服。这类问题虽带调侃，却也反映出公众对机器人卫生操作和跨任务安全性的关注。
从技术角度看，Figure通过Helix架构逐步拓展应用场景，标志着人形机器人在通用化、可扩展性方面又迈出重要一步。该架构已证明能够处理分拣包裹、叠衣物和装载洗碗机等截然不同的任务，预示着未来家庭服务机器人可能通过同一系统学习更多技能，而无需针对每项任务进行专门开发。
目前，Figure公司尚未公布该技术的商业化时间表或具体应用计划，但其通过持续的功能演示，正在推动人形机器人从单一功能向多任务协作方向发展。随着数据集不断扩展与模型进一步优化，此类系统有望在物流、家庭服务乃至复杂工业环境中发挥更大作用。
（注：本文在资料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰写阶段使用了AI工具，最终内容经人类编辑核实事实、调整逻辑、优化表达后完成。）
