機器之能報導
編輯：SIA
幾小時前，人形機器人公司 Figure 宣佈完成驚人的 6.75 億美元 B 輪融資，公司估值達到更驚人的 26 億美元。一眼望去，感覺半個矽谷科技圈的腕兒都投了它：微軟、英特爾、OpenAI Startup Fund（也投了 1X ）、Amazon Industrial Innovation Fund （也投了 Digit ）、英偉達、貝索斯、“木頭姐”的方舟投資、Parkway Venture Capital、Align Ventures 等。
自 2023 年 1 月退出隱身模式以來，Figure 一直走在火熱的上市道路上。到目前為止，公司一共釋出了三個影片。兩個最新影片展示了人形機器人 Figure 01 如何做家務（製作咖啡）和打工（搬運空箱）—— 在觀察人類煮咖啡、搬運箱子的影片後，機器人學會了這些任務。
在 2 月 27 日的影片裡，Figure 01 自主完成了一個典型的物流環節任務，搬運空箱。當然，速度還是比人類慢了很多，有待提升。目前，Figure 01 已經開始在寶馬位於南卡羅來納州斯帕坦堡的汽車工廠接受測試。
大家可能也注意到機器人身後有一條長長的線。目前，機器人身上攝像頭的資料是在體外進行處理的，行動規劃和控制是在軀幹裡的計算機上完成的。未來所有工作都會在軀幹裡的計算機上完成，機器人將是無繩的。也許你會好奇，如果突然把一個保齡球放進空箱子裡會發生什麼？機器人目前還不會對類似巨大的未知干擾做出反應，很可能會最終放下空箱，保持站立，並中止任務。
1 月 5 日的影片裡，Figure 01 已經會做咖啡，完全自主實現。
製作過程中，Figure 01 能自主調整動作不準確的地方（左圖部分），無需任何人為遠端遙控。
2023年 10 月，Figure 釋出了第一個有關 Figure 01 的影片，當時這臺人形機器人花了 1 年的時間學會走路。沒錯，才 1 年時間，波士頓動力可是花了 20 來年。
兩個最新影片的精華在於實現不同任務背後的通用方法。這些複雜、靈活的任務很難用傳統程式設計方法實現，Figure 證明透過端到端的神經網路（輸入影片、輸出行動軌跡），機器人在經過數小時訓練後就能掌握這個技能。雖然展示的只是做咖啡、搬運箱子，但可以輕鬆擴充套件到疊衣服、拾取物品等其他常見任務—— 只要獲取到人類資料，就能端到端地訓練機器人掌握整個技能。這與 1X EVE 、Digit 掌握新技能的路子是一樣的。
另外，最新的兩個影片中，Figure 01 都是完全自主地執行任務。所謂“完全自主”，是指只需將機器人放在地面上（無論放在屋裡什麼地方），在沒有其他使用者輸入的情況下，直接按開始就行。在訓練過的大型視覺語言模型( VLM )幫助下，人形機器人會先識別、定位目標箱子，然後推理合適的拿放姿勢。接下來，Figure 01 會導航自己到目標跟前，檢測抓取點和手部力量，嘗試抓取成功並將箱子放到傳送帶上。
這些技術亮點也是 Figure 今天宣佈融資訊息的同時，也和一直希望迴歸機器人領域的 OpenAI 達成合作協議的重要因素——將 OpenAI 的研究與 Figure 的機器人經驗結合起來，為人形機器人開發下一代 AI 模型。OpenAI 也希望將自己的高效能多模態大模型擴充套件到機器人領域。
谷歌 DeepMind 已經在做這方面的工作，Figure 正與 OpenAI 研究人員合作，將下一代多模態模型放到 Figure 機器人身上。期間涉及到的模型訓練、儲存、部署以及伺服器等基礎設施呼叫，將使用另一個投資人——微軟的雲服務。
“這項投資，加上我們與 OpenAI 和微軟的合作，確保我們做好充分準備，將具身 AI 帶入真實世界，對人類產生變革性影響，" Figure 創始人兼 CEO Brett Adcock 說。目前，公司約有 80 人，一些員工來自波士頓動力、谷歌 DeepMind 和特斯拉。
Brett Adcock 是一名成功的連續創業者，號稱“飛行計程車”先驅，2022 年低調創辦了 Figure AI。創辦之前，他曾到訪加州理工學院 Aaron Ames 教授領導的機器人實驗室 AMBER ，想聽聽這位頂尖雙足機器人學家、也是波士頓動力創始人 Marc Raibert 的學生，對人形機器人商業化所面臨挑戰的看法。
後來，他又從從頂尖的人類和機器認知研究所 （ IHMC ） 挖來資深機器人學家 Jerry Pratt 擔任公司 CTO，後者將 20 多年的人形機器人開發經驗帶到了公司。
2023 年 5 月，Figure AI 完成了 Parkway Venture Capital 領投的 7000 萬美元融資，兩個月後，英特爾又投了 900 萬美元。不久就有了 Figure 01 會走路的影片。
通常，人們認為兩條腿走路是最難的部分，這在十年前是正確的，但現在不是了。
創立公司之初，Brett Adcock 曾認為人形機器人的硬體發展要快於軟體，訓練機器人做家務會耽誤將人形機器人推向市場的時間。但 ChatGPT 的出現改變了他的想法，我們可能會擁有能在機器人硬體上執行、反映真實世界的可靠的 AI。為此，公司需要可靠的硬體、龐大的訓練集，並製作更多的機器人——機器人叢集擴大後，它們就能從中收集更多資料，訓練機器人獲得更好的效能。
影片連結：https://mp.weixin.qq.com/s/CkadxVlj4EVWrvEAGx1Ufw
Figure 表示，他們將利用這筆新的融資“擴大 AI 訓練、機器人制造、擴大工程人員數量和推進商業部署工作”。它們希望在 2024-2025 年將機器人推向市場。和 OpenAI 的合作將“透過增強人形機器人處理和推理語言的能力來幫助加速 Figure 的商業化程序”。
參考連結
https://www.prnewswire.com/news-releases/figure-raises-675m-at-2-6b-valuation-and-signs-collaboration-agreement-with-openai-302074897.html
https://www.therobotreport.com/figure-ai-raises-675m-to-commercialize-humanoids/
https://spectrum.ieee.org/figure-robot-video