美国机器人公司Figure AI发布最新进展，其人形机器人已学会第二份工作：在物流中心整理快递。此前，该机器人已在宝马汽车流水线上从事汽车装配工作。随着自研机器人大模型Helix的上线，机器人“抢饭碗”的速度加快，开发第二个“机器人打工”案例仅用30天。视频显示，机器人能识别、抓取并按逻辑摆放快递，虽然效率与人类分拣工仍有差距，但已在客户场地验证可行性。Helix模型通过视频流指导机器人扫描条形码，是首款能对机器人上半身进行高频连续控制的VLA模型，能根据自然语言指令识别并拾取各种小型家居物品。

🤖 Figure AI机器人学会了在物流中心整理快递，这是其掌握的第二份工作，标志着人形机器人在自动化领域的进一步发展。

📦 机器人通过搭载的Helix AI模型，能够识别并扫描快递包裹上的条形码，实现对快递的抓取和逻辑摆放。Helix是首款能对整个人形机器人上半身进行高频率、连续控制的视觉-语言-动作（VLA）模型。

⏱️ 开发第二个“机器人打工”案例仅用30天，相比之前在宝马工厂花费12个月安排工作，效率大幅提升，这得益于自研机器人大模型Helix的上线。

北京时间周三凌晨，美国机器人创业公司Figure AI发布了一段短视频，宣布公司的机器人已经学会打第二份工：在物流中心整理快递。作为前情提要，公司去年8月发布最新款人形机器人Figure 02，当时介绍称，机器人已经在<span id=usstock_BMWYY>宝马汽车的流水线上从事汽车装配的工作，例如将钣金部件插入特定装置。

而随着自研机器人大模型Helix的上线，人形机器人“抢饭碗”的进度也娴熟了不少。公司表示，之前在宝马工厂花了12月才给机器人安排好合适的工作，而开发第二个“机器人打工”的案例，仅仅用了30天时间。

Figure AI发布的视频显示，机器人能够识别、抓取并按照逻辑摆放快递。当然，机器人的效率距离高效的人类分拣工仍有肉眼可见的差距。

公司宣布，上星期日已经在客户场地验证了这套机器人流程的可行性。

Figure AI介绍称，通过端侧的视频流，机载Helix AI模型将会指导机器人寻找并扫描快递包裹上的条形码。

Helix是首款能对整个人形机器人上半身（包括头部、躯干、手腕和手指）进行高频率、连续控制的视觉-语言-动作（VLA）模型。

在上周公布的演示中，搭载Helix的机器人现在可以根据自然语言指令，识别并拾取几乎所有的小型家居物品，包括机器人从未见过的成千上万物品。