Figure 刚刚发布了 Helix 2.5 系统，这次他们直接在湾区租了 30 栋从未踏足过的民房，把人形机器人 Figure 03 送了进去。机器人不需要针对特定场景的额外训练，开箱即用，直接在新环境里上手干活，在演示中完成了整理客厅、铺床和折叠毛巾等家务。

在机器人领域，在完全陌生的环境中处理从未见过的物体，被称为零样本全身泛化。Helix 2.5 依靠一个单一的神经网络模型来处理感知、运动以及操控。这种泛化能力的背后，得益于 Figure 一年前启动的全球数据采集计划 Index。现在每周有超过 9 万人贡献数据，每秒有 35 分钟的人类经验上传。团队通过对照实验发现，只有加入 Index 数据进行预训练，机器人才能在这些陌生家庭中展现出稳定的自适应能力，直接将人类的行为经验迁移到机器人身上。

更重要的是，团队发现机器人的动作预测能力也遵循着类似大语言模型的 Scaling Law 规律。随着 Index 训练数据的持续翻倍，模型的性能提升曲线很平滑，甚至能在训练前预测出验证损失。这说明机器人学习已经找到了和语言模型类似的规模化迭代路径。目前 Figure 计划投入 35 亿美元的算力用于 Helix 系统的训练，这种数据驱动的方式，让家用人形机器人的普及方向变得更加清晰。

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