机器人行业事件点评报告：FIGURE超预期推出VLA大模型HELIX 产业趋势或迎来加速向上

　　事件：Figure 推出自研的通用端到端VLA 大模型Helix，使机器人具备类似人类的推理能力，在无需事前代码/培训的情况下，仅通过自然语言提示即可拾取绝大多数家用品。在演示视频中，两个Figure 02 机器人在不事前代码/培训基础上，根据人类自然语言指令，将从未见过的物件收纳至合适位置（例如将易腐果汁放入冰箱），过程中机器人A 将果汁递给离冰箱更近的B，最终“自觉”关闭冰箱门、抽屉等，共同协作完成任务。
　　Helix 是首个能够输出高频率连续控制整个仿人上半身的VLA 模型，也是首个能在两台机器人上同时操作的VLA 模型。根据Figure 创始人，配备Helix 的机器人可通过自然语言提示拾取几乎所有小型家居用品，包括数千种它们从未见过的物品。与以往不同，Helix 使用单一组神经网络权重来学习所有行为以及跨机器人交互（无需任何特定任务的微调）。另外，Helix是首个完全在嵌入式低功耗GPU 上运行的VLA 模型，可立即投入商用。
　　Helix 内置双系统，协同运行带来速度与泛化的良好兼顾。Helix 由双系统组成：系统2 基于在互联网规模数据上预训练的7B 参数开源VLM 模型，以7-9Hz 频率运行，用于场景理解和语言理解，输出潜在语义表征；系统1 是80M 参数的交叉注意力Transformer，以200Hz 频率运行，用于处理底层控制，将潜在语义表征转化为精确的连续机器人动作，包括所需的手腕姿势、手指屈曲和外展控制以及躯干和头部方向目标。Figure 研究团队在动作空间中附加了一个合成的 “任务完成百分比 ”动作，使Helix 能够预测自己的终止条件，从而更容易地对多个任务进行排序。该解耦架构下，系统2“慢慢思考”高级目标，系统1“快速思考”执行和调整动作，每个系统都能在其最佳时间尺度上运行，让Helix 兼顾速度与泛化能力。
　　Helix 模型寓示着机器人在软件端的重大突破，人形产业趋势或提速在即。
　　Figure 团队收集了约500 小时的高质量多机器人远程操作数据，与传统VLA数据集相比，该数据规模非常小。另外，团队利用自动标注VLM 生成自然语言指令。Helix 的训练过程是完全端到端，通过标准回归损失将原始像素和文本命令映射到连续动作，并且引入了时间偏移来模拟实际部署中的推理延迟，确保模型在真实场景中的稳定性。此外，Helix 直接输出高维动作空间的连续控制，避免了先前VLA 方法中使用的复杂动作标记化方案。Helix颠覆了以往对于大模型进化方法的认知，它代表着一种新型的规模化法则（Scaling Law），并且具有极强的泛化能力。Helix 以200Hz 频率协调35自由度的动作，将手指运动、末端执行器轨迹、头部注视、躯干姿势等全部控制，打通机器人【接受指令-任务规划-直接输出运控指令-执行任务】的作业链路，并可互相协作、即刻商业运行。我们认为这是机器人在软件端的重大突破，产业趋势或持续提速。
　　投资建议：建议关注Figure 链相关企业：旭升集团（结构件+新业务拓展）、领益智造（结构件、声学模组等）、银轮股份（执行器）、兆威机电（灵巧手）、鸣志电器（微电机）、绿的谐波（减速器）、长盈精密（轴承）。建议关注2C 场景的1X 链-中坚科技，触觉传感器重要标的福莱新材、汉威科技等。
　　风险提示：人形机器人终端应用落地不及预期，人形机器人核心部件降本进程不及预期，机器人大小脑训练进程不及预期
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