通信行业报告：FIGURE发布HELIX 端到端AI助力机器人持续拓展

　　Figure 发布Helix，持续助力机器人长期发展。2025 年2 月20 日，Figure正式宣布推出Helix，Helix 是一个通用视觉-语言-动作（VLA）模型，它统一了感知、语言理解和学习控制，以克服机器人领域的多个长期挑战。据Figure官网介绍，Helix 具备以下几大优势：
　　全上身控制：Helix 是第一个可以实现输出整个人形机器人上半身的高速连续控制，包括手腕、躯干、头部和单根手指的VLA 模型。
　　多机器人协作：Helix 是第一个可以在两个机器人上同时运行的VLA 模型，使它们能够解决共享的、长期的操作任务，处理它们以前从未见过的物品。
　　拿起任何东西：配备Helix 的Figure 机器人现在可以拿起几乎任何小型家用物品，包括它们以前从未遇到过的数千种物品，只需遵循自然语言提示即可。
　　单个神经网络：与以前的方法不同，Helix 使用一组神经网络权重来学习所有行为，例如拾取和放置物品、使用抽屉和冰箱以及跨机器人交互，无需任何特定于任务的微调。
　　商业已就绪：Helix 是第一个完全在嵌入式低功耗GPU 上运行的VLA 模型，使其可以立即用于商业部署。
　　Helix 训练高效系统简化，端到端大模型将为机器人大脑带来持续拓展。模型训练方面：Helix 的训练非常高效，以极少的资源实现了强大的对象泛化。
　　Figrue 共计使用约500 小时的高质量监督数据来训练Helix，这仅是先前收集的VLA 数据集大小的一小部分（<5%），并且没有任何围绕多机器人-实施收集或多个训练阶段的依赖项。这是一种规模更类似于现代单任务模仿学习数据集。尽管数据要求相对较小，但Helix 可扩展到更具挑战性的完整上半身人形机器人控制动作空间，并具有高速、高维输出。系统简化方面：过往VLA系统通常需要专门的微调或专用的动作头来优化跨不同高级行为的性能，Helix 则通过单个统一模型在各种任务中实现了强大的性能。仅使用一组神经网络权重（System2 为7B，Syetem1 为80M），Helix 可以在各种容器中拾取和放置物品、操作抽屉和冰箱、协调灵巧的多机器人移交以及操作数千个新颖的物体。根据科创板日报，2 月4 日，Figrue 正式宣布终止与OpenAI 的合作，Figure CEO Brett Adcock 解释到，和OpenAI 合作的问题在于“集成”。
　　OpenAI 规模庞大、业务范围广泛，又拥有与之相匹配的大模型，但为机器人等具体对象装配AI 并非OpenAI 的主要关注点。正确的解决方案应该是建立一个端到端AI 模型，重点是为特定硬件专用。我们认为，此次Figure 推出Helix 进一步印证端到端AI 大模型将为机器人带来性能提升以及训练成本的降低，类比于智能驾驶，端到端大模型将成为未来主流解决方案，通过端到端大模型实现人形机器人低样本甚至零样本部署，进而实现其商业化落地的进一步突破。
　　相关标的：整机/执行器总成：三花智控、拓普集团、中坚科技、埃斯顿、拓　　斯达、禾川科技、汇川技术；减速器：绿的谐波、双环传动、中大力德、国茂股份、丰立智能；电机：鸣志电器、步科股份、伟创电气；丝杠：五洲新春、北特科技、恒立液压、贝斯特、震裕科技；传感器：汉威科技、柯力传感、奥比中光、安培龙；灵巧手：兆威机电、拓邦股份；激光雷达：禾赛科技、速腾聚创；算力/智能模组：美格智能、移远通信、广和通；川渝链：瑞迪智驱、蓝黛科技、豪能股份。
　　风险提示：人形机器人产业进展不及预期，应用场景拓展不及预期，宏观经济波动风险，原材料价格波动风险。
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