受益于高质量演示数据集的扩展，以及对Figure自研的Helix神经网络的视觉电机策略（visuo-motor policy）进行架构改进，机器人在高速工作负载下的稳定性得以长足发展。
将前后两次视频对比，物流任务明显扩展至更多形态的包裹，除了标准的硬纸盒，现在还可以处理聚乙烯袋、信封和其它可折叠、皱缩或弯曲的物品。
针对不同形态包裹，Helix采取即时调整抓取策略解决，例如碰到纸盒就双手上下一翻，碰到信封则一只手扶住，另一只手轻轻捏住边缘翻转。
值得注意的是，机器人还会轻轻拍打塑料包装以抚平起皱的货物条形码，这是机器人自己从演示中学习到的自适应行为，侧面凸显出端到端学习的优势。
实验表明，增加训练数据可以显著提高吞吐量和准确性，在10到60小时中，包裹的平均处理速度约为4.05s，吞吐量提高了58%，条形码成功率也从88.2%升至94.4%。
研究团队对Helix的视觉电机策略的架构进行了针对性改进，引入了新的内存和传感模块，能更好地帮助机器人感知环境变化。
例如，在初始摄像机图像中没有完全显示标签，Helix就可以调用前一时刻的图像帧，并控制手部将包裹旋转至标签可见的记忆角度。
首先会观察当前状态（手、躯干和头部）并输出一小段运动轨迹，反复重新观察多次后，再将全部状态合并输入，以确保模块间的连续性。
由于状态历史记录保留了上下文，即使重新规划或面对干扰，机器人仍能保持稳健，例如当包裹抓取失败时，Helix会以最小的延迟迅速纠正运动，显著缩短了处理时间。
为了赋予Helix触感，机器人施加在环境和目标上的力，被反馈送至神经网络状态输入中，以帮助机器人动态调整运动过程，例如当它检测到与传送带接触时，会暂停向下继续运动。
无需单独的程序或模式开关，仅通过神经网络的视觉调节，当站在一旁的人类伸出手，机器人就会自动认定这是交出物品的提示，并将包裹递交给人类而不是传送带。
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📸 缪芳记者 王书军 摄
20250813 🍆 ae做片段视频直播吧6月22日讯 意大利名帅萨里日前接受了天空体育的采访，他谈论了意大利足球、意甲教练以及率领巴黎圣日耳曼夺得欧冠冠军的恩里克。轮流和两个男人一起很容易染病吗回首再看当年制作方对这部戏片进行剧宣时放出的口号“王炸组合”，当真有些搞笑了，王炸倒是王炸了，只是炸的是自己的投资。
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