温馨提示：扫描文末二维码，加入知识星球，免费下载2800+行业报告（包含海外投行报告）；商务和研究咨询合作请联系16620948826（同微信）。在与 Molly O'Shea 的深度参观之旅的最后一集中（继该系列的第一部分之后），Figure 首席执行官 Brett Adcock 向公众敞开了公司位于桑尼维尔的“机器人园区”的大门。此次参观涵盖了从高度安全的设计实验室到BotQ 制造工厂的各个区域，揭示了这家公司如何从纯粹的研究实验室转型为专注于全天候可靠性的高产量生产机器。- 系统集成实验室：机器人在此接受软件故障和物理推力压力测试
- Helix AI：团队办公区，控制和神经网络工程师在此训练运行在每个 Figure 机器人上的视觉-语言-动作模型
- 强化学习和稳定性测试：Figure 在此演示 Vulcan 项目——即使在执行任务过程中失去一条膝盖，也能继续 运行- 家庭环境：Figure 03 在此使用其 Helix 神经网络自主整理客厅（无需远程操控）
- BotQ：制造工厂，头部、电池和四肢在此装配线上组装，包括定制的电池生产线和生产线末端的老化测试区
- 工业设计工作室：（首次向公众开放）展示了所有一代 Figure 机器人，包括：拥有“弗兰肯斯坦”式前臂的 Figure 01、Figure 02 以及最近在白宫亮相的时尚 Figure 03，还有 Figure 手脚的演变历程。Brett 分享了他认为人形机器人能够实现目标的原因。在任何其他形态出现之前，我们探讨了AGI（通用人工智能）的出现，以及Figure为何彻底从手工编写的控件转向神经网络，并暗示Figure 04将是他们的“iPhone 1时刻”。
- Figure 的“永不倒下”协议由Vulcan AI策略驱动，即使腿部完全机械故障，也能让机器人保持直立并“蹒跚”走向安全。
- 该公司正瞄准类似汽车租赁的家用机器人模式，预计每月费用在400至600美元之间，可提供24/7全天候家庭协助。
- 所有机器人现在都运行在Helix 02 “全能模型”上，这是一种视觉-语言-动作 (VLA) 神经网络，可在机载和离线状态下运行以进行管理。
- Brett Adcock认为，物理交互数据（触摸和感受世界的能力）是实现通用人工智能 (AGI) 所需的“最后一块缺失的拼图”。
Figure公司目前拥有约500名员工，正计划将其内部机器人数量扩展至“数百台”。Adcock指出，他为总部设定的最终目标是让人形机器人的数量超过在走廊里走动的人类——这一指标旨在模拟人类所处的“非结构化”环境，对硬件进行压力测试。Figure 03 的移动性测试包括“波比跳”动作，以确保机器在硬件或电池紧急情况下能够安全地过渡到地面并重新站起。“永不跌倒”协议。此次参观的一个反复出现的主题是从脆弱的原型机向工业级高韧性产品的转变。Adcock重点介绍了名为“永不坠落”（Never Fall）的内部计划，旨在消除困扰许多人形机器人项目的灾难性坠落事故。该计划通过“火神”（Vulcan）项目实现，该项目采用强化学习控制器，使图 03所示的机器人能够实时适应硬件故障。在现场演示中，机器人左膝关节僵硬，只能“跛行”。但它并没有摔倒，人工智能策略自动调整了机器人的重心，以弥补关节的损伤。Adcock解释说，该系统可以“速度锁定”故障肢体，使机器无需人工干预即可跛行至维修区进行维修。这项功能对于Figure公司实现“无人值守”运营的愿景至关重要，因为在凌晨2点的轮班期间，机器人必须能够自主进行故障排查。全天候自主运行和无线充电。为了保持持续运行，Figure 放弃了手动插电充电，转而采用直接集成在机器人脚部的2kW 无线感应充电装置。Figure 03单次充电后通常可运行四到五个小时，之后会自动返回对接站进行一小时的充电。该园区采用“热插拔”策略来处理物流和制造任务。当机器人电量降至约 10% 至 15% 时，一台新的机器人就会脱离对接进行替换。据 Adcock 介绍，这一切换过程耗时不到 30 秒，确保工作——无论是工业包裹分拣还是家庭清洁——都不会中断。值得注意的是，Helix 02 架构完全运行在机器人躯干上搭载的 GPU 中。虽然这些机器配备了 5G 和 Wi-Fi，但它们无需连接互联网即可执行任务。Adcock 表示，这种设计选择对于在“不可见”的环境中保护隐私和确保运行稳定性至关重要。为了确保可靠性，每台机器人在部署前都要在系统集成实验室进行严格的老化和耐久性诊断，进行重复性动作（如深蹲），以对硬件和软件进行压力测试。具身通用人工智能：通往智能的捷径？Adcock对通用人工智能的实现路径提出了一个颇具争议的观点，他认为人形机器人或许会比纯数字模型更早达到通用人工智能的水平。他指出，大多数人类智能都源于物理互动——触摸世界并通过反复试验来观察结果。“这种与世界互动并观察其结果的数据……实际上，我们或许能通过这些实现方式率先实现通用人工智能（AGI）。”Adcock说道。通过收集来自全球机器人集群的数据，Figure公司希望实现“正向迁移”，即在桑尼维尔实验室学习折叠毛巾的机器人，能够提升在客户家中执行自主客厅整理任务的机器人的性能。家用机器人的经济学。Figure公司最近在白宫首次亮相，但该公司已经开始关注大众消费市场。Adcock透露了一种潜在的定价策略，该策略借鉴了汽车行业的模式：每月租赁费用在400美元到600美元之间。为了达到这个价格，Figure 专注于大幅降低成本和打造易于维护的硬件。目前的机器人采用带有后拉链的织物“套装”，方便非技术人员轻松更换损坏的外观部件或“配件”。高帮运动鞋也兼具功能性，既是充电底座的接口，又采用了全新的“被动式脚趾”设计，有助于机器人蹲伏和从地面站起。随着公司朝着Figure 4的设计方向迈进（Adcock 声称这将是业界的“iPhone 1 时刻”），重点仍然放在了人手上。经过七代技术的迭代（包括最近发布的第七代人手），Adcock 相信触觉传感和量产硬件的结合，最终将实现通用机器“能够完成人类所能做的一切”的承诺。以下为视频内容的初步整理，仅供参考，若有错漏，敬请谅解。整体内容框架
(00:00) Figure机器人园区内部探秘
(00:48) 人形机器人工厂
(03:18) 首位机器人到访白宫
(05:29)控制拥有无限姿态的机器人
(10:46) 机器人故障的真相
(13:00) 攻击人形机器人
(16:12) 构建通用机器人
(23:05) “永不跌倒”协议
(28:56) 家用机器人可以远程操控吗？
(33:36) 租赁全天候机器人
(35:01) 人形机器人能造出真正的汽车吗？
(43:32) 从飞行机器人到人形机器人
(45:59) 通往物理通用人工智能的隐秘之路
(56:21) Figure 的秘密设计工作室
(01:00:44) Figure 4：机器人技术的最大飞跃
(01:06:25) 用氨纶训练机器人
(01:10:26) 《西部世界》、时代杂志和 Deadmau5
Brett Adcock：呃，欢迎来到 Figure，我们在这里制造人形机器人。我们在这里设计它们，我们在这里建造它们，我们在这里测试它们。这是一个没有任何人被允许进入的秘密房间。我要给你们展示我们建造过的每一台机器人。所以这里我们失去了一个左膝盖，你可以看到机器人就像在左腿上跛行一样。所以我们这里有一个机器人在做波比跳。这里就是我们制造 Figure 3 机器人的地方。Brett Adcock：而这是世界上第一辆由人形机器人参与制造的汽车，据我们所知。我们这里有一台被设计用来整理房间的机器人。这些机器人完全自主地运行，依靠一个名为 Helix 的板载 AI 策略。Molly O'Shea：哦天哪，好吧。我感到很内疚。Molly O'Shea：很高兴见到你，我很兴奋。Brett Adcock：是的，呃，欢迎来到 Figure。Molly O'Shea：谢谢。所以我们现在在哪里？这是什么？Brett Adcock：这是总部，这是一个机器人园区。Brett Adcock：机器人园区。我们在这里制造机器人。Brett Adcock：我们在这里制造人形机器人。Brett Adcock：我们在这里设计它们，我们在这里建造它们，我们在这里测试它们。Molly O'Shea：所以对于那些不知道人形机器人是什么的人，你们等下就会看到，因为这有点让人害怕。但你能解释一下它们是什么吗？Brett Adcock：是的，嗯，我们的目标是建立先进的 AI，我们可以把它放进一个通用的，呃，人形躯体里。嗯，一个人形机器人基本上就像是一个具有人类形态的机器人，所以我们有，呃，手臂、手、头、脚、腿。我们可以基本上用一块硬件设备做到世界上人类能做到的一切事情。呃，所以，嗯，是的，我们的目标是能够走出去，并且基本上在世界上设计和推出人形机器人，它们可以做任何事情，从家务到洗碗、洗衣服，呃，再到制造业、医疗保健。就基本上在世界上尽可能多地把机器人派送到能派送的领域。Molly O'Shea：哦，我们在屏幕上看到了这个。Brett Adcock：哦，是的，那是我们的，呃，那是我们的……Molly O'Shea：这是你们的宣传机器，是的。屏幕，是的。Brett Adcock：完全正确。呃，那是我们最新一代的机器人，Figure 3，在做一些类似于，呃，礼宾员的工作。Molly O'Shea：酷，好的。所以我们今天会看些什么？计划是什么？Brett Adcock：好的，进来吧，我想带你们看看我的一些机器人。好的。嗯，我想首先这里是，我们有，呃，我们有一些机器人，我们基本上让它们全天候 24/7 在办公室里四处运行，和人类交流，打招呼，就是，呃，你知道，基本上在做有用的工作。这些机器人，呃，基本上可以在没有任何人类干预的情况下完全自主运行，并且它们可以自动连接充电座并充电，然后，嗯，一旦它们充满电，基本上就可以离开充电座并且能够去做有用的工作。所以这些在这里停靠的机器人，嗯，是通过脚部充电的。所以我们有一个无线充电座，就像你给手机充电一样，像感应式的那样。好的。呃，这些机器人可以通过脚以两千瓦的功率充电。所以基本上就像，嗯，电池大约能持续，嗯，大约四到五个小时，然后我们可以基本上充电一个小时，然后再回去继续工作。所以这些机器人，我们不需要做任何事情，我们不需要把它们插上电源，呃，它们可以基本上自动给自己充电，并且只是全天候 24/7 运行。Molly O'Shea：这个就在这里的机器人它的角色仅仅是为了对接练习吗，这些会到处走动吗？Brett Adcock：这些会到处走动。好的，是的。是的，它们现在只是停在这里充电，然后它们就会出去一整天做有用的工作。好的。Molly O'Shea：我也看到了这些，这些里面有一个是特别的吗？Brett Adcock：是的，所以就在这儿的这个机器人，那个，呃，带着美国国旗的，实际上上周在白宫。Brett Adcock：我们接到一个电话，要求我们基本上成为第一个人形机器人团体，呃，基本上是史无前例地，呃，把机器人放进白宫。而且，呃，所以上周我们基本上把，你知道的，历史上第一批人形机器人带到了那里，呃，做些事情，说话，打招呼，嗯，我们基本上是参加了一个有第一夫人出席的非常特别的活动，而且，嗯，进展非常顺利。这很令人激动。Brett Adcock：是的，所以这是我们的，呃，公司总部。我们园区有，呃，四栋大楼，呃，所以在这里我们做，呃，大量的基本上是工程设计工作。Brett Adcock：我们大约有 500 人，500 多一点的人。Brett Adcock：嗯，五，哦抱歉，大约有，大约有 250 到 300 人在这里，然后我们公司有 500 人。Brett Adcock：是的，是的，我想说绝大部分都是工程人员。然后我们一直在扩展制造部门、供应链部门以及一些其他领域，基本上是为了探讨我们如何非常积极地制造更多机器人。Molly O'Shea：那你们在这里有多少台机器人？现在有多少？Molly O'Shea：好的，它们的数量超过人类了吗，还是？Brett Adcock：呃，慢慢来，我对这座大楼的目标是，我希望到处走动的人形机器人比人类还要多。Molly O'Shea：好的，而且它们不一定非要走动，它们可以坐着或说话。Brett Adcock：是的，所以基本上我们有，呃，我们基本上做大量的，呃，基本上是硬件和软件的验证测试在这里。好的。嗯，就像是测试老化、呃、耐久性，嗯，基本上就像，呃，任何新软件、硬件都要通过这个设施得到验证。是的。呃，所以你在这里看到机器人做各种各样疯狂的事情，那，那绝对是个在做瑜伽的机器人，趴在地上然后再重新站起来。嗯，我们基本上是试图对机器人进行压力测试，尝试发现任何潜在的故障。好的。在，比如，任何新硬件软件发布之前。所以如果我们有一个新摄像头，嗯，呃，新类型的，呃，比如说结构或其他任何东西，在它出厂前我们都会在这里测试。Molly O'Shea：它们能做多少种潜在的身体动作？Brett Adcock：呃，好的，所以这有点疯狂。所以这个机器人基本上是由，大约 40 个像电机一样的东西组成的，好的。每个电机都能旋转像 360 度，像完全旋转一圈。所以，从数学上讲，比如它能处于多少种状态，比如身体姿势，是 360 的 40 次方。Brett Adcock：是的，它的潜在身体姿势比宇宙中的原子还要多，这很疯狂.Molly O'Shea：是的，我算过，那是一定的。你算过，是的，一定的。好的。Brett Adcock：嗯，所以我们，呃，所以基本上就像，这里的困难在于比如你如何控制它？你不能写代码让它工作。呃，所以我们这里所有的机器人都运行在一个我们称之为 Helix 的神经网络上。它是，嗯，它是一个视觉语言动作模型，我们在内部设计的，用来告诉机器人去做什么，保持平衡像，如何移动它的关节基本上，呃，通过像素，从，从摄像头空间。Molly O'Shea：所以那个在 Helix 工作的团队就在这同一栋楼里？Brett Adcock：他们就在同一栋楼里，就在这，是的。他们，呃，他们非常出色。我们基本上有大规模的数据收集工作正在进行，然后我们在内部训练我们自己的模型，然后我们也在，也在这里测试它们。呃，那就是，这不仅像，嗯，不仅仅是为了像，比如为了保持平衡和获得我们需要拥有的像人类一样的稳定性。这是为了我们如何，嗯，我们如何知道去做什么。我们如何接收人类的提示并说，嗯，比如来自摄像头的视觉信息，以及我们如何输出每一个单一的关节动作，包括身体定位在哪里，以及脚和手来做事情。比如它可以是叠衣服，做制造业和物流业的事情，你今天晚些时候会在这里看到。并且我们必须一秒钟执行两三百次这种操作，从摄像头图像并且，呃，在一个运行在机器人自带计算机上的神经网络上。所以这，嗯，这是一个非常难的项目。[00:07:08]Brett Adcock：是的，嗯，所以是的，这里所有的测试湾都在运行某种测试，呃，为了，为了耐久性或可靠性测试，嗯。Molly O'Shea：为什么有些穿着不同的衣服？Brett Adcock：哦我们给它们打扮。你做吗，它们有，呃，所有的衣服都是，呃，像人类衣服一样的织物。是的。而且它们都有不同的衣服，嗯，这很酷，因为我们可以像，嗯，你可以给机器人加上你想要的配饰。嗯，我们的客户可以有不同的，像展示客户标志和颜色的服装。Molly O'Shea：是的，这是一种新级别的周边产品。Brett Adcock：是的，这是一种新级别的周边产品。好的。嗯，这也很好，因为如果，比如东西弄脏了或者撕破了或者其他情况，我们基本上可以很容易地更换它，不需要技术人员。是的，所有的机器人背面都有一个小拉链，我肯定你看到了，我们基本上只需拉开拉链，然后基本上把它脱下来换件新的。好的。Molly O'Shea：是的，而且这样也确实很酷。Brett Adcock：这确实很酷。它们的鞋子看起来像真的运动鞋，它们是高帮的。Molly O'Shea：它们是高帮的。它们是高帮运动鞋。嗯，并且，呃，是的，它们看起来，它们难道看起来不棒吗？Brett Adcock：是的。我的意思是它们看起来像人类的身体。但是让实验室达到这种级别的，像，嗯，像这样的基础设施，能够让它们每天都这样运行，实际上是相当困难的。呃，然后我们需要在发现问题时非常勤奋，比如如何追踪它们，如何极其快速地进行故障分析，然后如何解决它们，然后如何在全量机队或者基本上我们所有的机队中解决问题，无论它们在哪里。Molly O'Shea：你们在同一时间进行开发和测试的有多少台？比如这是怎样的典型情况，这些测试湾总是处于活跃状态吗，它是怎么运作的？Brett Adcock：是的，我们基本上，呃，所以这个实验室的目标是基本上进行最终的，呃，最终检查，为了所有可能是，可能是嵌入式软件，可能是像，像 Helix 这样的神经网络，可能是机器人上的固件。然后任何我们做的新硬件改动，我们必须确保，像那些那些改动在它们离开这里之前是万无一失的。因为如果，比如我们在尝试运行物流或家庭的应用用例，而机器人弄得一团糟，我们又不确定它为什么弄砸了，这将导致很多问题。对我们来说这不太好。所以基本上在这里我们基本上在做大量的测试。我们有，比如，每天早上布置好的测试计划。我们一项项执行，当我们看到任何潜在的跌倒时，我们必须去解决它，然后我们必须重新测试那些计划。呃，所以这些在运行的机器人就在这像，一整天，呃，每一周。而且我们高强度地运行它们，目标是，比如目标是我们不想发现类似这种，在实验室以外的上游设施出现的故障。是的。所以这就像是，这里的横幅写着的，在系统集成测试方面，就是“信任但需验证”。好的。所以，嗯，是的，我们基本上必须确保在离开这里之前，我们排查了每一个可能会出错的潜在问题。这，这就像是，嗯，这是一件困难的事情。比如机器人有 40 多个活动关节，嗯，它就像一个会行走的手机、自动驾驶汽车。呃，所有的供应链基本上都是新的，几乎全是我们设计的，所以它，嗯，很难，很难让系统变得真正可靠。而且它不像如果我们失去电源，就像，你知道，我们不是像，像，呃，像我们不是静态稳定的。所以像如果，如果我们断电，机器人就会倒下，所以我们像，绝对不能断电，我们绝对不能失去通讯。并且我们需要能够在任何时候保持平衡，去任何地方，即使我们在移动身体，就像你的骨盆、臀部以及一切都在移动，呃，与你的，像你知道的，因为它涉及到你的手在移动以及诸如此类的事情还有头部。所以这，这是一个相当困难的问题。Molly O'Shea：这就是为什么你们在 15 分钟或 15% 时让它们对接充电的原因。Brett Adcock：我们对接像，是的，大约在 10 到 15% 它们就会去对接。然后如果我们需要另一台机器人接入，我们会把它们从对接站替换上去，你会在这里晚些时候看到。在像物流和其他需要像持续不断像全天候 24/7，呃，关注的用例中，机器人会在另一台机器人需要像，离开之前解开对接。机器人然后会，呃，基本上做一个快速的替换，而且就像在，你知道，30 秒内它现在就在工作了。另一台机器人会去对接充电，我们就每四到五个小时重复这个过程，全天候 24/7。Brett Adcock：我们，目前来说大多数是软件问题。Brett Adcock：硬件已经变得非常坚固了，我的意思是这里的硬件就像，是，是很棒的。我们只是像基本上它基本上是一个软件问题。Molly O'Shea：然后就硬件而言，你们也是在园区内制造吗？Brett Adcock：嗯，是的，我们就在隔壁的 Bot Q 制造。好的。是的，我们今天会带你去那里看。好的。是的。Brett Adcock：好的，所以我们基本上有个机器人在做波比跳。呃，我们希望能够在任何情况下安全地下降到地面，嗯，并且然后我们想要能够安全地站起来。好的。呃，这很重要，以防万一我们像，呃，不知道该做什么，我们可能处于像，一个极低的电量状态，而我们可能需要像，安全地降落。嗯，我们可能会，我们可能会遇到类似，嗯，然后我们然后我们想要能够很容易地从地面站起来。这也相当困难。你需要一种非常大的像，呃，腿部和臀部的活动范围来进行这种，这种机动操作。Molly O'Shea：是的，他需要一些护膝。是不是因为什么原因关节是坚硬的而不是软组织？Brett Adcock：嗯，是的，上半身躯干大部分都是软的，好的。然后我们有一些，呃，柔软的泡沫在腿部下面，和，呃，和手臂目前来说。显然像更多的，嗯，更多的填充物和更柔软的东西我认为是很棒的。它只是增加了一种，像一种不同级别的，它给机器人增加了更多的体积和质量。是的。这会让机器人看起来更大一些，基本上是一些厚实的机器人。是的。酷。Molly O'Shea：那么你多久来一次办公室？每天吗，然后你查看它们的状况？就像，你怎么，它们感觉像你的孩子吗？就像，你觉得它们一定像孩子吗？Brett Adcock：你对它们有一种准社会关系吗？它们就像，我们，就像制造了这些东西，它们就像小孩子一样，我们必须像让它们现在去干些有用的事。嗯，我认为好消息是比如我们已经到了这样一个阶段，硬件已经变得像非常，几乎像，像非常可靠。比如我们可以全天候每天运行它们。像，呃，我们仍然，我们会看到我们仍会看到像硬件故障，但它，它是非常罕见的。现在我们大多数的问题都像，呃，像当我们考虑这个正在长大的孩子时，都是像软件问题或者 AI 问题。我们如何让软件极度稳定，以及我们如何让神经网络能够真正在没有任何故障的情况下全天候地执行有用的事情。比如我们今天的大部分故障，呃，有点出在软件领域。Brett Adcock：嗯，说到软件，呃，Mortz 的，呃，像我们最喜欢做的一件事就是推机器人。好的，好的。所以这里的 Mortz，呃，是我们 Helix 控制团队的主管之一，他或许能给你做个简短的给，给她做个关于我们这里拥有的 S0 控制器的快速 101 入门介绍。然后，呃，我们非常希望，我们非常希望你能用尽全力去推机器人。Mortz：所以，我，我认为我们最近做的是从堆叠的模型完全转向了强化学习 (RL)，在于那个，那个我们在模拟中训练它时可以赋予机器人所有的变量。所以所有的边缘情况现在对于控制器都是已知的，并且变得对其具有鲁棒性。所以这意味着比如，以前基于模型的机器人堆栈会被吓坏，嗯，你有了这种对于外部服务非常强大的，呃，鲁棒性，我们推它，呃，去试着说服你自己。真的，我认为这非常完美地展示了我们的堆栈有多么鲁棒。给它推一下。Molly O'Shea：哦天哪，好吧。我感觉很内疚。这一下狠了点。好的，所以它们不，不，就像，如果它们遭到攻击它们会怎么办？你知道像 Waymo 无人车遭到攻击，人们曾经攻击 Bird 滑板车一样。它们有防御机制吗？Brett Adcock：没有防御机制，没有。不，那没有被训练进它们的系统里。Molly O'Shea：它们不上网并且，不伤害人类。Brett Adcock：不伤害人类，不。不，呃，它们在这里只是为了帮忙。好的。是的，它们在这里承受，如果你需要的话也可以推它们一下。Molly O'Shea：是的。你想你想再来一次吗？当然可以。是的，它感觉非常重。是的。是的。Brett Adcock：它，呃，它有大约 135 磅。但它就像，它，它其实非常，嗯，它有着像，你知道，人类级别的像稳定性。而且，嗯，就像 Mortz 提到的，比如我们，我们是在模拟器里学习那种覆盖范围。所以整个控制器像，学习了呃如何保持像这样的稳定，在像合成的环境中，就像在模拟器里，像在一个基本上就像是一个电子游戏里。呃，从那里，呃，机器人学会了如何保持平衡，呃，如何基本上像，呃，如何基本上在受到某些特定的力的作用时不摔倒。而且我们基本上可以将它零样本迁移（Zero-shot）到这个机器人上。意味着比如我们可以就把它直接放上去，加载到计算机里，我们可以基本上，呃，在控制器里获得这种级别的性能。Molly O'Shea：比如再说一次，比如软件中那些最常见的调整是什么？像你在你显然正在平衡许多物理问题。那么你在模型中是如何调整它的呢？Mortz，我们是如何，我们是如何，呃，我们如何让模型能够表现得像这样？Mortz：嗯，基本上我认为我们花了很多时间去思考在现实世界中机器人身上所有可能发生的事情。然后在模拟中让它们发生，我认为这就是我们的做法。我们基本上有像，这就像一个物理模拟器。所以它有像重力，有像摩擦系数。呃，我们想试着模拟像机器人在这里看到的各种力。所以我们可以让它们在模拟器里运行。Brett Adcock：如果它们在模拟器里运行良好，嗯，我们所看到的是我们基本上拥有非常棒的从模拟器到现实的迁移（Sim-to-Real Transfer）。所以我们可以把它从一个像，你能看到的，像在电子游戏里那样的模拟器里拿出来，它可以像，在这些力下保持稳定，然后我们加载加载到机器人上，我们在现实世界中看到同样的效果。我们拥有像基本上非常高的迁移率。Molly O'Shea：这很有趣，我觉得，嗯，我觉得这会是，听听你对你们机器人与其他人形机器人的比较或者差异化的看法会很有趣。并且就像，在那种物理层面上和本质上像行为机制的改变。因为有些可能更专注于商业用途。而这些机器人显然是我见过的最像人类的了。Brett Adcock：是的，我们是一个纯粹的人形机器人公司。好的。呃，是的，不，呃，我认为有几件事。一个是比如我们需要将硬件做到一个真正好的地步，能够做到像许多人类能做到的事情。你真的想要这个，嗯，你有点想要这种像 iPhone 一样的时刻，就像，我的 iPhone 里有许多不同的应用。而且如果我想学习新东西，我就只要下载另一个应用就行了。对于人形机器人也是一样的，我们希望同一个人形机器人能够做像洗碗和洗衣服这样的事，但也同时能做一些像包裹物流、医疗保健之类的事情。这就是人类能做到的，对吧，我们都是相当通用的。而且，呃，所以我们需要一套我们可以通过在像大量不同用例中平摊成本的硬件。所以目标是让硬件像，足够坚固，能够做到像，大多数人类能做到的事情，在像动作范围方面，能够蹲下，从地上站起来，能够伸向高处，能够伸进水槽里面，像所有这些不同的像我们需要做的事情。我们还需要携带相当数量的负载，并且我们以相当快的速度运行。所以我们设计了能够做到那一点的硬件。然后分开来说，在软件上，在人工智能方面，你真的希望能够设计神经网络，让它基本上能够接受一个，接受一个任务，呃，然后通过像素空间进行推理。就像，拍摄像，正在发生的事情的摄像头视频，然后输出身体应该做什么。嗯，这个，你知道，我们之前做的关于像机器人可能处于多少种状态的数学计算，简直就是，它太高了，以至于像，这个问题就有点失控了。它，嗯，它就像维度诅咒。它就像，它太难了，所以你不能用像写，像传统机器人学中那样的代码行来解决它。甚至像三四年前在 Figure 这里，我们会用代码来解决这里相同的控制器。我们会有像，成百上千行的 C++ 代码来弄清楚如何解决这种像倒立摆一样的数学问题，关于如何像，像保持这里的平衡。嗯，我们发现的是它就是无法扩展，行不通。你不能像，真的，嗯，在你的脑海里作为人类，去考虑许多不同的人类动作，把所有这些东西编码进你认为它在世界上可能遇到的机器人里，这太困难了。呃，所以我们完全只向神经网络过渡，呃，使用 Helix 我们那些模型的神经网络架构。Molly O'Shea：我，我知道你提过几次这个，但这将是面向大众的，对于那些不知道神经网络是什么的人，你能进一步解释一下吗？Brett Adcock：是的，我们基本上使用像我们在内部通过数据训练出的 AI 策略。我们训练了像一个 Transformer，Transformer 策略来基本上输出，呃，某种特定类型的动作空间。基本上我们训练了一个 AI 策略去做代码曾经做过的工作，并且学习这个。呃，所以现在，呃，现在基本上我们在机器人板载运行推理，跨越一个我们称为 Helix 的策略。它是一个 AI，它是我们在内部设计的 AI 模型。那个策略正在输出机器人应该去做什么，类似于你和像 LLM（大语言模型）交谈，并且你会问它去做什么。呃，它只是，它会，它会进行推理并输出像基本上像下一个单词的标记预测。呃，我们在这里做同样的事情，但是是针对，呃，像一个物理，物理，物理的人形机器人。并且我们会输出像把手腕、头部、呃、躯干放在哪里的指令，每个关节都会从神经网络得到一个输出，就像，去干什么。我们会在大概 50 到 100，像 200 毫秒之间执行这个操作。呃，所以基本上像，一秒钟 50 到 200 次，神经网络，呃，计算机接着告诉所有的关节像，去做，去做什么。然后每个关节级别，我们的电机控制器正在输出扭矩，关于发送到哪里，基本上，呃，像，像把电机定位在哪里。Brett Adcock：所以是的，所以像基本上像，你基本上我们像，呃，你可以像，这里有两条路可以走，像，两条，你基本上可以用代码解决这个问题，我认为那完全是一条死胡同。或者你可以在市场上运行人工智能优先的战略，而这就是我们在 Figure 这里所做的。呃，所以我认为我们的与众不同之处在于像，从硬件的角度来看，我认为我们可能拥有，我认为这可能是世界上最好的做通用工作的人形硬件。其次，我们正在做的所有工作都像，都是基于神经网络或者基于人工智能的，我们不再为这些工作编写任何代码了。呃，所以像，你会看到我们今天做的一些用例，既有家庭的，也有，呃，在像，像商业市场里的案例，这些都是由我们的 Helix 神经网络运行的。这是很难的，像我们必须，我们必须有点告诉整个身体，呃，如何通过摄像头画面进行推理，然后如何像，快速动态地定位自己。所以你会看到在像物流这样的情况中，这些包裹是像在移动的，它们在我们抓取的时候还在移动，因为它们是塑料的。我们必须实时推断所有这些情况，并能够做像，你知道，如果我们像，呃，如果事物实时移动，我们必须基本上像闭环地对它做出反应。那像，非常难。我们在过去两年里花了大部分时间试图解决这个问题，而且我认为，呃，我认为我们今天在地球上可能拥有像，一些最出色的人形机器人人工智能策略。Brett Adcock：我想给你看的另一件事是，嗯，这就像，嗯，你知道，我们刚刚从系统集成和测试实验室走出来，我们试图找到所有这些不同的故障情况。我们的一种故障情况是针对人形机器人的像，我们，我们我们在平衡，所以如果我们断电，呃，像机器人倒下，呃，断电或者像腿部失去一个电机也是一样的。Molly O'Shea：它们也需要连接到 Wi-Fi 吗？呃，有哪些集成？Brett Adcock：这些机器人有 5G、Wi-Fi 和蓝牙，呃，但我们不需要连接到 Wi-Fi 就能工作。像这里的这些机器人，如果它们失去了像，互联网连接或网络，它们基本上可以继续工作。我们在板载运行 Helix，呃，所以它们实际上被加载到，呃，板载内存里的 GPU 中，我们在板载运行推理。这意味着如果我们，呃，如果我们失去互联网连接，我们仍然可以做家务和物流，就像像人类一样。我的意思是，也许当失去连接时我很难继续工作，但大多数人类能够做大部分工作。嗯，所以，呃，所以我们，嗯，我们想，我们正在致力于解决的另一个我很高兴在这里向你展示的问题是，嗯，如果你失去了像，如果你失去了与像任何一个 40 个关节的通讯会怎样，或者如果你断电了会怎样？而且上半身没关系，如果你失去了一个手腕或肘部，像这就好像你，你不会跌倒，至少不会。嗯，但是跌倒是像一个，这对我们来说是个可怕的事件，我们从不想跌倒。我们在内部实际有一个叫做“永不跌倒 (Never Fall)”的倡议。就是像我们绝对、永远不想跌倒，甚至，呃，而且你知道，我们有时会跌倒，但我们绝不容忍它。这里对于控制器来说最难的问题是，像如果我们失去像，像一个，像一个脚踝、膝盖或者臀部会怎样？如果你只是，像失去了一个膝盖，像，对吧？嗯，你知道，通常对于人形机器人来说，你就会像，你就直接倒下了，像如果你，像失去一个膝盖，你真的无法平衡。呃，我们已经，我们一直致力于一个项目，我们在这里内部称之为，呃，Vulcan，嗯，它基本上允许我们失去，呃，单个甚至多个腿部关节，而仍然不会跌倒。所以我们在这里要做的是，Mortz，你能给她展示一下如果我们失去了像，一个左膝盖会发生什么吗？所以这里我们有，嗯，一个关于机器人上像所有不同关节的视图。绿色意味着像，我们与它们有通讯和电力连接，而且机器人像，呃，基本上可以通讯而且它很好。这里的红色意味着我们将失去与机器人的某些通讯。所以这里我们失去了像一个左膝盖，你可以看到机器人就像，在左腿上跛行。Mortz：所以现在膝盖基本上，我们失去了，我们失去了，我们现在失去了与膝盖的电力通讯。Brett Adcock：膝盖锁死了，有个锁死的膝盖。Mortz：所以我们用速度锁定了膝盖，我们基本上可以跛行着走。Molly O'Shea：我本来以为会更有戏剧性一点的。说实话，这还不赖，对吧？这并不差。Brett Adcock：令人难以置信的是，呃，我们甚至能做这种工作，我们也是在一个，强化学习的神经网络控制器中做这件事的。所以就像 Mortz 早些时候谈到的我们在模拟中学习的一样，机器人在模拟中学会了如何移动这里的身体，呃，去延伸它失去的不同关节。呃，这是，呃，我几周前看着机器人我们在做这项工作。像，嗯，基本上是物流用例。而且就像，呃，你知道，像几个月前我们像失去一个膝盖，机器人就会倒下。现在机器人失去了一个膝盖，它可以要么继续工作，要么可以直接像跛行离开，然后另一个……Molly O'Shea：是的，我可以基本上向后面的这个伙伴请求，说我需要另一个机器人来填补空缺。Brett Adcock：机器人进来填补，继续工作，我们基本上没有损失任何时间。这令人印象相当深刻。Molly O'Shea：是的，这真的令人印象深刻。Brett Adcock：我认为，嗯，这要归功于，呃，控制团队。我认为我们拥有像世界上最棒的控制团队之一。大约，呃，一年前我们做了一个强有力的转型，从代码转向神经网络，嗯，并且我认为团队已经，大概展示了像，我认为世界上控制人形机器人最好的一些神经网络。Molly O'Shea：如果它在弯曲的时候失去了膝盖会怎么样？Brett Adcock：呃，它只会，它基本上会对那个膝盖进行速度锁定，并且，呃，应该能够跛行着走。显然这取决于我们如果像，完全蹲下，是的，那可能会非常艰难。这取决于它处在什么状态，但是像在大多数情况下，呃，在目前这个阶段我们基本上能从中恢复过来，并且，呃，存活下来。你想建立一个基本像无故障的实时操作系统。所以这里的这个团队全神贯注于试图找出所有的，呃，潜在故障和风险。这里的这个团队负责构建我们的控制器，也就是负责我们如何移动整个像，机器人上像所有的关节，保持平衡，并最终完成任务。Molly O'Shea：公司里有多少个不同的团队？就像，你是如何分配谁负责做什么以及谁被整合的？Brett Adcock：所以这是我们 AI 团队的一部分，它是我们这里最大的团队之一，呃。在 AI，AI 部门内我们有像多个不同的工作组。我们也有一个做硬件的团队，所以他们设计电机、电池、线束、结构、关节、运动学，像基本上各种各样的东西。呃，我们有一个平台软件团队，负责所有的嵌入式软件，呃，固件。呃，我们也有一个电子团队，呃，基本上构建我们在内部做的像所有 PCB 和电子工作。我们在机器人上设计了几乎，呃，超过 100 块 PCB，我们在那个团队里做，呃，像我们的电机控制器之类各种不同的工作。呃，我们有一个你今天看到的系统集成测试团队，那有助于基本上确保我们向世界输送像非常好的机器人。呃，我们也有一个团队负责，呃，像基本设计像，工业设计，我们将在参观快结束时向你展示，呃，我们如何设计出一些像，我们如何设计出一些像，嗯，像人们真正想要的东西。并且我认为我们在这里有一个相当高的设计标准，去设计一些真正令人愉悦的科技产品。呃，我们还有致力于系统设计和热管理的团队。机器人在四处移动时会产生大量的热量，我们如何将热量从机器人身上排出去，以及我们如何在这里为它进行设计。我们也拥有像制造，呃，制作制造原型的加工团队。我们有一个位于 Bot Q 的团队负责制造供应链，嗯，设施。呃，然后我们有像，所有的业务运营方面的人员。所以可能有像，内部有十几个团队是完成这项工作所需要的。嗯，基本上跟你造机器人所需的团队是一样的。所以像任何类型的机器人，比如当我在，嗯，你知道，呃，在 Archer 我造飞机的时候，我们有像，那就像一个会飞的机器人。所以你有像所有同一类型的东西。你有像，电动机、电池、控制软件、嵌入式系统和传感器。所以我们基本上有围绕所有这些的团队，然后，呃，然后显然 AI 方面是这里内部的一个大焦点。Brett Adcock：好的，我们走。谢谢你，Mortz。Molly O'Shea：好的，所以我本来希望它断掉膝盖的时候能更有戏剧性一点。Brett Adcock：是的，这，呃，这像，老实说这是一个非常难的工程问题，我们在内部感到非常自豪。呃，我们有一个大型倡议，像我们这里的团队之一就是一个“永不跌倒”团队。这是一个基本预测任何潜在故障并围绕其进行设计的团队。这是这种情况下，像我认为你总会遇到这样一段时期，你将失去一个下半身的，像电机或执行器，那我们如何挺过这一关呢，对吧？好的，除了我们在，嗯，商业市场方面所做的事情外，我们的重点之一是，我们如何向家庭这样的场景交付一台通用机器人。所以，好的，过来这边。嗯，我们这里有一台被设计用来整理房子的机器人。嗯，清理任何，嗯，呃，清理桌子，像基本上像，呃，把所有不同的杯子收好，呃，把玩具清理干净，呃，整理整理沙发，嗯，像，你知道，我家里的东西有点乱。Molly O'Shea：它在喷洒和清洁桌子！哦是的，难道你不想吗，我们都需要这个。Brett Adcock：它就像，呃，它刚才有点小调皮。Brett Adcock：所以这里酷的是，机器人正在运行，嗯，一个板载的 Helix 2 神经网络，能够，呃，做做所有这些工作，能够做所有这些清洁工作。所以，嗯，所以它基本上只是接受一个提示，也就是像“清理，清理客厅”，然后它基本上通过它的摄像头推断该做什么，并最终告诉整个身体该，从神经网络、从……去做什么。Molly O'Shea：这是基于多少小时训练出来的？训练不是需要几百万小时吗？Brett Adcock：我们大概在 Helix 里有，像，像，像在像那样的基础的预训练和中期训练里，我们现在正在开发的 Helix 模型有，嗯，也许像，也许像，呃，总计略少于一百万小时的数据。嗯，然后，呃，我们还做，呃，从中期训练和预训练开始，我们在这里进行后期训练，呃，这可能，呃，我会说是比较低的像，基本上是数千小时。好的。这在这里运行。呃，我们的目标是设计，呃，一种单一类型的，呃，神经网络平台，它基本上可以做像这样整理客厅的事情，但也做像物流这样的事情。Brett Adcock：这不是远程遥控的。有传言说这些是远程遥控的。肯定不是远程遥控的。Molly O'Shea：你在后面没有一个有人在里面的秘密房间吗？Brett Adcock：没有秘密房间。呃，这些机器人完全自主运行，依靠板载的，呃，称为 Helix 的 AI 策略，运行在机器人的躯干面板上。Molly O'Shea：所以这个机器人的工作就是把这个房间清理干净。这个机器人每天都会一遍又一遍地做这个吗，还是它们轮流做？像你怎么……Brett Adcock：机队里的任何机器人都可以做这里的任何工作。好的。Brett Adcock：是的，它们全互通。我们运行一个单一的，呃，神经网络，基本上可以运行。这是我们的目标，这就是为什么人形机器人如此伟大。就像同一台，这台相同的人形机器人可以走过去做像物流、医疗保健和制造业，呃，或者做像洗碗这样的事情，就像，我们可以做到一样，对吧？嗯，所以我们像，我们的，呃，我们在这里的平台就是基本上在机器人板载运行一个我们称为 Helix 的单一神经网络，它可以多任务处理不同的事情。Molly O'Shea：当它们在人们家里时，那些数据还会被训练吗，它会保留在本地还是会传播到整个网络？Brett Adcock：是的，我们基本上在，呃，我们需要数据，像基本上现在阻碍我们从目前的状态走向像，像大规模部署的最大的障碍就是数据。我们需要像极其庞大的数据量。呃，我们需要将我们的很多资源进一步投入到 Helix 团队的预训练中。而我们仅仅需要来自全世界的大量多样的、真正高质量的数据。这意味着比如，家庭里的数据意味着或许更多在商业市场上的数据。所以我们有像，两项正在进行的努力。一项是像，基本上是我们在公司内部正在做的大规模数据收集工作。第二项是当我们部署机器人时，我们确实想要收集数据，我们确实想要针对它进行训练，我们确实想要把它发送出去进行向上训练，放到一个中央训练任务中。然后我们想要通过最新的神经网络，呃，权重为机器人进行软件更新。Molly O'Shea：它会被匿名化吗，你如何处理隐私问题……？Brett Adcock：哦，是的，我们像，完全想要匿名化所有内容。呃，有许多数据我们真的不关心。我们关心的大多数数据就像，机器人从状态视角来看是什么样的？像，呃，场景，以及我们如何利用它来基本上训练机器人去，呃，使得在未来那些不同的领域能够更好地泛化。Molly O'Shea：你们现在主要是专注于美国吗，因为如果你去欧洲，显然有……Brett Adcock：今天我们绝大多数的工作都在美国。好的。是的，但我们确实想要全球化。Molly O'Shea：你们的计划是什么？就像，你们如何绕过他们的数据隐私问题……Brett Adcock：呃，你基本上，我们，我们得在欧洲遵守规则。Brett Adcock：我，我认为，嗯，我们在这里的假设是，我们我们缺失了某些特定的数据集，那些我们像，现在正在收集的数据。这些数据将允许机器人在它看到的几乎任何条件下都能泛化。像我们有点像每天都在做同样的事情。我们在洗碗、洗衣服、整理房间。像，我们在看同样的东西。我们做着同样的动作，像从地上抓起某物放好，或者拉开像，像洗碗机。这基本都是类似的事情。呃，我们现在的假设是，我们将看到巨大的正向迁移，从我们现在正在进行的数据收集工作转移到跨越像，基本上是世界上任何环境的预训练中。嗯，我是说那将会像，有点像，嗯，你知道，我们，我们将采取的方法有点像，嗯，我会说随着时间的推移，需要大量的数据去寻找每一个分布外的情况，像基本上能够做世界上所有可能的事情。但我们认为有一条路径可以做到这一点。Molly O'Shea：那么家用机器人与商用机器人之间的价格点差异是多少？Brett Adcock：呃，家用的像我们，我们现在没有向家庭出售。我们想要在这里出售，呃，像在不久的将来。而且我们想要出售机器人，像每月几百美元。并且作为一种像，某处像汽车租赁一样的方式，嗯，也许像，每月四、五、六百美元。Molly O'Shea：你打算如何在家庭中部署它们？比如你必须看看人们是否有足够的空间？比如在纽约市，是的，我无法想象这些小公寓……Brett Adcock：呃，它们只需要一个充电座，像 2 英尺乘 2 英尺大小。呃，你可以把它插在墙上的插座里，它会回到充电座充电，然后在这一天里，它就会出去工作。任何你想要去想让它做的事情，比如对于我，我想要它做，像洗衣服，可能几乎每天洗，每天洗碗，一天整理好几次房子。Molly O'Shea：它们有独特的饮食习惯吗，它们吃什么？Brett Adcock：它们什么都不吃。它们生酮饮食。它们只是全天候工作，它们只是在不断地间歇性断食。它们处在一种像，它们处在一种像，呃，它们处在一种像炼狱一样的状态，为了我们 24/7 不断工作。Molly O'Shea：它们的生活，哇，有趣。是的。好的，我接下来想带你去看看我们在 Bot Q 那边是如何制造它们。是的，走吧。它，呃，你知道，有点像总部，但叫 Bot Q。Molly O'Shea：我之前不知道它叫 Bot Q，哦，是 Bot（机器人），对，Bot。我以为你说的是 Baku（巴库）。不，难道不是 Botchi 吗？Brett Adcock：不管怎样，这是 Robot Q，这是机器人总部（Robot Quarters）。Brett Adcock：嗯，有一件非常酷的事情是在路上，呃，我们，我们，呃，我们和宝马合作，去年我们部署了，呃，为期六个月的机器人，在，呃，基本上是在车身车间的生产线上造车。而这是第一辆……Brett Adcock：不，不是整个，但我们协助制造了这辆车。好的。这是一辆 X3，呃，我们帮助基本上，呃，像我们基本上提供帮助，机器人帮助组装了它。而这是世界上第一辆由人形机器人参与制造的汽车，据我们所知。而且刚下组装线。Brett Adcock：我实际上，我买下了前四辆。好的。我们园区里有三辆，我家有一辆。并且，呃，是的，它现在就像是一件收藏品。那很令人兴奋。是的，这相当相当有趣。好吧，嗯，所以我们有，呃，这有点像我们的，我们的园区。我们有四栋大楼。嗯，我们将参观我们的制造基地，也就是 Bot Q。然后我们也有一个场地，呃，在这里，呃，我将给你展示，呃，叫 The Grid。好的。那个设施的目标是运行机器人像，就像我们在客户现场做的那样，可能在家庭中也可能在商业场景中。并且全天候 24/7 运行。Molly O'Shea：为什么叫 The Grid？Brett Adcock：嗯，这有点像向一部科幻电影致敬。呃，而且，嗯，我不知道……Molly O'Shea：你从科幻电影里获得了很多灵感吗？你是个科幻极客吗？Brett Adcock：绝对的科幻极客，我看过所有的科幻电影。Brett Adcock：嗯，可能是《超时空接触》(Contact)，朱迪·福斯特演的那个外星人的电影。是的，说出来有点不好意思但……Brett Adcock：呃，我不知道，我就是，我，《超时空接触》太棒了。如果你喜欢它，别不好意思。是的。嗯，但是像我会看，我是个科幻迷，我会看任何类型的科幻片。嗯，是的，所以，呃，所以这就是这里的 The Grid。嗯，我们会在这个设施里全天候 24/7 运行机器人。那里的目标是，呃，在我们向客户发送任何代码之前的最后一道防线。所以你不希望机器人，呃，你知道，你不希望你不希望像，机器人有任何问题。我们希望让它们在足够接近像我们在现实世界中会看到的繁重操作环境下运行。所以我们有一个专门的设施来基本尽可能高强度地 24/7 运行机器人。我们，我们在节假日、周末运行，凌晨两三点，它们就是每天一整天地跑。Brett Adcock：没有，我们，我们有过一只差点跑掉的，我们真的，不，没有东西逃跑过。Molly O'Shea：它们会，当你们设置它们时，你们会在物业范围内对它们进行地理围栏设置吗？Brett Adcock：我们追踪它们。显然这是像，对我们现在来说这就像是，这些是像，高 IP（知识产权）的东西，对吧？呃，像非常复杂的硬件。我们不希望被偷或者落入坏人之手。所以，呃，所以我们追踪它。Molly O'Shea：以前发生过吗？有人偷你们的 IP 吗？Brett Adcock：嗯，我们在内部做了大量关于安全的工作。嗯，所以我们公司没有发生过任何已知的 IP 盗窃事件。好的。是的。好的，欢迎来到 Bot Q。Brett Adcock：现在，欢迎来到 Bot Q。嗯，所以这里就是我们，呃，这就是我们制造，呃，Figure 3 机器人的地方。哇。嗯，所以我们，呃，我们做所有的事情，从制造头部、电池、腿部、手臂、手指、拇指、手，呃，并且我们基本上在这里做所有的测试，然后再把机器人装箱送出或者它们走到隔壁。Brett Adcock：一个箱子。是的。嗯，我们等会儿会给你展示，我们在那边有一个，一分钟后。真的吗？嗯，而且现在我们基本上如果我们在总部或者 The Grid 需要它们，它们基本上就自己走过去。Brett Adcock：嗯，在，在办公室或者客户现场。嗯哼。是的。呃，在充电座上。它们基本上在夜间或者当它们不不需要工作的时候就在那里对接。好的，我们将向你展示一些生产线。所以我们首先从，呃，主要从头部和，呃，和电池开始，呃，我们做一些电子设备的，呃，像基本上质量和 EOL 检查。EOL 就是下线（End of Line）。所以我们确保我们希望每一个子系统都经过相当，像相当疯狂的测试。这是我们的，这是我们的头部产线。Brett Adcock：一架子的头。所以，嗯，这里这里有一个头部。我们的头部有，嗯，基本上，呃，蓝牙、像 Wi-Fi、5G。它们在板载有摄像头系统，呃，我们有灯光，呃，我们有热管理系统，呃，我们有一个 IMU（惯性测量单元）。所以基本上这个头就像，里面有很多传感器。嗯，头部在这里经过一个相当，呃，像一个严格的测试。嗯，呃，这是我们在，呃，内部为了下线测试而设计的。所以头部在这里经过一个……首先是我们基本上是第一次在这里把软件刷入头部。呃，所有的固件。它正在进行摄像头的校准过程，呃，然后我们基本上确保它们的头部处于一种将要安装到机器人上的标称状态。所以它能获取我们能从它那里获取信号吗？呃，它有任何，它有任何问题，或者任何错误吗？如果有，我们将尝试分诊处理它。如果没有，我们最终就会把它装到机器人上。Molly O'Shea：这就像是它刚出生的时候。Brett Adcock：是的，这有点像，嗯，它有点像只有，只是原始硬件。它进去这里，然后带着软件出来，然后带着我们可以使用它的所有检查结果出来。Molly O'Shea：你多久走遍园区的每一个角落？像，呃……嗯，所以这里是，呃，这里是我们的电池线。所以我们有电池电芯进来，呃，然后我们，呃，基本上进行，呃，电芯测试和，呃，像基本的电压平衡。所以在这里我们基本上根据数据表检查每一个单体电芯。我们也在检查电压，并对电池包进行平衡。所以如果有任何，嗯，像某种电压差，我们基本上，呃，确保所有的电池包基本上都有某种程度平衡的电压。Molly O'Shea：你从哪里弄来的这台机器？Brett Adcock：我们设计了这台机器。哦是的。这是为，呃，为 Figure 这里的电池定制设计的。然后，呃，我们经历一个，呃，灌封的过程。嗯，呃，引线键合，我们在电池包里放了一些聚氨酯以应对热失控。然后在末端弹出来的，呃，基本上是一个相当重的，呃，2.25 千瓦时的电池包。是的。Molly O'Shea：我都不想，去试着提它。它真的很重。Brett Adcock：哦不，我，我不认为它，等一下，让我试试。哦不，那实际上真的很重。所以这个，呃，所以这个电池，呃，会直接放进躯干里。它是我们拥有的最重的组件之一。Molly O'Shea：你怎么，我的意思是，我知道所有这些都是稳定过的。但像，把它作为一个整体放在躯干里比分布在全身上更好吗？Brett Adcock：是的，作为一体要好得多。电池包有，嗯，即使为了安全，我们在包内有像，许多热失控的，嗯，特性，我们在内部设计，以确保，嗯，在最坏的情况下，你基本上想，呃，说像，好的，如果电池，如果一个电芯或电池单元进入热失控状态，你绝不希望它扩散到电池包外部。所以你希望把它控制在电池系统本身内部。所以我们有一个，基本上是一个结构的，呃，系统并且基本上有一个热排气过程。我们在内部设计以，呃，基本上使电池变得极其安全。像，要求是像你希望绝对没有火焰能逸出电池包。你不希望一个机器人在世界上像，着火或者诸如此类的事情。呃，所以我们，设计了正确的安全系统。我们，我们从未有过机器人发生起火事故。没有，而且我们所有的 Figure 3 在设计上基本上都是能够防止机器人着火的。好的。嗯，所以那，那实际上是一项我们在内部设计的，相当，相当疯狂困难的工程壮举。嗯，而且，这个，这个包还是结构性的，能够承受载荷。所以如果我们跌倒了，即使是像跌在尖锐的物体或者角落之类的上面，像，我们绝不能让危险在包内部传播，那些电芯。也就是说你不希望任何东西像，稍微像，把电池电芯本身送入热失控条件中。Molly O'Shea：你们遇到过任何供应链风险吗，无论是与中国还是其他国家？这就是为什么你们在这里做所有事情的原因吗？Brett Adcock：我们在这里进行大部分的制造，因为产品太新了，并且它需要被很好地控制。我们也，我们也将 IP 视为这里非常重要的事情。呃，我们不希望任何技术被盗。嗯，而且我认为这也挺难的，像，嗯，我们能够通过我们必须设计并投入使用的一个基本的全新供应链把这个东西组装起来，这就像，这是不简单的。像，你看到我们在总部为此工作做了多少测试，呃，我们在 The Grid 做多少测试，我们今天会在这里向你展示。它是，呃，它工作量巨大。而且产品是，嗯，我们在人形机器人像，章节书里还处于相对早期的阶段。呃，像汽车已经存在了一个多世纪了。我们这家公司才成立四年，不，是的，还不到四年呢。而且人形机器人像，真的，呃，在整个过程中处于非常早期的阶段。Molly O'Shea：你如何，我们会在长篇访谈中更多地谈论这个，但像就在这么快的时间里扩大规模而言。像你现在已经创造了一个人形机器人，这是有史以来最复杂的机器人像，我不知道，最复杂的工程问题之一了。所以像你是怎么这么快就跟上进度的？Brett Adcock：我之前的公司在 Archer 设计过像飞行机器人，它有相同的属性。我们有一个电池包，但不是像，呃，2 千瓦时，而是 160 千瓦时并且它是分布式的。呃，我们有电动机、控制软件、嵌入式系统和传感器。那也是个机器人。而且像 Archer 的飞机像，比如说午夜飞行，是像高度过驱动的。所有的螺旋桨，呃，变距的，呃，前缘执行器倾斜 90 度，你有，呃，机翼和尾部的襟翼都移动，你有像，基本是 24 个自由度。在这里的机器人上有大约超过，稍微超过 40 个。所以，嗯，所以在某种程度上就像，嗯，类似有足够相似的系统在这里。嗯，然后，呃，然后你知道，当我创办 Figure 时，我们就像，呃，我们有一个非常清晰明确的关于如何思考产品和工程路线图的愿景。并且我们就仅仅是像，非常努力地建立一个 40 人的团队，并且，呃，投入正确的资源让我们非常快速地设计东西。我们有，我们下一次参观会在这里展示它，但我们有我们的 Figure 1 机器人，它，它有点粗糙，到处都是电线，这是我们的第一代。我们在不到一岁的时候就让它走起来了。并且我们认为这可能是人类历史上最快的时间之一了。所以它只是像，呃，你知道，我们就像，极度专注，全力以赴地试图让这个东西运转起来。Brett Adcock：是的，好的，让我给你看更多东西。所以我们有，呃，我们有，一系列不同的生产线在这里帮忙建造骨盆，安装电池、计算单元，呃，手臂、腿。呃，在这里我们正在将小腿安装到顶部。
Molly O'Shea：让工人们安装腿有什么原因吗？
Brett Adcock：嗯，在某个时候我们会有机器人来做所有的这些工作。别让他们听到这个。是的。呃，并且我们现在正在产线中投入越来越多的自动化。我们将在这也就是今年内将我们的人形机器人部署到这里的生产线上。
嗯，而且是的，现在现在我们正在做这个机器人的，像小腿组装。在今天的某个时候它会通过一些测试，我们一分钟后会展示给你看。我们基本上会走回总部开始，基本上是，呃，帮助我们进行像，呃，像 AI 开发，或者为我们的客户做像，用例测试。很酷吧？
Molly O'Shea：确实很酷。看到它们被组装起来太疯狂了。你担心它们会变得有意识（sentient）吗？
Brett Adcock：嗯，我，我认为我们会，我认为我们会没事的。嗯，这些东西会变得非常聪明。像它们，它们能够在物理上做人类能做的事情。并且我认为我们正在设计的神经网络，呃，技术是我们试图给予像，所有机器人人类一样的常识。嗯，所以在某种程度上，呃，我认为我们将达到或者甚至超越这些实体中的人类智能水平。
实际上有可能是我们在这些实体中首先达到通用人工智能 (AGI)。真的。为什么？因为我们能够像这种交互数据，像触摸世界，嗯，并且通过试错看看会发生什么就像，嗯，它基本上，呃，大多数的人类智能，呃，都是这样建立的。而且我认为这就像是达到真正的 AGI 的最后一块缺失的拼图，也就是这种像，在现实世界中与我们的环境进行互动。
好的，跟我来这边，我给你看一些测试工作。所以机器人们基本上是建造，呃，从骨盆、呃、躯干、头部、手臂、呃、腿和手开始。然后我们基本上想，我们想要通过像一个基本，一个非常，呃，严格的测试过程，以确保在发送出去之前一切都像，正常工作。所以我们不希望有任何像松动的电缆或坏的部件，或者糟糕的通讯。
所以我们将机器人发送通过我们称之为最终的 EOL 测试，也就是下线测试。这就是机器人通过所有最终检查的地方。它们基本上还在这些产线上经历一个烧机（burn-in）测试。
Molly O'Shea：你说的烧机是什么意思？
Brett Adcock：它们会，它们会运行几个小时。好的。我们会基本上确保在我们将，将机器人发送出去之前的这几个小时里，没有出现任何像基本，呃，没有出现任何问题。
所以，呃，所以在这里我们有，嗯，这些运行烧机测试和，呃，我们在内部设计的下线检查组合的测试湾。所以我们基本上经历了一个过程，机器人基本自我像，试图理解自己。像，有什么看起来不对劲的地方吗？如果是，我们将，呃，我们将标记它。如果不是，我们基本上，经历一个过程，我们基本上做像基本上许多检查并烧机测试。确保机器人处于良好的，良好的状态。
嗯，如果它们在这里通过了，我们基本上，呃，我们会我们会走到总部。如果它们在这里失败了，我们需要去修理它，了解原因。
Molly O'Shea：为什么这些穿着背心？
Brett Adcock：嗯，当机器人们被提升起来的时候，我们基本上，呃，我们，我，我想我们是通过背部的一个龙门系统（gantry system）抓住它的。所以它们为了那个系统穿着背心。这基本上就像机器人像，刚出生并且它们正在醒来。它们说你知道它们看着，它们看着自己的手，它们开始在视觉上校准自己，并且，嗯，试图试图确保所有的东西都在这园区的健康状态。
Molly O'Shea：在这个园区里，你最喜欢的部分是什么？
Brett Adcock：我认为 Bot Q 是我在这里最喜欢的部分之一。像能够建造机器人。嗯，在三月我们有了创纪录的，嗯，你知道，我们，我们有了创纪录的制造量。我们在三月制造的机器人比我们整个生命周期里加起来还要多。嗯，能够看到我们做到这一点，然后把它们送出门真是太酷了。嗯，所以我会说，嗯，这可能是我在园区里最喜欢的地方之一。
我想可能我另一个喜欢的地方，我们将在这里稍微展示一下，也就是机器人 24/7 在我们的商业客户或者家里做着真正有用的工作。呃，那些东西简直令人惊叹。因为我们在这里要做的是，我们在这里就像，基本上要在世界上建立像，人类一样的智能。而看到机器人 24/7 能够像人类一样工作，就像非常特别。这就像做一件非常困难的事情。是的。而且能看到我们在这种可靠性水平上做到它，就像，太棒了。嗯，所以我认为这可能是园区里几个我最喜欢的地方。
Molly O'Shea：如果你不做你现在的工作，在这里你想要什么工作？
Brett Adcock：我认为，嗯，我认为有几件事我真的很喜欢。我喜欢工程设计的过程，关于你如何思考从头开始改善系统，使其变得像，更可靠、更便宜、更低质量。并且，嗯，总的来说是一台功能更好的机器人。能够用更少的复杂性做更多人类能做的事。我认为那份工作跨越了硬件，像工程和软件工程设计，或者就像我，我花了很多时间在上面。呃，像领导这里的工程，它仅仅就像一个，呃，是的，它只是一个非常有趣且我认为非常难的问题。
每一件你尝试的事，每一个你为了试图让机器人具有更好热管理而做的选择，或者更好，像更低更低质量，或者像更轻的重量，都会让另一边的其他东西变糟。比如如果你试图让机器人像，更轻，这意味着它可能不能像保持那么多的重量。那就不能举起那么多重量，客户会说，“好吧，如果你不能搬运 30 磅的箱子，我，我就不能在这个组装线上用你。” 呃，所以那只有像，嗯，我认为只有很多有趣又非常难解决的问题在那里。
我认为第二是像我们如何让神经网络运行在机器人上并且在 Helix 团队中大规模地泛化？那对于，呃，实际上就像一个，嗯，在目前这个阶段是一个数据和泛化的问题。那是一个非常困难、有趣的问题。
制造是另一个问题，关于我们如何像，我们如何大规模地制造机器人？我们如何继续让机器人在制造过程中组装它们自己？以及我们如何尽可能快地让它们下线进入现实世界。在这里的某一点上，它就会只像一个，它就会只像全黑灯制造。呃，我们将有像仅仅是机器人在制造机器人并发送给世界。机器人们自己走进盒子里。其他的机器人将它们装箱，我们将它们运给客户。
Molly O'Shea：听起来有点像有意识了。
Brett Adcock：它是有点自我意识了。是的。而且，呃，所以那是另一个让我只是像，嗯，极其感兴趣的领域。
而且我认为最后一块是，呃，嗯，我们有整个的商业运营团队，试图让机器人大规模走向世界，并使它们真正有用。呃，我们去年和宝马一起做了这件事，而且今年我们在为 Figure 3 和更多客户一起做。而且它，嗯，这是一个非常酷的问题，因为它真的很难。像机器人需要安全地进入环境。它们从来不，像基本上几乎永远不能出错。当它们出错时，它们需要理解那个错误并自我纠正。然后我们需要能够以人类的表现在人类工作中做有用的事。所以我们的比较对象是像，今天人类在速度，不准确率，嗯，然后是可靠性方面表现如何。所以像那是一个很难达到的标准。所以，嗯，那些全都是像，嗯，有点像等待去解决的巨大问题，我认为如果我如果是你，我想把所有时间都花在这些上面。酷。是的，太棒了。
好的，你想看看设计工作室吗？是的。走吧。
Brett Adcock：五年前当我让 Archer 上市时，嗯，我看到了这个园区，里面全空了。我就说像，我必须在这里。好的。像这里的这里的建筑是像非常大，呃，像它只是像，它们全是开放的。它就是像，它只是像而你在园区里有多栋楼而且它们都很近而且这它，很难找到像这样的地方。你可以建造硬件，制造出巨大噪音，但也非常靠近湾区每个人住的地方。
Molly O'Shea：你担心这里太好了吗？
Brett Adcock：呃，不，一点也不。像我们在，我们在，像我们感觉像我们在，呃，我们在里面制造并且运行机器人。所以它，它是，不，对我们来说很好而且像你它有，像有某种工业粗犷风格在这里，你懂我的意思吗？
它感觉呃，像我们有点像建造者和创造者。所以它是，呃，它挺不错的。它有点像反映了很多关于像，我们团队中的我们是谁，而且这只是像我的快乐之地。嗯哼。看了这地方五年终于终于得到它了并且呃，这很棒而且我可以直接走到制造区，我可以走到 The Grid，我可以走到 4 号楼，我可以走到这里的总部。我就能和我的团队在这里，并在我需要解决像任何像，任何今天最大问题的地方突然出现。
Molly O'Shea：你的人才主要是在南湾还是他们都要通勤？
Brett Adcock：嗯，大部分人才在这里。然后我们为想从城里下来的同事安排了班车。所以可能只有大约百分之五或者十的你知道的在这里工作的人像，住在城里并通勤下来。然后我认为剩余的绝大多数人都住在像，离办公室车程 20 或 30 分钟以内，非常本地的地方。是的。
Molly O'Shea：幸运的是今天这里天气很好。我的意思是昨天天气就是又冷又下雨。
Brett Adcock：是的，这里每天的天气几乎都是一样的。
Molly O'Shea：好的。我们走。哦天哪，我们回来了，我们回来的真快。你是怎么想出这个 Logo 的？
Brett Adcock：好的，Logo 是，呃，这里有几件很酷的事情，它就像一就是像，呃，它看起来有点像，嗯，就像机器人的步伐怎么迈出和追踪它的步态和脚。然后二是它就像一个代表 Figure 的小字母 f。
所以这里是现在的高级秘密房间。
这是一个没有任何人被允许进入的秘密房间。哦。呃，这是我们的设计工作室。所以我要向你展示我们建造过的每一台机器人。
Molly O'Shea：哇。
Brett Adcock：是的，嗯，所以我们是在 2022 年开始的。而且，呃，当时的目标是像，我们如何尽可能快地让人形机器人交到我们的 AI 和软件团队手中？呃，所以我们设计了这里的 Figure 1。这是我们的第一代机器人。呃，相当赛博朋克风。并且……
Molly O'Shea：顺着生产线看过去，制作和开发这台机器花费了多少？
Brett Adcock：哦哇。嗯，这台是像，呃，本意是为了昂贵但能极速移动的，呃，在关于建造它方面。所以这台花了像几十万美元，呃。而我们现在的机器人们，呃，像，呃，嗯，你知道，每一台都远低于十万美元。并且，嗯，是的，这非常昂贵，主要昂贵的原因是我们通过数控机床 (CNC) 制造了整个东西。
呃，像基本上我们制造所有金属部件的方式就是像极其高精度的。像，想想看那种，类似一级方程式赛车的，那种类型的制造工艺。嗯，我们在第一年内就让它走起来了。并且我们做我们做了很多像早期的 AI 相关工作，我们在内部证实了公司的路线。它那很棒。嗯。
然后我们转移到了 Figure 2，也就是这个。呃，我们做的一些改进是我们把背在背包上的电池，移到了躯干里。然后这台有像，基本上，一台相对比较小的计算机，比起这台我们基本上将算力翻了三倍。所以我们基本上将电池包翻倍，算力翻三倍。呃，我们在头部和骨盆后面有了新的摄像头传感器。呃，我们有了我们的下一代手。并且，呃，我们基本上给整个机器人在内部布了线。并且我们还设计了，呃，设计了类似于飞机，飞机一样的结构，让飞机的蒙皮承担载荷。
所以我们设计的基本上，这种结构是一种外骨骼。所以所有结构的载荷传递路径都是，都是在外部表面的。嗯，我们大概做了我想大概有 50 台这样的。而且，呃，我们就在最近我们就是，我们在大概一两个月前刚刚让它退役。呃，然后我们现在进入了第 3 代。
呃，这是我们的，这是我们的 Figure 3 机器人。那是三台穿着不同衣服同样的机器人。而且，嗯，这里的机器人们我们像减轻了，我们减轻了重量，我们把它变得更苗条，但也保持了相同的动力和扭矩。
Molly O'Shea：它像在用司美格鲁肽 (Ozempic)。
Brett Adcock：它在用司美格鲁肽，是的。完全正确。呃，我觉得它看起来更好，比如这台看起来就有点太像，呃，有点太有机器感了。
Molly O'Shea：机器感太重了，没那么有机器感。太有机器感了。
Brett Adcock：完全正确。比如，呃，所以我们把所有的东西都变薄了。我们给它软包了起来。它有一层泡沫就像，在肩膀和胸部。所以它很柔软。我们拥有下一，我们在上面拥有我们最新一代的手，它配备了摄像头触觉传感器。呃，基本上能够比以前容易得多得多地抓取物品。嗯，我们把这两台之间的成本降低了大约 90%。
Molly O'Shea：真的吗？是的，确切地说，那里主要的成本是什么？
Brett Adcock：嗯，我们不在乎成本。我们在开始的几代里优化是为了速度，我们没那么在乎成本。
Molly O'Shea：所以那是关于最初由于速度而进行设计最大的误解。
Brett Adcock：是的，就像，我们在 2022 年坐在这里，我们就在想，嗯，我们的软件团队需要一个人形机器人来进行测试和在其上开展 AI 工作或其他任何事情。而且当时就像，呃，那时候并没有，实际上现在依然没有一台好的人形机器人可以去购买来帮助我们加快速度。
所以我们必须去造它。所以就像即使它很昂贵，像为了能够开始比如，基本上开始为了商业化努力的开发过程，我们也要尽快把东西交给团队手里。
而且针对 Figure 2 的目标也是一样的就像，嗯，我们在可靠性方面有很多问题需要清理，我们在这台机器人上遇到了像电线伸出来以及各种各样的问题。嗯，它这有点像它每隔几个小时就会发生故障。呃，所以我们就只是有大量的需要清理的可靠性问题。
因为我们大概算是有点出名吧，因为我们行动非常、非常、非常快。所以 Figure 2 就只是像太贵了。像在规模化制造上太难了。所以 Figure 3 就像是我们如何像几乎把成本降低一个数量级？我们如何制造很多台？我们如何让它像，更接近我们认为全世界每一台机器人身上最理想的结果？
嗯，所以这些机器人，呃，基本上具备穿脱这些衣服的能力。所以我们有不同的像不同种类的，嗯，配件我们可以放在它们身上。呃，鞋子，手套。呃，像。是的，织物。
Molly O'Shea：你多久考虑一次下一个版本？像你希望下一个版本是什么样子的？以及你是在造这个的时候就开始想了，还是在那之后？就像，在生产阶段的哪个节点你开始下一次迭代？
Brett Adcock：我们现在差不多每年都在造一台新机器人。并且，呃，我们会拥有，呃，你知道，我们像在，我们像在设计过程中的晚期，针对 Figure 4 的流程。
而且，嗯，有一些变化我们像，我们想要放入迭代中的。这就像，这就像 iPhone。像，你知道的，每个人都在变好。
Molly O'Shea：是的，确切地说。
Brett Adcock：呃，所以我们在努力变得更好。所以有一些事情我们只是没能在 Figure 3 上有足够的时间去解决，我们想要在放进 Figure 4 中之前降低风险。而且还有一些事情我们是从像，现在操作 Figure 3 中学到的，我们想说“天哪，如果我们这样那样做，这可能会好得多。”，那我们也把这些投入了 Figure 4 中。并且我们想要不断降低成本并且在每个环节让它更容易制造。
所以我们看着 Figure 4 ，再看 Figure 3 我们就说，“哦天哪，这里的有些事情像在 Bot Q 制造起来相当困难。或者像，我们怎么把它从盒子里拿出来。或者我们怎么让像，一个新的用户真的很容易在家里使用。” 所以像收集所有的那些集体总结的知识像学习经验，并把它们放进工程设计的努力中。并且我们经历了很多不同的像基本上类似门控过程（gating process）。从像系统长什么样子的架构审查开始，以及更高层面的像，你知道，0 级需求，一路到详细设计，我们现在正处于 Figure 呃，Figure 4 的详细设计阶段。
现在有些疯狂的事情是，嗯，我本来以为在某个阶段我们会达到像像饱和的状态。iPhone 像不再有太大变化了。
我以为像此刻的 Figure 3 就已经是这样了。这像这是一台这是我们世界上最好的人形机器人，每一台机器人都会像，它会更好但不会好太多。这里将要发生的是，你将看到 Figure 1 算是一个，你知道比起去往 Figure 2 的一个进步。并且从 Figure 2 到 Figure 3 的一个进步。
Figure 4 将会是我们迄今为止迈出过的遥遥领先的，最大的一步。我们在某个时间点把它展示出来。你就会说“哦我的天哪，它就是像截然不同”。而且，嗯，所以显然我们不能谈论太多我们不能谈论任何基本上关于我们在那里做的事情。
但是像，呃，我们仅仅是处在非常早期。我们就像处于折叠手机时代，而我们现在正要进入像第一代 iPhone 的时刻。我认为也许 Figure 4 会成为我们在这领域的第一个像，第一代 iPhone 一样的时刻。它的确就像完全不同。并且大概像对我来说。我想它可能几乎就是我能想象到的最完美的人形机器人。
我确信在 5 代和 6 代时，随着我们的迭代它会变得更好，嗯，但我们学到了很多。
这里有几个例子。我们有，嗯，在桌子上我们有些零件供……这是我们的这一代的手。从我们的第一代手一直到我们现今这代手。我们已经经历了大约五个，呃，这种类型手的版本。
Molly O'Shea：嗯。它们大概和我的手一样大。
Brett Adcock：是的。那个，呃，有一件事我们从未展示过，那就是我们的第一代手。
Molly O'Shea：真的吗，为什么？
Brett Adcock：从 IP 视角和工程视角来看它非常难，去制造出来。并且第二个是，我们认为，嗯，我们从它身上学到了很多东西而且我们学到了比如什么是好的不好的。在这个案例下我们觉得我们好像，嗯，呃，了解了很多关于这只手为什么这可能不是正确的方向。
所以我们的第一代手。你能在这里看到它是一只由腱驱动（tendon-driven）的手。我们自行设计了所有这里的电机和执行器，呃，甚至连变速箱也是。基本上这的基本原理是，人类的手是像这样的，我们的大部分肌肉都在前臂上，它们就像是，我们在驱动像，呃，驱动所有的手指小腱。
而且，嗯，所以我们的第一代手就像是我们如何能建立一个非常灵巧的手？这对于人工智能以及最终，呃，对于能够做很多可以做的像人类可以做的事情是非常好的。以及我们如何模仿人类的生物学类型的架构。而且，嗯，所以我就觉得“这会很棒的。我们要把电机放在这里。它们将会非常强劲，去驱动一只高自由度的手。”
并且最后变成，呃，变成了像是一个错误的工程选择。而我们最终很早就放弃了它。大多数的手腕电机也在这里。所以不知道你有没有注意到 Figure 1 上，手腕看起来很疯狂。原因是我们在很早期就远离了这种由腱驱动的手，对吧？
我们不得不弄清楚怎么搞一些，像为手腕加入新的电机。所以，呃，为了不等待像四个月的时间从头重新设计那些。嗯，我拿了原本设计在脚部的电机，因此我们在这前臂上有三个脚部的电机。
而这仅仅就像是一个像科学怪人（Frankenstein）一样的前臂，然后它就像它在中途弯曲，像，你知道由于它没有在手腕处弯曲，它在像整个前臂中间一半的位置弯曲。这就好像它简直像真的很奇怪而且我就说就像，“呃，我好羞愧我当时像，我们必须要把这个做出来”，它就像，你知道，当时我说：“这真是难以置信。”
Molly O'Shea：你卖出过哪怕一台这些东西吗？
Brett Adcock：我们没有卖它们。我们只在内部使用。但是我们展示了它，那就像是这样巨大的像，前臂。我说，“大家都会注意到这个巨大的前臂它实在太奇怪了。”
Molly O'Shea：是的。
Brett Adcock：并且我认为在三年里我从来没有哪怕有一个人问过为什么前臂看起来像这样。
Molly O'Shea：真的吗？每个人就像是只认为“那是个机器人”。没有一个人。是的。
Brett Adcock：所以我们，呃，所以我们最终远离像由腱驱动的手转移到我们现在的这一代的手。而且，嗯，我想，我们我们已经学到了很多。但是像我，嗯，是的，最终我认为正在建立像世界上最好的一些手部技术。
我们最近在大约一个月前揭晓了我们的，嗯，高自由度的，呃，手作为预热展示。我们的下一代手。这只手有，呃，基本上像人类级别的灵巧度。像人类一样在手上有多个关节，嗯，这非常重要。不仅仅是为了像能够胜任灵巧的任务。但我们需要能够被动从人类那里大规模学习。而且，呃，如果人类能以各种疯狂的不同方式活动双手，我们我们需要在机器人测试阶段能够映射这一点。
所以我们拥有，嗯，我认为这在理解如果我们想解决像，呃，AGI 并且在现实世界中达到人类级别的智能，就像，一切都会对我们来说先从手开始的话来说是极其重要的。
Molly O'Shea：是的，这很紧张，它很复杂。
Molly O'Shea：我确实看到有几个人在园区里穿着紧身衣（Spandex）走来走去。
Brett Adcock：是的，那是上班必须穿的工作服。
Molly O'Shea：是的，像你就必须穿上紧身衣所以你不能来这工作……
Brett Adcock：嗯，是的，我们基本上正在这里做大量的数据收集工作。我们试图，我基本上做像，在关节层面的跟踪，呃，以及针对像 Helix 进行不同类型的，呃，数据收集和努力工作。像向人类学习像，我们的我们的训练集就像是如何？像，我们是一个人形机器人。像，我们需要向人类大规模学习。
所以我们试图去尽可能多地去学习关于人类的运动规律。并且给在这个环境像里的这些策略提供图像条件（image conditioning）对于在 Figure 这里来说。
Molly O'Shea：那是这里最奇怪的工作吗，嗯，那叫什么……嗯……在办公室里最奇怪的工作是你觉得那奇怪吗？
Brett Adcock：我认为这有点酷。这不常见。是的，不常见。嗯，这可能是我们在那里的最不寻常的工作。是的。
Molly O'Shea：大家如何申请的？在网站上申请。
Brett Adcock：在网站上申请。呃，我们通过像，我们基本上有像，数据收集的同事我们基本上在这也有在外面做数据收集也有我们为 Helix 做同样的工作那真是太酷了。
Molly O'Shea：是的，是的，是的。这很酷。
Brett Adcock：我真的认为这是一份真的很酷的工作。
Molly O'Shea：你有试过吗？
Brett Adcock：呃，整套紧身衣吗？
Molly O'Shea：是的。
Brett Adcock：呃，我还没试过全套紧身衣。但我试过这里的每一种其他类型的数据收集工作。
Molly O'Shea：也许那是你的下一份工作。也许我们应该去……
Brett Adcock：是的。我待会儿去穿上一些紧身衣然后我会测试看看。好的，所以我们看到了关于手的几代迭代。
Molly O'Shea：好的。
Brett Adcock：因此我们见到了不同代的手部。呃，我们还有一些，嗯，一些头和脚的模型。我认为脚实际上在这里是非常有趣的，呃，这是 Figure 3 的我们的第一个原型。它就像是基本像，我们非常想在机器人中弄出脚趾。这无论对于像一个看起自然的步态，在像你走路时是非常重要的，但也对于像，从地上站起来也很重要或者甚至深蹲时也一样。当我们深蹲下来，我们就好像在这个脚尖垫区域内。
嗯，对于平底足来说这非常困难。而且，嗯，而且基本上这是我们这个的，这是我们 Figure 2 像脚那样的。它基本上就是一块固定的一片金属。呃，没有什么太不可思议或者令人印象深刻的。
而且然后这个是针对 Figure 3 我们目前的这一代的脚。我们基本上有一个脚趾，我们有这个，嗯，在脚这里开着一个洞口。嗯，有些人在问这到底用来干嘛的？这基本上是为了例如，热量排出（thermal venting）。作为我们在充电的过程中，我们通过小腿以及胫骨然后，穿过穿过这只脚去推送冷风去使它降温。因为在这底层有作为充电的电感线圈（inductive coils）。
所以这些脚由于基本上呃也就是基本踩下或者，踩踏进入，呃，这个主要是在在充电器上，呃。然后我们发起类似于例如无线的无线充电。而且那个可以那个机器人能够以通过两千瓦来进行充电，所以基本上我们可以只需站在这上面就能充一小时电。
Molly O'Shea：这可真酷。这也真是太酷了。
Brett Adcock：是的，我们在可以在例如客户所在的场地像这样做。我们可以走到那个地方去。呃，我们可以对着它（充电器）对接上，我们只需单纯站在它上面就行了。嗯，随时间推移。我们将要把这类型的，呃将变得更加还要微小的这种系统。并且，呃，基本上要能有能力放置能够基础做到无论什么随便什么地方都能放置它。而你能直接将它插在像，标准的在墙壁内的常规的墙体插座去用以供充电。
Molly O'Shea：关于足部的（品牌）。你们会接受和搞任何有关品牌营销的交易么？嗯比如关于鞋脚这类……
Brett Adcock：呃我将会非常喜爱去接受也许也许这不是关于脚而是球鞋生意或者鞋子那样的相关交易。
Molly O'Shea：球鞋交易，如果像，如果 Nike 正在正在观看。像来变成我们的下一个……
Brett Adcock：是的。对的。Nike 球鞋的鞋子的代理商。是的。
Molly O'Shea：是的。
Brett Adcock：我过去真的渴望一双高帮球鞋来给 Figure 3 用。我认为那只是真的就像，那么那么的酷。
Molly O'Shea：是的它相当地酷。
Brett Adcock：嗯，像我们家的 Figure 2 看起来像一双像一双，硬币乐福鞋然后简直你也就是像，你能懂我在说什么吗？
Molly O'Shea：我们绝不能发生那种事（穿那种鞋）
Brett Adcock：不我们真的受不了跑出一双什么硬币乐福鞋来这里。这也好像是这可是如同一种高帮鞋是某种像是像是在为工作专门制造似的。
Molly O'Shea：关于在这里的设计部分，像你拥有了一样相当平滑而且流畅的设计。它是如此的有未来感。如何，如何你是你们是怎样达到目前这个阶段的呢？
Brett Adcock：是的我们内部拥有一个设计的，有一个工业设计方面团队在这里由呃，David 领导，呃，也就是那位你刚刚见面的而且我们，我们有着非常迷恋为了想要建立起如同像一种，呃。是的，尝试着想要创建像那种……嗯。我们我们渴望这建立那样某种能够是那是一定能够成为，一种在周边相处相伴能够非常愉快的存在的事物。
而且嗯，不仅仅那是绝非单单像这机器人仅仅是作为表面外观看起来如何或者它本身所占据的大小。这还是它又是怎么以怎样的方法走路和相互影响互动以及还有去了解怎么看待如何将它的它肢体身体语言以及，到底人类同与机器设备互动将会是如何？它是像在它正在……
它真的会是凝视注视着你吗当它这过程中正处于交谈？呃，我们能够做出什么呢有关于比如我们在我们位于头部处装有三面三块屏幕，像什么是对于去在这里展示有什么意义的呢？在它们怎样去使使我们能够像真的极其真的有愉悦感感到在周围是非常愉快舒适？
Molly O'Shea：这里有没有任何科幻片。我的意思是，你太喜欢科幻类了。是有曾经存在有其他什么你想要的什么科幻类电影么……
Brett Adcock：哦是的。像机器人方面的那些电影。《机械公敌》(I, Robot)、《机械姬》(Ex Machina)，像是这些里面的哪些。
我想这里一件事我们在这一直在进行常提起的是像有关人形机器人是有着两条前行之路。有一条像这样前往深入在仿佛那是走下去的是属于某种就是那种纯像纯机器人的那般道路也就是好像《机械公敌》那样。但是然后那里会是有一条通往，要前行走下的一条宛如像为了宛如类似于去向那《西部世界》(Westworld)那条路。
Molly O'Shea：好的这也是人形机器人。
Brett Adcock：呃，我们会去往哪里？你是怎么看的呢？
Molly O'Shea：嗯……我是《机械姬》的死忠粉丝。
Brett Adcock：好的。
Molly O'Shea：所以我们去西部世界。
Brett Adcock：是的，好的。让我们去做吧。是的，我们正朝着西部世界前行。嗯。我想最后是，我们在这是就像超级骄傲的作为能够登上《时代》(Time) 杂志对于这上过去的那一年来说是实在是能去登上那杂志封面真的感觉好酷。呃。我们有着有一个，把我们的那个机器人在在呃在居家环境内放置并基本进行犹如就像一套完整的，就像你知道的像执行着进行比如和利用 Helix 平台系统所一起做的一系列的房屋日常内务，那个嗯人工智能的在我们这里内部专门为此去设计的系统。
资料来源：humanoidsdaily，X平台，Youtube视频内容整理免责声明
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