2025年2月20日，Figure公司发布自研通用视觉-言语-动作（VLA）大模型Helix，标志着人形机器人范畴的技能与本钱逻辑同步跃升。Helix经过双体系架构、低算力需求和多机协作等打破性规划，不仅为Figure带来395亿美元的高估值，更引发商场对数据壁垒与无人驾驶途径的深度考虑。

  Helix初次选用端到端练习的双体系模型，以潜在向量完结体系间的实时交互，其200Hz高频轨道输出才能远超传统机器人响应速度。相较抱负轿车的交互结构，Helix的联合优化机制显着提升了使命履行的连贯性，为杂乱环境下的协作奠定根底。

  Helix仅需500小时高质量监督数据（缺乏职业通用数据集的5%）就可以完结练习，结合低功耗GPU的运转才能，大幅度下降模型开发门槛。这一特性招引了长时间资金商场重视，Figure新一轮15亿美元融资洽谈已发动，金融反身性效应将加快技能向工业端的浸透。

  Helix初次完结两台人形机器人协同处理长时间使命，验证了其在工业、家庭等场景的扩展潜力。本钱对技能迭代的敏感性在估值中足够体现——Figure估值短期内飙升至395亿美元，印证技能抢先性成为企业定价的中心要素。

  Helix的高效练习引发对数据价值的再审视：其泛化才能是不是依靠互联网数据而非实体机器人数据？若模型可经过揭露数据完结高精度搬迁，传统硬件厂商的数据护城河或被削弱，职业竞赛维度或将转向算法优化功率。

  Helix验证了视觉-言语-动作结构在动态环境中的潜力。结合下一代Thor芯片的算力支撑，VLA模型有望处理无人驾驶的cornercase难题。组织猜测，L3级无人驾驶落地进程或因而缩短，L4级技能途径亦逐步明晰。

  虽然Helix展示了人形机器人技能打破，但职业仍处技能道路分解期。双体系架构是否成为干流、多模态数据交融规范怎么一致等问题没有处理，企业需在快速迭代中平衡研制投入与商业化节奏。