Машины повесили пальто, закрыли ноутбук, убрали наушники, а затем вместе застелили кровать. На выполнение всей последовательности действий у них ушло меньше чем две минуты, отмечает Figure.
Смотрите также Unitree создала гигантского робота весом полтонны, которым можно управлять изнутри
Как роботам удалось действовать синхронно?
Главной особенностью демонстрации стала совместная работа роботов. За координацию отвечает модель искусственного интеллекта Helix-02, однако в системе отсутствует единый центральный контроллер или общий планировщик действий.
Роботы не обменивались командами напрямую и не использовали отдельный канал связи. Вместо этого они ориентировались на движения друг друга и взаимодействовали с помощью визуальных сигналов, в частности кивков головой.
Роботы Helix-02 застелили кровать и убрали комнату – смотреть видео:
Каждая машина анализировала окружающее пространство через собственные камеры и интерпретировала намерения партнера по его позе и движениям. В то же время сцена постоянно менялась: предметы перемещались, ткань деформировалась, а сами роботы должны были непрерывно адаптировать свои действия для достижения общей цели.
Самым сложным испытанием стала работа с одеялом. В отличие от твердых объектов, ткань постоянно меняет форму, не имеет фиксированных точек захвата и непредсказуемо реагирует на натяжение. Роботам приходилось буквально предугадывать действия друг друга, синхронно корректируя положение рук, силу захвата и траекторию движений.
Для этого инженерам Figure пришлось доработать систему Helix AI, которая ранее уже умела выполнять бытовые задачи вроде уборки дома или сборки белья. Новая версия получила поддержку коллективной работы двух машин исключительно на основе визуальных данных.
Обновленная архитектура Helix System AI также добавила роботам управление всем телом на основе восприятия окружающей среды. Если раньше система ориентировалась преимущественно на положение суставов и собственную кинематику, то теперь роботы анализируют данные с боковых стереокамер, формируя трехмерную модель пространства в реальном времени.
Фактически машины одновременно "видят" и "чувствуют" поверхность во время движения. Это позволяет им лучше ориентироваться на лестницах, неровной местности и в сложных условиях освещения.
Разработка системы велась с применением метода обучения с подкреплением в компьютерной симуляции. Для обучения использовали большое количество случайно сгенерированных ландшафтов и различных условий среды. После переноса модели в реальные условия инженерам не понадобились дополнительная калибровка или тонкая настройка.
В Figure отмечают, что новая архитектура сделала гуманоидных роботов устойчивыми при ходьбе и значительно расширила набор доступных действий. Теперь машины способны не только передвигаться, но и выполнять сложные бытовые операции в динамической среде.
Что это меняет для обычных людей?
Демонстрация Figure важна не только как технологический эксперимент. Она показывает, что гуманоидные роботы постепенно переходят от отдельных "трюков" к выполнению полноценных бытовых сценариев в обычных квартирах и домах. Если раньше большинство роботов работали только в контролируемых условиях заводов или складов, то теперь компании пытаются научить машины адаптироваться к непредсказуемой домашней среде, пишет Business Insider.
Для обычных людей это потенциально означает появление новой категории домашних помощников. Речь идет не только об уборке комнаты или застилании кровати. Figure прямо говорит о сценариях, связанных с уходом за домом, переноской вещей, помощью пожилым людям и выполнением рутинных бытовых задач.
Особенно активно это направление продвигают в контексте старения населения и дефицита рабочей силы в сфере ухода. Гуманоидные роботы могут взять на себя физически изнурительную или однообразную работу, которую все труднее закрывать людьми.
В то же время важно понимать, что нынешние демонстрации – это пока очень дорогие экспериментальные системы. Массового "робота-домохозяйки" в продаже еще нет, а реальная стоимость таких машин в первые годы может составлять десятки тысяч долларов.
Технические ограничения и реальные возможности таких роботов
Несмотря на впечатляющую демонстрацию, современные гуманоидные роботы все еще имеют серьезные технические ограничения. Даже Figure признает, что большинство роботизированных систем сегодня хорошо работают только в коротких и заранее подготовленных сценариях. Если предмет смещается непредсказуемо или ситуация резко меняется, система может потерять стабильность поведения.
Критики индустрии также обращают внимание на то, что многие подобные демонстрации являются тщательно подготовленными. Роботов часто обучают конкретному набору действий в контролируемой среде, а не универсальному поведению "как у человека".
Большинство современных гуманоидных роботов работают по запрограммированным сценариям / Фото Figure
Издание Vox отмечает, что индустрия гуманоидных роботов сейчас находится на стадии, когда между красивыми видео и реальной автономностью все еще существует огромная разница.
Еще одна проблема – безопасность. Современные гуманоидные роботы имеют мощные электромоторы и значительный вес. В 2025 году бывший руководитель направления безопасности Figure подал иск против компании, заявив, что роботы потенциально способны нанести человеку серьезные травмы.
Кроме того, остаются ограничения автономности. Роботам нужны большие вычислительные ресурсы, сложные системы камер и сенсоров, а также емкие батареи, объясняет eWeek. Именно энергопотребление, вычисления и работа в хаотичном реальном мире сейчас остаются главными барьерами для массового внедрения гуманоидов.
Экономика и рабочие места
Развитие гуманоидных роботов уже начинает влиять на рынок труда. Компании вроде Figure, Tesla, Amazon и BMW рассматривают таких роботов как способ автоматизировать физический труд на складах, производстве и в логистике.
Сторонники автоматизации утверждают, что роботы в первую очередь будут брать на себя опасную, изнурительную или монотонную работу. Например, Walmart заявляет, что использование роботов на складах уменьшает физическую нагрузку на работников и может продлить продолжительность их карьеры.
Впрочем, исследования показывают и обратную сторону процесса, пишет The Guardian. В центрах высокого уровня автоматизации в Amazon количество работников уже начало сокращаться из-за автоматизации складских процессов.
Экономисты также предупреждают, что больше всего рискуют работники с рутинными физическими профессиями – комплектовщики, сортировщики, упаковщики и часть складского персонала, пишет Investopedia. Зато будет расти спрос на специалистов по робототехнике, сервисного обслуживания, операторов ИИ-систем и инженеров автоматизации.
Сама Figure уже строит производственный комплекс BotQ, где роботы должны помогать создавать других роботов. Компания планирует выпускать до 12 тысяч гуманоидов в год.