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Helix 02

피규어 AI🇺🇸 미국Helix 계열

행동 생성 (VLA)발표일 2026.01가중치 비공개

Helix를 상체에서 전신으로 확장해 보행·조작·균형을 하나의 시스템으로 통합한 Figure의 2세대 행동 생성 (VLA) 모델. 1kHz 전신 제어 (RL) 모델 System 0을 추가해 주방에서 61개 동작의 4분 연속 자율 작업을 시연.

파라미터
—값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)

B (10억 개)

제어 빈도
200공식

Hz · 행동 출력 빈도

적용 로봇
1대

윙치키에 연결된 로봇

벤치마크 결과
—

수록된 점수

한눈에 읽기

무엇인가

  • 행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
  • 발표일 2026-01
  • 가중치 비공개 — 설명·결과만 공개됨
  • 이 모델을 쓰는 로봇 1대

확인된 정보

  • 사양 9개 항목 중 7개에 값이 있음
  • 공식 공식 6개: 구조, 입력, 제어 빈도 (Hz), 학습용 데이터셋, 적용 로봇 형태, 추론 하드웨어
  • 보도 보도 1개: 발표 벤치마크
  • 값 확인일 2026-01 – 2026-05 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표

확인이 필요한 정보

  • 값 없는 기본 사양 (공개 자료에서 찾지 못함): 파라미터 (B)

어떤 모델인가

Helix 02는 Figure AI가 2026년 1월 공개한 2세대 행동 생성 (VLA) 모델로, 상체만 다루던 Helix를 전신으로 넓혀 Figure 03 휴머노이드의 보행·조작·균형을 하나의 신경망 시스템으로 제어한다. System 2가 장면과 언어를 이해해 잠재 목표를 만들면, System 1이 머리·손바닥 카메라, 3g까지 감지하는 손끝 촉각, 전신 고유수용감각을 받아 200Hz로 전신 관절 목표를 내고, 약 1천만 파라미터의 System 0이 1kHz로 균형·접촉·전신 협응을 맡는다. 전신 제어 (RL) 모델인 System 0은 관절 단위로 옮긴 사람 모션 1,000시간 이상을 바탕으로 20만 개 이상의 병렬 시뮬레이션 환경에서 도메인 랜덤화와 함께 학습됐고, Figure는 이것이 사람이 짠 C++ 코드 약 10만 9천 줄을 대체했다고 밝혔다.

시연에서는 주방을 오가며 식기세척기를 비우고 채우는 61개 동작을 4분간 사람 개입 없이 이어 갔고, 손이 차 있으면 엉덩이로 서랍을 닫고 발로 식기세척기 문을 올렸으며, 병뚜껑 열기·알약 하나 집기·주사기로 5ml 정확히 짜기 같은 정밀 작업도 보였다. Figure는 이를 휴머노이드가 자율로 해낸 가장 긴 고난도 작업이라고 주장하면서도 결과는 초기 단계라고 밝혔고, 가중치나 API 공개 계획은 밝히지 않았다.

회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.

구조와 학습

공식보도루머추정— 값 없음
구조3계층: S2(이해·계획 (VLM) 모델, 장면 이해·언어→잠재 목표) / S1(트랜스포머, 200Hz 전신 관절 목표) / S0(약 10M 파라미터 전신 제어 (RL) 모델, 1kHz; C++ 약 10.9만 줄 대체)공식
입력머리 카메라, 손바닥 카메라, 손끝 촉각(3g 감지), 전신 고유수용감각공식
제어 빈도 (Hz)200공식
학습용 데이터셋S0: 리타겟팅된 사람 모션 1,000시간+ 및 20만+ 병렬 시뮬레이션 환경공식
적용 로봇 형태Figure 03공식
추론 하드웨어로봇 탑재 GPU(온보드)공식
발표 벤치마크61개 동작 4분 연속 식기세척기 과제; 2026-05 8시간 자율 소포 분류 교대 근무 보도보도

적용 로봇

출처 3건