Figure 已经不满足于单独一台机器人炫技了，开始瞄准双机协同操作。
在 Figure 最新公布的模型进展中，搭载 Helix 02 模型的 Figure 03 机器人开始进入卧室场景，完成收拾衣物、整理床铺、归纳杂物等一系列长时序任务。
相比较此前在厨房、客厅执行任务，这次最大的不同就是派出了两台机器人，来展示机器人之间相互配合的能力。
在卧室中，两台机器人可以动态分配空间、避让彼此行动路径，并在同一环境下持续协作。
就连 Figure 创始人 Brett Adcock 忍不住自夸道：「说实话，他们在这方面比大多数人类都做得更好。」
其实对于家庭场景来说，即便到了机器人有能力进入家里干活的阶段，可能很少有人会直接买两台，毕竟更多的机器人意味着要占据更大的空间，集中管理也是一个麻烦。
所以 Figure 这次的 Demo，更主要的意义在于展示机器人协同操作的能力，给未来进入工厂、物流、服务业等更加需要多机协同的场景打基础。
Helix 02 在卧室怎么工作？
在这次卧室场景中，Figure 又一次强调了 Helix 02 模型的核心算法完全没改，只通过新增数据，就实现了移动、灵巧操作与感知的全面融合。
在视频中，模型的移动操作占据了非常大的比重，给另一台机器人开门的过程中，Figure 03 就用到了全身协调能力，按下门把手后，机器人会向里拉开门，同时身体随着卧室门的打开而移动。
另一台机器人进入房间后，选择用全身协同发力，利用脚下移动带来的力将椅子推到了桌子下方。
值得一提的是，在推椅子操作中，机器人并没有刻板地用手去推，这就是之前 Helix 02 加入 System 0 层级带来的能力体现，这项层级可以负责平衡、接触和全身协调。
同样的能力在扔垃圾时也有体现，机器人在拿起桌面垃圾后，找到一边的垃圾桶，用一只脚踩下脚踏板打开盖子，然后将垃圾扔进去，在这个过程中，身体依然保持了平衡。
接着在整个卧室场景最重要的铺床任务中，两台机器人开始一起工作。右边机器人抓起被子一角后，它选择了等待，左边机器人在完成同样的步骤后，它还会点头示意 OK，随后两台机器人一起将被子的上半部分铺在了床头。
接着两台机器人走到床尾，又用同样的方式抓起被子下面两角铺好，这次换了右边的机器人点头示意。
在整面铺开后，机器人再次走到床头，一起将被子叠好。
在整个卧室整理中，Figure 03 展现出的动作相当拟人，并且双机协作的能力也让人眼前一亮，而这种协作能力，也是 Figure 认为的未来发展趋势的重要开端。
双机协作难在哪里？
但相比整理卧室本身，更值得关注的是，Figure 这次派出了两台机器人一起干活。
而双机协作这件事，其实比单机器人操作难度高上不少。因为单机器人只需要理解环境。双机器人系统，除了理解环境之外，还需要实时理解另一个机器人。
包括对方现在正在做什么，双方动作会不会发生冲突等等，尤其是在卧室这种狭窄环境里，问题会被进一步放大。
当第二台机器人出现在同一空间，环境就变成了「活的」，每过一秒，另一台机器人都在重新塑造当前局面。被子的位置变了，原本计划好的抓握点消失了。第一台机器人的每一个动作，都在给第二台机器人出一道新的题。
在视频的任务中，两台机器人就需要从对方的身体动作中推断意图，每秒进行数十次的预测与修正。
而且被子是软的，形态并不固定，两台机器人在确定自己的抓取点时，必须同步预测对方的下一步动作，并在布料拉伸、悬垂、滑动的过程中持续更新这一预测。
而且在两分钟左右的卧室整理中，Figure 机器人协同工作的速度也让人们看到了未来进入具体场景中工作的可能性。
对于机器人来说，协同协作真正难的地方，就在于多个持续运动的智能体，在共享空间里完成实时协同，由此带来的变化性相较于单机来说是指数级的提升。
不过现实世界里的大部分工作，从来都不是单人模式，无论是工厂、仓储还是家庭服务，真正的效率提升，往往都来自协作。
写在最后
对于这次 Demo 展示，Figure 强调了一个重点：「智能人形机器人相互协调，在人类环境中解决共同目标」是未来机器人的重要发展趋势。
这其实也跟 Figure 在机器人上的量产部署进展有很大关系，前不久，Figure 宣布已经交付了超 350 台 Figure 03 机器人。
并且产能也在不到 120 天的时间里提升至原来的 24 倍，原来工厂每天只能生产 1 台，现在每小时可以生产 1 台。
在产能进入快速爬坡的阶段，思考规模部署到底该是什么状态，也就成为了顺理成章的事情。
相较于单机操作，多个机器人开始共享环境、共享任务、共享决策时，整个系统的复杂度会突然提升，这里面不仅涉及感知、控制、运动规划的问题，更涉及到任务分解、意图理解、动态博弈与协同决策。
所以在全球机器人行业开始加速发力量产部署的情况下，下一阶段的问题也自然就浮出了水面，机器人该如何从单体智能，走向群体智能。