Figure发布Helix 2.5，机器人任务成功率提升至56%

图AI最新人形控制模型无需任何额外训练即可完成30个陌生家庭的家务活

一个人形机器人可以走进陌生人的房子并在没有接受特定房子训练的情况下铺床，这听起来像科幻小说。图AI想提出相反的建议。

2026 年 9 月 17 日，Figure 推出了 Helix 2.5，这是一种用于其人形机器人的新型 AI 控制模型，该模型在湾区 30 个以前未见过的家庭中执行的三项家务任务中取得了 56% 的成功率。该数字来自 420 次总尝试中的 237 次成功完成，并且与针对相同任务从头开始训练的类似模型的 9% 的基线相比。

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Helix 2.5 实际做了什么

该模型接受了三项全身琐事的测试：铺床、折叠毛巾和整理客厅。每项任务都要求机器人以它从未见过的空间配置来推理它以前从未遇到过的物体。

铺床在性能数据上领先，Figure 的机器人在 140 次尝试中成功了 94 次，成功率为 67%。毛巾折叠以 62% 的成绩位居第二，通过了 140 项试验中的 87 项。整理玩具是最难的，140 次中有 56 次成功，占 40%。

运行这一切的硬件是Figure的03平台，该公司最新一代的人形机器人。 Helix 2.5 是位于其之上的软件层，同时处理感知、决策和物理控制。

这里的关键限定符是零样本泛化。该机器人没有接受过针对这些房屋或其中的物体的额外培训。

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跳转背后的数据集

性能从 9% 跃升到 56% 可以追溯到Figure 称之为 Index 的东西，这是一个根据人类行为记录构建的预训练数据集。 Figure 于 2026 年 8 月 25 日公开推出了 Index 数据平台，大约在 Helix 2.5 发布前三周。

Helix 2.5 也是建立在之前的迭代之上的。 Figure 于 2026 年 1 月推出了 Helix 02，建立了 Helix 2.5 现在扩展的控制架构。

首席执行官 Brett Adcock 将 Helix 2.5 描述为Figure 承担的最重要的项目。

为什么 56% 既令人印象深刻又不完整

对于真实、混乱、多样化的家庭环境中的零样本泛化来说，56% 的成功率确实非常了不起。这也意味着机器人几乎有一半的时间会出现故障，这距离日常家庭使用所需的可靠性标准还有很长的路要走。

比较的不是机器人与人类管家。它是一个接受一般人类行为数据训练的机器人，与没有任何有意义的预训练的相同硬件相比。在没有事先了解环境的情况下，从十一分之一提高到优于二分之一，是一项重大的工程成果。