Figure 发布 Helix 2.5：真实家庭测试验证具身机器人缩放定律

Figure AI 推出新一代人形机器人具身模型 Helix 2.5，展示了其在 30 个未经先验建模的真实家庭中执行全身长流程家务任务的零样本泛化能力。

• 零样本实测：在未提前采集任何环境数据的前提下，机器人自主完成了整理客厅、折叠毛巾与铺床三项复杂全身任务。
• 预训练增益：依托大规模人类行为物理数据集 Index 进行预训练后，盲测任务成功率由从头训练的 9% 提升至 56%。
• 缩放定律验证：数据效率显著提升，相比前代仅需一半的任务特定数据量即可达成跨环境泛化，验证了物理多模态数据规模对端到端控制上限的推动作用。
• 影响/看点：这表明具身智能正在从严苛受控的工业产线向高随机性的非结构化家庭环境跨越，但 56% 的成功率意味着其走向规模化商业家用仍需解决长尾容错与物理安全性问题。
• 资料依据：
• Figure 官方公告（2026-09-17）：https://www.figure.ai/blog/helix-2-5
• X：Kim（2026-09-17）：https://x.com/kimmonismus/status/2100670018723647703

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