Figure 01 机器人：仿生架构如何驱动通用操作
最近组会分享 Figure 01 的落地进展，有人问我“这玩意儿到底怎么做到通用操作的？” 我琢磨着，与其搞那些高大上的理论，不如把我的踩坑经历和调试过程掏出来，算是对同行们一点参考。Figure 01 这家伙，看着像个电影道具，但背后堆的料确实狠，尤其是那套多模态感知和模仿学习系统，连我都得佩服。…
模仿学习
我解剖了Figure 02灵巧手的控制栈，才发现工业精密装配的瓶颈不在电机
去年十一月，我坐在宝马斯帕坦堡工厂的控制室里，看着监控屏幕上Figure 02用四根手指旋紧一个车门铰链螺栓，连续47次循环没有一次扭矩超差。它干这件事的步调比熟练工人慢一些，但稳定性让我后背发凉。那次之后，我有机会和Figure AI的几位控制工程师聊了两个下午，后来又翻遍了他们公开的论文、专利和…
ALOHA的ACT算法论文看起来很优雅，但我在真机上跑了三天后才明白它为什么需要200个演示
我不是做硬件出身的，但去年组里要快速搭建一个能做精细家务的服务机器人 demo，预算卡在 3 万美元。当时斯坦福那帮人刚把 ALOHA 开源，我一看 BOM 和论文里的视频——拉衣服拉链、放电池，直接被打动。更让人心跳的是，他们用的模仿学习框架 ACT 看起来也没那么复杂，一个 Transforme…
Optimus分拣仿真99.2%，实测71.3%——我复现端到端模仿学习后，发现Sim2Real的三个死穴
我是许彦，在机器人行业干了整整五年，从ROS 1跟到ROS 2 Humble，从六轴工业臂一直做到人形整机。半个月前，特斯拉Optimus那段分拣与行走的视频在内部群里刷屏时，我第一时间不是惊叹，而是把进度条反复拖了十几遍——我要看手指关节的抖动、料箱落位的重复精度、走路时躯干的晃动频率。因为我知道…