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Helix 02

Figure AI · 2026-01

VLA2026 신규S0 10M미공개

S1이 상체에서 전신 제어로 넓어졌고, S0가 손코딩 C++ 109,504줄을 대체하는 학습형 전신 제어기다.

논문

논문 없음

개요

분류

2026 신규

유형

VLA

발표

2026-01

기관

Figure AI

가중치 공개

아니오

파라미터

S0 10M; S1·S2 미공개

구조

백본 LLM

미공개

비전 인코더

—

액션 헤드

S0 10M 학습형 전신 제어기 (미공개)

청크

미공개

제어 주기

1 kHz (S0) · 200 Hz (S1)

구조 원문 요약

S2(느린 추론·언어)·S1(System 2 잠재 조건 트랜스포머, 전신 관절 목표 200 Hz)·S0(10M 신경망, 1 kHz) 3계층; 액션 청크 미공개

학습

사전학습 가속기

미공개 (S0는 시뮬레이션 병렬 환경 200,000개 이상)

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

미공개

데이터 종류

모션캡처(관절 단위 리타깃 인간 모션, S0) + 시뮬레이션·합성; S1·S2 미공개

데이터 규모

S0: 인간 모션 1,000시간 이상 + 병렬 환경 200,000개 이상; S1·S2 미공개

주요 데이터셋

미공개

태스크·평가

식기세척기 비우기·채우기 4분 연속 자율 작업(이동·조작 동작 61개); 병뚜껑 열기·알약 꺼내기·5 ml 주사기(2차); 표준 벤치마크 없음

로봇

Figure 03(2차)

추론

추론 장치·속도

S1 200 Hz, S0 1 kHz; 온보드 연산 하드웨어 미공개

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

온보드

강화학습 · 베이스

강화학습

일부 (RL 하위 제어기 결합) · S0(10M)는 사람 모션 1,000시간 이상으로 시뮬 병렬 환경 20만 개에서 sim-to-real RL 학습. S1·S2는 RL 언급 없음

강화학습 근거

https://www.figure.ai/news/helix-02

베이스 제어

휴머노이드 보행 (명령·잠재 → RL 보행 제어기) · S1이 다리 포함 전신 관절 목표 출력 → S0 학습형 전신 제어기(1 kHz)가 균형·접촉 처리; 방 단위 보행+조작

비고

핵심 특징

S1이 상체에서 전신 제어로 넓어졌고, S0가 손코딩 C++ 109,504줄을 대체하는 학습형 전신 제어기다. 손끝 촉각(3 g 감지)과 손바닥 카메라를 입력으로 쓴다.

비고

공개일 Figure 2026-01-27, 2차 2026-01-28. 데이터 시간(h)은 S0 학습분(1,000시간 이상)만.

검증

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