神经革命：Figure公司如何用1000小时人类数据重塑全身控制技术

> ### 摘要 > Figure公司成功研发出具备全身控制能力的基础模型，通过训练神经网络，仅使用1000小时高质量人类运动数据，便实现了对机器人全身关节、姿态与步态的端到端智能调控。该突破性进展彻底替代了传统依赖人工编写的约10万行C++控制代码，显著提升了系统泛化性与部署效率。这一成果标志着具身智能从模块化工程向统一学习范式的重大跃迁。 > ### 关键词 > 神经网络, 全身控制, 基础模型, 人类数据, 代码替代 ## 一、神经网络技术的崛起 ### 1.1 从传统控制到神经网络的范式转变，人工智能如何重新定义控制系统的基本架构 传统机器人控制系统长期依赖高度定制化的C++代码栈——工程师需为每类运动（如抬腿、转身、抓取）分别建模、调试与耦合，仅Figure公司此前就维护着约10万行C++代码。这种模块化架构虽具确定性，却代价高昂：泛化能力弱、迁移成本高、迭代周期长。而Figure公司此次突破，正源于一次根本性的范式重置：不再“编写规则”，而是“学习行为”。他们用1000小时人类数据训练神经网络，让模型自主提炼关节协同、重心转移与环境反馈之间的隐式关系。这不是对原有系统的局部优化，而是以数据为砖石、以神经网络为骨架，重建了控制系统的基本语法——从硬编码的if-else逻辑，跃迁至端到端的感知-决策-执行闭环。这一转变，悄然改写了“控制”本身的定义：它不再属于工程师的精密手稿，而成为可生长、可迁移、可共享的基础能力。 ### 1.2 全身控制基础模型的定义与重要性，为何它是人工智能领域的重要突破 全身控制基础模型，指一种能够统一建模并实时协调机器人全部自由度（从踝关节到手指尖）的神经网络架构，其输入涵盖多模态感知信号，输出直接驱动全身执行器。它之所以构成人工智能领域的关键突破，在于首次将“具身智能”的核心能力——即在物理世界中持续、连贯、适应性地行动——压缩进一个可扩展、可复用的学习体中。不同于以往针对单一任务（如行走或搬运）训练的专用控制器，该模型依托1000小时人类数据所蕴含的运动先验，实现了跨场景的姿态生成与动态平衡。更深远的意义在于：它标志着AI正从“理解世界”迈向“ inhabiting world”（栖居于世界）——不是通过符号推理，而是通过身体经验的内化。这种以全身为单位的学习粒度，为通用具身智能提供了首个可验证、可迭代的工程基座。 ### 1.3 Figure公司的独特路径：为何选择全身控制作为突破口 在多数团队聚焦于灵巧手或下肢步态等子系统时，Figure公司坚定选择“全身控制”作为技术突破口，其战略意图清晰而深刻：唯有打破肢体模块间的工程壁垒，才能释放具身智能的真实潜力。1000小时人类数据并非随机采样，而是覆盖真实生活场景中全身协同的复杂序列——弯腰拾物时脊柱扭转与膝髋联动的耦合、上楼梯时视觉引导与足底压力反馈的交织。Figure公司意识到，真正的智能不存于孤立动作，而涌现在全身作为一个整体与环境持续交互的流形之中。因此，他们主动抛弃了已有的约10万行C++代码，不是因为其失效，而是因其本质无法承载这种整体性。这一选择，是向碎片化工程思维的告别，也是对“身体即认知载体”这一哲学命题最务实的技术回应。 ### 1.4 神经网络在机器人控制领域的历史发展与现状分析 神经网络在机器人控制中的应用曾长期受限于数据稀缺、安全边界模糊与实时性瓶颈，早期多用于感知层（如视觉识别）或局部控制器（如末端轨迹跟踪）。随着仿真强化学习与真实世界数据采集技术进步，端到端学习开始渗透运动控制领域，但普遍止步于单关节或双足步态。Figure公司此次成果代表了该演进的关键拐点：它首次以1000小时人类数据为燃料，驱动神经网络完成从感知输入到全身执行器输出的全链路映射，并成功替代约10万行C++代码。这不仅验证了高质量人类运动数据对具身学习的不可替代价值，更揭示出当前技术临界点——当数据规模、模型容量与硬件延迟达成新平衡，神经网络便不再只是辅助工具，而成为控制系统本身。现状由此分化：一边是仍在维护庞大传统代码库的工程惯性，另一边，是Figure公司所昭示的、以基础模型为中枢的全新控制范式。 ## 二、数据驱动的革命 ### 2.1 1000小时人类数据的收集与处理：构建高质量数据集的关键技术与挑战 这1000小时人类数据，不是时间的简单累加，而是行为密度、场景广度与运动真实性的精密结晶。Figure公司并未诉诸动作捕捉棚内的标准化表演，而是深入生活肌理——弯腰、转身、跨步、负重、避障、交互……每一帧都承载着重心迁移的微妙张力、多关节协同的隐性约束与环境反馈的即时响应。采集过程必然直面噪声干扰、传感器漂移、个体差异与标注一致性等现实困境；而数据处理更需在保真与泛化之间走钢丝：既要剔除异常抖动与系统误差，又不能抹平人类运动中那些“不完美却智能”的微小变奏。这1000小时，是经过严苛筛选、时空对齐、模态同步（如IMU、视觉、力觉）后的高信噪比行为流——它不追求海量，而执着于代表性；不堆砌时长，而锤炼质地。正因如此，它才能成为神经网络真正可信赖的“身体记忆”。 ### 2.2 人类数据如何成为神经网络的'燃料'：数据质量与模型性能的关系 数据之于神经网络，从来不是冷冰冰的输入矩阵，而是具身智能的原始语法。Figure公司所用的1000小时人类数据，之所以能驱动模型实现全身控制，关键不在“量大”，而在“质深”：它天然编码了生物力学合理性、任务意图连续性与环境耦合动态性——这些是任何人工规则难以穷举、却恰恰构成真实行动根基的隐性知识。当神经网络反复咀嚼这些数据，它学到的不是孤立姿态，而是姿态之间的流形过渡；不是单点平衡，而是失衡—补偿—再稳态的闭环逻辑。模型性能的跃升，正源于数据中蕴藏的行为先验被充分激活：高质量数据让网络无需从零探索物理世界，而是站在人类亿万年演化出的运动智慧肩膀之上。这解释了为何同样架构下，低质数据仅得僵硬模仿，而1000小时真实人类数据却催生出可泛化、可适应的全身协调能力。 ### 2.3 从数据到模型：Figure公司如何将人类行为转化为可执行的算法 Figure公司将人类行为转化为可执行算法的过程，是一场静默而深刻的“翻译革命”。他们未将动作拆解为轨迹规划、阻抗调节、状态估计等传统模块，而是以端到端方式，将1000小时人类数据中的感知信号（视觉、本体感觉、触觉线索）直接映射为全身执行器的控制指令。这一转化的核心，在于神经网络作为“行为编译器”的角色重构：它不再生成中间符号或参数，而是输出毫秒级更新的关节力矩与运动基准——一种跳过工程抽象层、直抵物理执行的新型算法表达。该模型的输出，已非供工程师调试的变量集合，而是机器人躯体可直接呼吸、伸展、承重的“运动语言”。这种转化，使人类行为经验不再是参考范本，而成为控制系统内在的运行逻辑本身。 ### 2.4 数据规模与质量的双重考量：为何1000小时数据足以替代传统代码 1000小时数据之所以能替代约10万行C++代码，并非因其绝对时长惊人，而在于它以极高的信息密度覆盖了传统代码试图用显式规则穷尽却始终未能闭环的领域：全身动力学耦合、非线性扰动响应、多任务间平滑切换。约10万行C++代码代表的是数年工程迭代中不断打补丁的确定性尝试；而1000小时人类数据，则是一次对“如何自然行动”这一根本问题的集中采样与深度建模。当数据足够真实、足够多样、足够连贯，神经网络便能在其中自组织出比人工规则更鲁棒、更紧凑、更具生长性的控制结构——它不替代代码的“行数”，而是消解了代码存在的“必要性”。这1000小时，是浓缩的人类运动智慧，也是对10万行代码最沉静也最彻底的告别。 ## 三、总结 Figure公司通过训练神经网络，实现了全身控制基础模型，仅用1000小时人类数据便成功替代了约10万行C++代码。这一成果标志着机器人控制系统从高度定制化的模块化工程，转向以数据为驱动、以神经网络为核心的基础模型范式。其技术本质在于放弃人工编写运动规则，转而让模型从真实人类行为中自主学习关节协同、重心调控与环境交互的隐式规律。关键词“神经网络”“全身控制”“基础模型”“人类数据”“代码替代”共同勾勒出此次突破的内核：不是局部优化，而是系统重构；不是功能增强，而是范式迁移。该路径不仅显著提升了系统的泛化性与部署效率，更重新定义了具身智能的实现方式——以身体经验为本，以统一模型为基，迈向真正可生长、可迁移、可共享的智能体时代。