Figure Helix 2.5：在 30 个陌生家庭里做家务

一句话： Figure 新模型 Helix 2.5 在湾区 30 个家庭中完成三项家务，事先没有在这些家庭采集任何数据。用 Figure 的人类行为数据集 Index 预训练后，整任务成功率从 9%（从零训练）提升到 56%。

Figure 展示了什么

• 一个基础模型，三种行为：整理客厅、叠毛巾、铺床。
• 零样本：测试家庭里没有数据采集、微调或适配；只有整项任务全部完成才算成功。
• Figure 表示，随着 Index 数据增加，迁移效果平稳提升，“足以测出缩放定律”。

背后的算力

9 月 3 日，Nscale 宣布与 Figure 签订多年协议，最多提供 10 万块 NVIDIA Vera Rubin GPU，2027 年下半年起在得州 Barstow 部署，初始算力承诺 35 亿美元，计划扩大到 60 亿美元以上，Nscale 同时入股。另据 The Information 10 月 7 日报道，英伟达曾讨论再向 Figure 投资 10 亿美元，交易尚未确认。

为什么重要

家庭是人形机器人最难的考场：每个户型和物品都不一样。56% 的严格成功率离产品化还远，但它说明大规模预训练——具身智能和 VLA 模型背后的路线——能迁移到机器人从未见过的环境。