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伯恩斯坦 全球自动化与人形机器人：从自主性到泛化·脑模型发展进展（Figure AI Helix 2.5）

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摘要

伯恩斯坦评估了 Figure AI 最新脑模型 Helix 2.5 在 30 个未见家庭中执行家务的表现，认为这代表了向“场景泛化”迈出的切实一步，但真正的零样本“任务泛化”仍有很长的路要走。 Helix 2.5 在未见家庭中执行整理客厅、叠毛巾与铺床三项任务，取得了 56% 的综合成功率。 该模型使用专有第一人称人类任务视频数据集 Index 进行预训练，使零样本成功率从 9% 提升至 56%，并将达到前代 Helix 02 性能所需的数据量减少了一半。 截至 8 月，Index 已积累 23mn 视频，并以每秒约 35 分钟新人类经验的速度增长。 行业趋势显示数据与脑模型的深度融合正成为关键护城河，遥操作因缺乏可扩展性或被逐步淘汰，而预训练大模型正转向从头训练专有数据。 覆盖标的方面，伯恩斯坦维持基恩士（6861.JP，目标价 JPY 95,000）、康耐视（CGNX，目标价 USD 85.00）、发那科（6954.JP，目标价 JPY 7,200）、哈默纳科（6324.JP，目标价 JPY 7,800）、汇川技术（300124.CH，目标价 RMB 82）的跑赢大市（Outperform）评级，以及埃斯顿（002747.CH / 2715.HK）的市场表现（Market-Perform）评级。

主要观点

  • Helix 2.5 在 30 个此前从未见过的家庭中完成了整理客厅、叠毛巾和铺床三项任务，整体成功率达到 56%，体现了全身运动与操作能力。
  • 伯恩斯坦认为当前进展属于“场景泛化”而非“任务泛化”，因为机器人针对这三项任务进行了专门训练，且物体与摆放的变化有限，真正的零样本任务泛化仍很遥远。
  • 利用专有第一人称人类视频数据集 Index 进行预训练，使三项任务的简单平均零样本成功率从 9% 跃升至 56%，并将达到 Helix 02 水平所需的数据量减半。
  • 单项任务在 30 个家庭中的零样本成功率分别提高：叠毛巾由 11% 提升至 62%，客厅整理由 8% 提升至 67%，铺床由 5% 提升至 40%。
  • Figure 报告了初步的扩展定律（scaling law）证据，随着“人到机器人”预训练数据的扩大，动作预测损失（action-prediction loss）持续下降。
  • 截至 8 月，Index 数据集包含 23mn 视频，且以每秒约 35 分钟新人类经验的速度增加；每收集 1k 小时数据即涵盖 373 项任务、1146 个操作物体和 116 个环境。
  • Index 应用的周活跃用户数增长迅猛，从 5 月 1 日的 99 人迅速上升至 8 月 21 日的 44,436 人。
  • 数据与机器人脑模型的深度整合正在成为核心护城河，遥操作（teleoperation）因缺乏扩展性很可能被逐步淘汰，固定权重的视觉语言模型正被基于专有数据从头训练的模型取代。

论述逻辑

  • 通过测试 Helix 2.5 在 30 个全新家庭环境中执行 3 类家务的 56% 成功率表现 -> 确立了其实现从未见场景中操作的“场景泛化”突破 -> 但因任务类型和物体变化仍受限，推导出目前尚未实现真正的零样本“任务泛化”。
  • 对比使用 Index 数据集前后的成功率（9% vs 56%）及数据效率翻倍 -> 结合动作预测损失随数据规模扩大持续下降 -> 验证了第一人称人类视频预训练在具身智能中的有效性与扩展定律（scaling law）。
  • 结合行业最新进展（如智元机器人的 GE-ACT 2.0 及基于 100 万小时人类视频训练的 Dyna 2.0） -> 得出具身智能从微调固定模型转向端到端专有训练、从昂贵遥操作转向规模化人类视频采集的行业演进结论。

关键展望

  • 真正的零样本跨任务泛化（zero-shot task generalization）在当前技术下仍有很长的路要走。
  • 遥操作（teleoperation）收集机器人真实数据的方式由于缺乏可扩展性，未来很可能会被逐步淘汰。
  • 全球自动化行业面临下行风险，主要包括主要经济体产能利用率弱于预期、全球自动化需求推迟或弱于预期，以及日元升值、贸易摩擦和市场份额竞争风险。

推荐标的

  • 基恩士（Keyence, 6861.JP）：评级跑赢大市（Outperform），目标价 JPY 95,000。基于 1 年前瞻 EBITDA 预测 JPY 913.2bn 及 22x EV/EBITDA 倍数定价。
  • 康耐视（Cognex, CGNX）：评级跑赢大市（Outperform），目标价 USD 85.00。基于 1 年前瞻 EBITDA 预测 USD 372.6 million 及 36.5x EV/EBITDA 倍数定价。
  • 发那科（Fanuc, 6954.JP）：评级跑赢大市（Outperform），目标价 JPY 7,200.00。基于 1 年前瞻 EBITDA 预测 JPY 255 bn 及 23.0x EV/EBITDA 倍数定价。
  • 哈默纳科（Harmonic Drive Systems, 6324.JP）：评级跑赢大市（Outperform），目标价 JPY 7,800.00。基于 1 年前瞻 EBITDA 预测 JPY 16,194 mn 及 45.5x EV/EBITDA 倍数定价。
  • 汇川技术（Shenzhen Inovance, 300124.CH）：评级跑赢大市（Outperform），目标价 RMB 82.00。基于 1 年前瞻 EBITDA 预测 RMB 8971.6 million 及 24.0x EV/EBITDA 倍数定价。
  • 埃斯顿（Estun, 002747.CH / 2715.HK）：评级市场表现（Market-Perform），A股目标价 RMB 31.60，H股目标价 HKD 17.12。基于 1 年前瞻 EBITDA 预测 RMB 681.4mn 及 45.5x EV/EBITDA 倍数定价。

关键图表

图1. 使用Figure专有数据集Index预训练的模型提高了成功率

**图1. 使用Figure专有数据集Index预训练的模型提高了成功率**

图2. 自推出以来，向Index贡献数据的活跃用户迅速增加

**图2. 自推出以来，向Index贡献数据的活跃用户迅速增加**

图3. 机器人脑模型的最新发展凸显了数据模态扩展、数据与脑融合、规模化及泛化能力

**图3. 机器人脑模型的最新发展凸显了数据模态扩展、数据与脑融合、规模化及泛化能力**

图4. 收盘价

**图4. 收盘价**

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