何が起きたか
Figureは2026年1月27日、ヒューマノイドロボットの全身を単一のニューラルネットワークで制御する新モデル「Helix 02」を発表した。同社によると、Helix 02はキッチン全体での皿洗い機の積み下ろしを4分間にわたり、リセットや人間の介入なしで完遂する。これは「これまでにヒューマノイドが自律で達成した中で最長の時間軸・最も複雑なタスク」だと同社は主張している。
詳細
Helix 02は「System 0」「System 1」「System 2」の3層構成を採用する。System 0は全身制御の基盤モデルで、1000時間超の人間の動作データとシミュレーション強化学習で訓練され、従来の手書きC++コード10万9504行を単一のニューラルネットワークに置き換える。パラメータ数は1000万で、1kHzで全身の関節指令を出力する。System 1は全センサー（頭部カメラ、掌カメラ、指先触覚、全身固有受容）を入力とし、全身の関節目標を200Hzで生成する。System 2はシーン理解と言語処理を担い、「食洗機まで歩いて開ける」などの意味的目標を生成する。Figure 03に搭載された掌カメラと指先触覚センサーは3グラムの力も検出でき、紙クリップの感触も感知可能。デモでは、薬の錠剤の取り出し、注射器の正確な容量分注、自己遮蔽下での小さな不規則物体の分別など、従来は困難だった操作を実証した。
Key Facts
| Figureは2026年1月27日、全身自律制御モデル「Helix 02」を発表した。 | [1] |
| Helix 02は皿洗い機の積み下ろしを4分間、無介入で完遂する。 | [1] |
| System 0は1000時間超の人間の動作データで訓練され、10万9504行のC++コードを置き換える。 | [1] |
| System 0は1000万パラメータのニューラルネットワークで、1kHzで関節指令を出力する。 | [1] |
| Figure 03の指先触覚センサーは3グラムの力を検出できる。 | [1] |
本紙の見方
Figureが発表したHelix 02は、ヒューマノイドの全身制御を単一のニューラルネットワークに統合した点で、同社の従来モデルHelixからの明確な前進を示す。昨年のHelixが上半身のみをピクセルから制御していたのに対し、Helix 02は歩行・操作・バランスを一つの連続システムとして扱う。この「全身を一つのシステムとして扱う」設計は、従来のロボット工学が歩行と操作を別々のコントローラに分離し、ステートマシンで接合していたアプローチとは根本的に異なる。 本紙が過去に報じたTesla Optimusの初期導入が工場・物流に焦点を当てるという見方と比較すると、Figureは家庭内の複雑なタスク（皿洗い、薬の取り出し）をデモに選んでいる。これは家庭用途への布石とも読めるが、現時点ではあくまで研究段階の成果であり、量産や実用化の時期は未公表だ。 Helix 02の技術的な核心は、System 0が従来の手書きC++コード10万9504行を置き換えた点にある。これはロボット制御のパラダイム転換を示す。従来の工学的手法では、歩行・旋回・しゃがみ・到達など動作ごとに報酬関数を設計する必要があったが、System 0は人間の動作データから直接学習する。このアプローチは、ロボットの全身制御を「ソフトウェアの記述」から「データ駆動の学習」へと移行させるもので、業界全体の開発手法に影響を与える可能性がある。 また、Figure 03の掌カメラと指先触覚センサー（3グラムの力も検出）は、視覚と触覚を統合した器用な操作を可能にする。これは、単なる「見て動く」ロボットから「触って感じて動く」ロボットへの進化を示す。特に、自己遮蔽下での物体の分別や、薬の錠剤の取り出しといったタスクは、従来の視覚ベースのポリシーでは困難だった領域だ。 一方で、Helix 02の成果はすべて同社のデモ動画に基づいており、第三者による検証はまだない。また、4分間の皿洗いタスクは61の動作から構成されるが、これは特定の環境での実証であり、一般化の程度は不明だ。さらに、System 0の訓練データが1000時間の人間の動作データに依存している点は、データ収集のスケーラビリティが今後の課題となる。 業界構造への含意として、Figureが示した「全身を単一ネットワークで制御する」アプローチは、Boston DynamicsやTeslaなど競合他社の技術戦略に影響を与える可能性がある。特に、手書きコードの置き換えは、ロボット制御の開発コストを大幅に削減する可能性があり、ソフトウェア人材の流動性にも影響するだろう。 未確定の論点としては、Helix 02の量産時期、Figure 03のハードウェア仕様の詳細、System 0の実環境でのロバスト性、そして学習データの拡張方法が挙げられる。特に、1000時間の人間の動作データがどのように収集され、どの程度の多様性を持つのかは、今後の検証が必要だ。
なぜ重要か
Helix 02は、ヒューマノイドの全身制御をデータ駆動の単一モデルに統合した点で、ロボット工学の常識を覆す可能性がある。手書きコードの置き換えは、開発コストと時間を劇的に削減し、ロボットの実用化を加速させる。また、触覚と掌カメラによる器用な操作は、家庭や医療など、これまで自動化が難しかった分野への応用を拓く。
日本への影響
Helix 02の登場は、日本のロボット部品産業に影響を与える可能性がある。Figure 03の指先触覚センサーや掌カメラは、高精度なセンサー技術を要し、日本のセンサーメーカーにとって供給機会となり得る。一方で、System 0のようなデータ駆動の全身制御は、日本のロボットメーカーが強みとする「精巧な機構設計」と「制御工学」の価値を相対化する可能性がある。日本の産業用ロボットは、これまで手書きコードによる精密制御で競争力を築いてきたが、Helix 02のアプローチが主流になれば、ソフトウェアとデータの重要性が増し、日本の強みが弱まる可能性も考えられる。