关于F.03直播的一些有趣细节
我们之前展示过这项任务运行1小时。今天我们挑战连续运行8小时。出现故障的可能性很大。
应用场景是小型包裹分拣。F.03必须检测条形码，拾取包裹，并将其条形码面朝下放置在传送带上。机器人必须完全依靠摄像头像素进行推理。
人类平均每个包裹的处理时间约为3秒。F.03现在的速度已经接近人类。
这些机器人完全自主运行，搭载我们自主研发的神经网络Helix-02，该网络完全运行在F.03上（例如，AI推理在设备端完成）。
多个类人机器人联网并相互通信，以最大限度地延长传送带的正常运行时间。该系统设计为全天候运行。
机器人将持续工作直至电池电量不足（约3-4小时），然后自主请求另一个机器人进行切换，以最大限度地减少传送带停机时间。
这是一个多机器人协同工作系统，具有自主故障转移策略。如果机器人检测到问题，它会进行自我诊断；如果确实存在问题，它会自主前往维护地点并从备用机器人中请求更换——整个过程无需人工干预。
我用分析工具对直播视频进行了分析，以检测人为交互。机器人于1:48:35（直播时间为2:05:58）时触摸了自己的头部，持续了几秒钟。这正是人类在遇到紧急情况时会触摸耳朵或调整VR头显或眼镜的位置。
单一任务并不能真正展现它的全部能力。下次直播，我很想看看它在动态环境中的表现，比如人们与机器人互动，让它去拿饮料，人喝完后放在咖啡桌上，机器人把饮料扔进垃圾桶，然后根据上下文继续执行潜在任务列表中的其他任务，例如，在我看电视的时候不要吸尘。
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