Figure、Helix 02でリビング全体の片付けを実演 単一 neural system で locomotion と manipulation を統合

Figureは2026年3月9日、humanoid system Helix 02の新しいデモを公開した。タイトルは Helix 02 Living Room Tidy で、Figureはこの system を pixels から全身を直接制御する single neural system と説明している。今回の焦点は単一の manipulation 技能ではなく、living room 全体を移動しながら片付ける long-horizon autonomy にある。

Figureが難しさとして挙げるのは、環境が非定型で絶えず変化することだ。倉庫や工場のような構造化タスクと異なり、リビングの片付けでは locomotion、dexterous manipulation、tool use、planning を同時にこなす必要がある。Figureによれば、Helix 02は部屋を歩き回りながら objects、tools、containers を連続的に扱い、whole-body の end-to-end cleanup を実行したという。

Figureが示した新しい行動

• spray bottle と towel を使った surface cleaning
• towel を持ち替えたり一時的に体に保持したりする flexible object handling
• bin を両手で持ちながら blocks を入れる bimanual manipulation
• container を片腕に抱えて両手を空ける whole-body strategy
• pillow を couch に投げ戻し、remote を持ち直して TV を消す dynamic task execution
• coffee table と couch の狭い隙間を side-step で通過する precise foot placement

Figureは、これらの行動が新しい algorithm や special-case engineering なしで、data を追加するだけで学習されたと主張している。また、以前の task に使っていた same general-purpose architecture が今回の room-scale cleanup にも使われたとしている。この主張が保たれるなら、capability の拡張は task ごとの controller 追加よりも、data scaling によって進む可能性を示す。

なぜ重要かも明確だ。living room tidy は人間には日常作業でも、robot にとっては sensing、walking、grasping、tool use、sequencing を同時に要求する高密度な benchmark に近い。Figureは、単一 model を home と workplace の両方で使える方向へ押し広げられると示そうとしている。

もちろん、現時点で公開されたのは company demo であり、product-level の reliability、speed、failure recovery が十分かは別問題だ。それでも、2026年3月9日の今回の結果は、humanoid robotics が point demo から room-scale generality へ向かっていることを示す重要なシグナルといえる。