Figure Helix 2.5: Humanoider Roboter arbeitet ohne Training in 30 unbekannten Wohnhäusern

Figure AI hat am 17. September 2026 das Steuermodell Helix 2.5 veröffentlicht und damit ein bemerkenswertes Experiment dokumentiert: Das Unternehmen mietete 30 Häuser in der Bay Area, in denen zuvor keinerlei Roboter-Trainingsdaten gesammelt worden waren, und schickte seinen humanoidem Roboter hinein — ohne Vor-Ort-Feinabstimmung, ohne Eingewöhnungsphase.

Was Helix 2.5 ist und kann

Helix 2.5 ist ein neuronales Steuermodell, das auf dem Index-Datensatz von Figure vortrainiert wurde. Index wurde am 25. August 2026 öffentlich vorgestellt; es handelt sich um eine Sammlung von Erstperson-Videoaufnahmen menschlicher Alltagsaktivitäten — pro 1.000 aufgezeichneten Stunden enthält der Datensatz nach Unternehmensangaben 373 unterschiedliche Aufgaben, 1.146 verschiedene manipulierte Objekte und 116 verschiedene Umgebungen.

Das Modell produziert aus diesem gemeinsamen Fundament drei unterschiedliche Verhaltensweisen:

1. Wohnzimmer aufräumen (Spielzeug, Kissen und ähnliche Gegenstände sortieren)
2. Handtücher falten
3. Betten machen

Die Ergebnisse im Detail

Über alle drei Aufgaben und alle 30 Häuser hinweg erzielte Helix 2.5 237 erfolgreiche Durchführungen von 420 Versuchen — eine Erfolgsquote von 56 Prozent. Besonders hervorzuheben: In jedem der 30 Häuser gelang mindestens ein erfolgreicher Durchlauf.

Der direkte Vergleich macht den Wert des Vortrainings deutlich. Eine ansonsten identische Architektur, die von Grund auf auf denselben Aufgaben trainiert wurde, erzielte lediglich 9 Prozent — das Index-Vortraining steigerte die Leistung also auf das Sechsfache.

Einordnung: Was das bedeutet

Die Fähigkeit zur Zero-Shot-Generalisierung — also das Ausführen erlernter Aufgaben in völlig unbekannten Umgebungen ohne zusätzliche Anpassung — gilt als eine der zentralen Hürden für den Einsatz humanoider Roboter im Haushalt. Bisherige Systeme benötigten typischerweise aufwendige Einrichtungsphasen oder lieferten in neuen Umgebungen stark abfallende Leistungen.

Mit einer Erfolgsquote von 56 Prozent ist Helix 2.5 noch weit von zuverlässiger Alltagstauglichkeit entfernt. Dennoch stellt der Sprung von 9 auf 56 Prozent durch skaliertes Vortraining auf menschlichen Verhaltensdaten einen methodisch relevanten Fortschritt dar: Große Datensätze, wie sie Figure mit der Index-Plattform aufbaut, könnten einen ähnlichen Skalierungseffekt für Roboterkontrolle ermöglichen, wie er in der Sprachmodellierung beobachtet wurde.

Figure AI hat keine kommerzielle Zeitplanung oder Preisangaben für den Heimbereich veröffentlicht. Der Konzern ist derzeit vor allem in der Fertigung aktiv — etwa in einer gemeinsamen Pilotanlage mit BMW.