Figure AI
Figure AI
来源： wiki/sources/industry-batch-d-trends-hardware
相关概念： wiki/concepts/embodied-ai, wiki/concepts/world-model-four-routes
概览
Figure AI是美国人形机器人公司，2026年因200小时连续直播分拣快递而引发广泛讨论。
200小时直播分拣事件
事件： 3台Figure人形机器人连续不间断分拣包裹200小时，含一场人机大战。
人机大战结果：
- 人类：12,924件（2.79秒/件）
- 机器人：12,732件（2.83秒/件）
- 差距：0.04秒/件，人类险胜
暴露的问题：
1. 准确率不足： 大量包裹夹不稳掉落，掉了也不知道捡
2. 缺乏变通： 遇到困难反复较劲，无plan B
3. 幻觉动作： 做跟任务无关的动作（如突然"开摩托"）
Helix-02模型架构
| 层级 | 参数规模 | 频率 | 功能 |
|---|---|---|---|
| 顶层 | 7B参数 VLM | 每秒7-9次 | 场景理解和任务决策 |
| 底层 | 千万级参数 | 1000Hz | 全身控制器 |
- 完全跑在本地芯片，不上云端大模型
- 原因：操控动作需要避免延迟（包裹滑过来必须迅速决定怎么抓）
- 代价：模型小，见过的世面少，只认识训练时见过的东西
商业化困境（傅盛分析）
环境差距
- 直播环境：光照恒定、温度适宜、传送带匀速、包裹规格统一
- 真实仓库：40度高温、粉尘、异形件、突发状况
维护成本
- 第一次预防性维护：购入第3个月
- 高强度运转：每3-6个月全面保养
- 谐波减速器寿命：7000-10000小时（单班3.5-5年，三班倒1.5-2年）
- 电池：2.3kWh，续航5小时，循环寿命500-1000次（2-3年需换）
- 计划外停机损失：制造业平均每小时26万美元，汽车制造业230万美元/小时
经济学
- Figure 03：全身30个自由度，手部20个
- 年维护费用占原价10%-20%
- 电池更换：1000-5000美元/组
- BotQ工厂计划年产12000台，但"谁买？"
"这更像一个科学项目，不是商业服务。" —— 俄亥俄州立大学工程学院院长Ayanna Howard
行业判断
- 5-10年内难在真实快递分拣中心看到人形机器人
- "便宜不过人工，好不过专用机械臂"
- 所有人形机器人都面临同样的物理约束：操控动作需要低延迟 → 模型必须跑在本地 → 认识范围有限
竞争对手
- Tesla Optimus
- 宇树科技（中国）
- 银河通用（中国）
- 软银旗下各机器人公司（详见wiki/entities/softbank-physical-ai）