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Figure CEO 稱人形機(jī)器人已進(jìn)入 AGI 工程驗(yàn)證期，預(yù)計(jì)四年內(nèi)部署 10 萬臺(tái)設(shè)備，并具備本地執(zhí)行能力，有望成為繼手機(jī)之后的下一個(gè)通用平臺(tái)。本文深入解析人形機(jī)器人的技術(shù)進(jìn)展、部署策略及未來愿景。

Figure 創(chuàng)始人 Brett Adcock 與工程負(fù)責(zé)人 Scott Achorn 日前參加了 Gemini 開發(fā)者關(guān)系負(fù)責(zé)人 ?Logan Kilpatrick 主持的一場對談，系統(tǒng)回顧了團(tuán)隊(duì)在機(jī)器人軟硬件系統(tǒng)上的最新進(jìn)展。

Brett Adcock ?此前創(chuàng)辦過電動(dòng)垂直起降飛行器公司 Archer Aviation 與人才平臺(tái) Vettery，具備工程執(zhí)行與融資經(jīng)驗(yàn)；Scott Achorn 曾任 Tesla Autopilot 工程負(fù)責(zé)人，主導(dǎo)核心安全系統(tǒng)與控制模塊的設(shè)計(jì)。

兩人共同推動(dòng) Figure AI 從第一性原理重構(gòu)機(jī)器人平臺(tái)，放棄傳統(tǒng)液壓方案，轉(zhuǎn)向全電驅(qū)機(jī)電結(jié)構(gòu)，并構(gòu)建本地部署的神經(jīng)控制系統(tǒng) Helix，在不到一年時(shí)間內(nèi)，完成了具備穩(wěn)定步態(tài)與操作能力的原型機(jī)迭代。

Brett Adcock 表示，人形機(jī)器人正被視為 AGI 的關(guān)鍵物理形態(tài)之一，其部署節(jié)奏已進(jìn)入面向現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)的工程化階段，而在物流、制造、醫(yī)療等高標(biāo)準(zhǔn)化行業(yè)，原型機(jī)器人已可穩(wěn)定執(zhí)行無需人工干預(yù)的流程任務(wù)。

AGI 進(jìn)入工程化驗(yàn)證期

人形機(jī)器人正在進(jìn)入面向現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)的部署階段。在多個(gè)研發(fā)路徑中，其被確定為 AGI 的重要承載形態(tài)之一。

伴隨技術(shù)體系的完善，機(jī)器人進(jìn)入家庭與公共場景的時(shí)間周期正在縮短。依照當(dāng)前的硬件成熟度與控制系統(tǒng)能力，這類機(jī)器人已開始在部分試點(diǎn)場景中以較高密度部署，用于執(zhí)行指定物理空間中的連續(xù)性任務(wù)。

當(dāng)前進(jìn)展的基礎(chǔ)來自于機(jī)電系統(tǒng)的系統(tǒng)性改進(jìn)。在過去數(shù)年內(nèi)，一套以電驅(qū)動(dòng)為核心的機(jī)電平臺(tái)逐步成型，并已在多個(gè)原型設(shè)備上實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定運(yùn)行。該系統(tǒng)已通過內(nèi)部與外部試點(diǎn)驗(yàn)證，在安全性與任務(wù)連續(xù)性方面表現(xiàn)出與航天設(shè)備接近的穩(wěn)定水平。

與十年前以液壓驅(qū)動(dòng)為主的系統(tǒng)相比，如今的全電結(jié)構(gòu)在泄壓控制、維護(hù)難度與使用安全性方面已構(gòu)成明顯分野，早期液壓系統(tǒng)因承壓不穩(wěn)與泄漏風(fēng)險(xiǎn)而帶來的運(yùn)行障礙已基本不再出現(xiàn)。

與硬件系統(tǒng)同步演進(jìn)的，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在機(jī)器人本地的部署能力。在此之前，機(jī)器人多數(shù)依賴預(yù)設(shè)路徑與規(guī)則庫進(jìn)行動(dòng)作規(guī)劃，難以適應(yīng)實(shí)際作業(yè)中的動(dòng)態(tài)變化。而當(dāng)前系統(tǒng)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，已能在本地獨(dú)立完成多項(xiàng)連續(xù)動(dòng)作指令的生成與執(zhí)行。

例如，在一段公開演示視頻中，機(jī)器人設(shè)備在標(biāo)準(zhǔn)物流場景下連續(xù)完成 60 分鐘揀選與轉(zhuǎn)運(yùn)任務(wù)，控制過程完全依托于本地的 S1 Helix 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，未出現(xiàn)中斷或人為干預(yù)。

該系統(tǒng)在動(dòng)作節(jié)奏、路徑修正、物體識(shí)別與反饋響應(yīng)等方面的穩(wěn)定性，已超過傳統(tǒng)基于伺服邏輯的控制方案。在架構(gòu)路徑的設(shè)定上，項(xiàng)目從一開始即排除了輪式移動(dòng)平臺(tái)與局部執(zhí)行結(jié)構(gòu)等形態(tài)，直接確立人形機(jī)器人為產(chǎn)品開發(fā)的核心方向。

Figure 在成立初期即完成愿景文檔，并以此為依據(jù)提交注冊與研發(fā)啟動(dòng)流程。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，團(tuán)隊(duì)明確回避了“過渡性方案”或最小功能單元的迭代策略，所有資源集中于完整人形結(jié)構(gòu)的搭建與測試，直接推進(jìn)系統(tǒng)的端到端建設(shè)

資金來源方面，團(tuán)隊(duì)依托早期項(xiàng)目的資本積累與自籌路徑，自 Figure 設(shè)立起即進(jìn)入百萬美元級(jí)別的月度投入強(qiáng)度。項(xiàng)目啟動(dòng)后五個(gè)月內(nèi)，研發(fā)節(jié)奏加快，核心結(jié)構(gòu)逐步成型，并于不到一年時(shí)間內(nèi)完成首套具備自主步態(tài)能力的原型機(jī)器人系統(tǒng)。

相關(guān)硬件總成、動(dòng)作控制鏈路與本地運(yùn)行模型均由內(nèi)部完成構(gòu)建與調(diào)試。在當(dāng)前以深科技為主導(dǎo)的投資周期中，該類項(xiàng)目的推進(jìn)節(jié)奏已被資本接受，相關(guān)機(jī)構(gòu)也逐步將其視為具備部署可行性的技術(shù)平臺(tái)之一。

在能力覆蓋范圍上，人形架構(gòu)與傳統(tǒng)低維設(shè)備如掃地機(jī)器人或定向分揀機(jī)械臂存在本質(zhì)差異。前者在運(yùn)動(dòng)自由度、負(fù)載變化適應(yīng)性及任務(wù)泛化能力上具備更高彈性，在特定場景下可替代多項(xiàng)原本由人工執(zhí)行的操作流程。

在核心能力達(dá)標(biāo)后，這類系統(tǒng)開始在有限空間中承擔(dān)全天候連續(xù)作業(yè)任務(wù)，由早期演示轉(zhuǎn)入封閉環(huán)境內(nèi)的階段性運(yùn)行測試，逐步進(jìn)入工程驗(yàn)證階段。

在最新的部署中，部分原型系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)長時(shí)間作業(yè)不中斷，系統(tǒng)開始具備任務(wù)軌跡穩(wěn)定復(fù)現(xiàn)能力，通過連續(xù)運(yùn)行積累可用于多場景遷移的反饋數(shù)據(jù)。在多輪迭代中，硬件與算法的結(jié)合開始反映在實(shí)際執(zhí)行效果上，機(jī)器人作為物理執(zhí)行單元的特性在真實(shí)場景中逐步體現(xiàn)，產(chǎn)品的部署路徑也隨之向更大規(guī)模推進(jìn)。

硬件創(chuàng)業(yè)與市場采納雙重挑戰(zhàn)

在從軟件轉(zhuǎn)向硬件的過程中，工程周期與資源投入的時(shí)間維度被大幅拉長。從產(chǎn)品策劃到系統(tǒng)集成，硬件開發(fā)周期受制于物理約束，既不可壓縮，也伴隨更高不確定性。

硬件系統(tǒng)無法像代碼模塊那樣通過版本控制或遠(yuǎn)程部署隨時(shí)更新，涉及零部件采購、供應(yīng)鏈建設(shè)、工藝打樣與批量制造，每一環(huán)都需前置完成。一個(gè)在軟件中可在數(shù)天內(nèi)部署的方案，在硬件體系中往往需要一年以上的驗(yàn)證周期。

項(xiàng)目組以完整系統(tǒng)構(gòu)建為目標(biāo)，需先搭建生產(chǎn)所需的上下游關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，并采購實(shí)體元件構(gòu)建可運(yùn)行的機(jī)械系統(tǒng)。在這個(gè)過程中，任何技術(shù)迭代都意味著高額成本，必須通過實(shí)物建模、裝配與調(diào)試后，才能驗(yàn)證假設(shè)是否成立。

硬件項(xiàng)目每一次技術(shù)迭代都需付出高昂成本，驗(yàn)證過程無法回退，整體更接近一種‘重資產(chǎn)、不可逆’的產(chǎn)品演化路徑。此外，硬件產(chǎn)品在完成樣機(jī)階段后，還需面臨生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化與推廣鏈路的搭建。復(fù)制路徑涉及從工藝打樣到供應(yīng)交付的完整制造鏈條，遠(yuǎn)超軟件時(shí)代的版本迭代邏輯。

尤其在人形機(jī)器人這類高復(fù)雜度產(chǎn)品中，其推廣路徑無法照搬傳統(tǒng) SaaS 模型的增長邏輯，涉及設(shè)備安裝、場景適配、遠(yuǎn)程運(yùn)維等長期運(yùn)轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。

盡管如此，物理工程系統(tǒng)所帶來的直接反饋，也成為該團(tuán)隊(duì)最顯著的激勵(lì)來源之一。相較于在瀏覽器中點(diǎn)擊操作的代碼成果，實(shí)物的運(yùn)行狀態(tài)、結(jié)構(gòu)響應(yīng)與動(dòng)作精度提供了更具實(shí)體感的“完成度確認(rèn)”。

從團(tuán)隊(duì)成員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來看，在完成軟件創(chuàng)業(yè)周期后，轉(zhuǎn)向硬件系統(tǒng)的開發(fā)反而帶來了更清晰的節(jié)奏感與工程確定性。只要目標(biāo)方向明確，系統(tǒng)可依據(jù)既有物理規(guī)律進(jìn)行建模與迭代，不再依賴對用戶偏好或市場反饋的不斷試探。

在市場路徑規(guī)劃上，F(xiàn)igure 采取并行推進(jìn)的方式，分別探索家庭與職場兩類場景。前者高度非結(jié)構(gòu)化，場景復(fù)雜度高；后者具備標(biāo)準(zhǔn)化程度較高的環(huán)境特征，部署門檻相對可控。

盡管從想象空間看相比家庭場景的潛在使用頻率與覆蓋人群，企業(yè)客戶在結(jié)構(gòu)清晰度與單位價(jià)值密度上更具現(xiàn)實(shí)部署優(yōu)勢，家庭機(jī)器人似乎存在更廣闊的使用頻率與覆蓋人群，但在現(xiàn)實(shí)商業(yè)路徑上，企業(yè)用戶的付費(fèi)能力、場景結(jié)構(gòu)清晰度與單位價(jià)值密度都顯著優(yōu)于消費(fèi)側(cè)。

當(dāng)前產(chǎn)品以職場應(yīng)用為主要部署場域，包括物流、制造、醫(yī)療、建筑等具備重復(fù)性任務(wù)結(jié)構(gòu)的行業(yè)。機(jī)器人硬件的尺寸、關(guān)節(jié)自由度與負(fù)載能力，已足以覆蓋部分替代人工操作的場景需求。

在應(yīng)用篩選邏輯上，團(tuán)隊(duì)并未沿著“先發(fā)現(xiàn)應(yīng)用，再尋找客戶”的路徑推進(jìn)，而是通過分析不同產(chǎn)業(yè)鏈條中的人工密集環(huán)節(jié)，主動(dòng)選定若干高落地潛力的行業(yè)進(jìn)行前置調(diào)研。

其中，在與某家物流企業(yè)接觸過程中，團(tuán)隊(duì)通過現(xiàn)場走訪發(fā)現(xiàn)其小型包裹分揀任務(wù)長期依賴人工完成，環(huán)節(jié)多、任務(wù)量大，且由于包裝尺寸、材質(zhì)、堆疊方式各異，傳統(tǒng)規(guī)則式控制方案無法勝任。針對這一結(jié)構(gòu)問題，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了專用于該任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以實(shí)地作業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)控制模型優(yōu)化。

機(jī)器人在幾天內(nèi)完成訓(xùn)練，達(dá)到平均每 3.5 至 4 秒處理一個(gè)包裹的穩(wěn)定節(jié)奏，可實(shí)現(xiàn)條碼識(shí)別、姿態(tài)調(diào)整、路徑優(yōu)化與主動(dòng)規(guī)避等連續(xù)操作，展現(xiàn)出對非結(jié)構(gòu)物體的動(dòng)態(tài)處理能力。

這一部署實(shí)踐成為當(dāng)前系統(tǒng)能力的主要技術(shù)反饋來源之一。在硬件維度不斷完善的同時(shí)，控制系統(tǒng)能力的演進(jìn)也被實(shí)地任務(wù)反哺，以構(gòu)建“通用執(zhí)行器”所需的長期學(xué)習(xí)架構(gòu)。

Figure 目前的策略是在職場高標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境中搭建通用能力基線，并逐步構(gòu)建不同任務(wù)之間的共享技能結(jié)構(gòu)，使未來的機(jī)器人平臺(tái)可在不同領(lǐng)域間實(shí)現(xiàn)知識(shí)遷移與任務(wù)泛化。

家庭應(yīng)用的推進(jìn)仍在進(jìn)行，但因場景異質(zhì)性極高、用戶需求變化頻繁，短期內(nèi)仍需更多樣本支持與測試閉環(huán)。階段性策略明確以職場部署為能力基線，家庭路徑仍處探索期，預(yù)計(jì)數(shù)年內(nèi)才具備規(guī)?；赡?。

四年內(nèi)部署 10 萬臺(tái)設(shè)備

在軟硬件能力相互促進(jìn)的背景下，機(jī)器人系統(tǒng)的性能提升正逐步轉(zhuǎn)向以部署規(guī)模為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)體系驅(qū)動(dòng)。

Figure 當(dāng)前的核心策略之一，是將大量設(shè)備投放至實(shí)際運(yùn)行場景，通過物理交互積累操作經(jīng)驗(yàn)，并構(gòu)建本地反饋回路，這種基于現(xiàn)實(shí)任務(wù)的自我迭代機(jī)制，正在成為系統(tǒng)演化的主要路徑；此外，部署過程中收集的數(shù)據(jù)持續(xù)用于優(yōu)化動(dòng)作路徑與感知精度，部分模型還通過“軌跡復(fù)用”機(jī)制，在不同設(shè)備間共享微調(diào)結(jié)果，構(gòu)成一個(gè)分布式的預(yù)訓(xùn)練與同步架構(gòu)。

相比依賴中心服務(wù)器集中建模的傳統(tǒng)方式，這種方法更強(qiáng)調(diào)現(xiàn)場學(xué)習(xí)與終端間橫向同步，從而在多點(diǎn)部署中形成遞進(jìn)式的閉環(huán)系統(tǒng)，將此機(jī)制視為構(gòu)建系統(tǒng)護(hù)城河的關(guān)鍵通道之一。

制造能力也在同步擴(kuò)展。新建的專用生產(chǎn)中心 Baku 已啟動(dòng) Figure 3 的量產(chǎn)流程，這代產(chǎn)品結(jié)構(gòu)針對批量制造進(jìn)行優(yōu)化，硬件成本較前代下降約 90%，為后續(xù)大規(guī)模部署提供前提保障。

當(dāng)前系統(tǒng)已在環(huán)境適應(yīng)性、語音理解與自主運(yùn)動(dòng)等方面形成穩(wěn)定性能，下一階段的主要瓶頸正轉(zhuǎn)向制造系統(tǒng)能否支撐百萬級(jí)產(chǎn)能輸出。Figure 正探索借鑒消費(fèi)電子供應(yīng)鏈的生產(chǎn)機(jī)制，在保證質(zhì)量的前提下實(shí)現(xiàn)高頻制造。

產(chǎn)品在功能指標(biāo)上已逼近人類基礎(chǔ)操作能力，包括移動(dòng)速度、負(fù)載穩(wěn)定性與關(guān)節(jié)自由度等維度；當(dāng)前目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)無需人工干預(yù)的連續(xù)作業(yè)能力，并通過多地部署收集性能樣本，以推動(dòng)系統(tǒng)向大規(guī)模工程化遷移。

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，F(xiàn)igure 將外觀結(jié)構(gòu)與交互機(jī)制視為系統(tǒng)能力的一部分。針對家庭與職場的差異環(huán)境，設(shè)計(jì)策略并未采用弱化存在感的方向，而是通過結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性與控制精度建立信任，同時(shí)避免使用擬人化界面或動(dòng)畫元素，防止用戶對能力產(chǎn)生誤解。而家庭部署面臨的主要難點(diǎn)包括環(huán)境異構(gòu)性、路徑規(guī)劃復(fù)雜度以及行為安全語義解析。

為此，F(xiàn)igure 研發(fā)了具備 360 度覆蓋的視覺與感知系統(tǒng)，并在路徑?jīng)Q策中引入多層冗余控制，以確保機(jī)器人在面對液體、火源等危險(xiǎn)元素時(shí)具備預(yù)判與回避能力。

控制系統(tǒng)方面，當(dāng)前架構(gòu)已支持自然語言交互作為主入口，每臺(tái)設(shè)備配備獨(dú)立 eSIM 通信模塊，可接收遠(yuǎn)程語音或文本指令，并通過本地語言模型解析任務(wù)目標(biāo)，替代傳統(tǒng)按鈕或 App 輸入。

安全機(jī)制被視為系統(tǒng)底層組成部分。產(chǎn)品設(shè)置了不可覆蓋的本地行為權(quán)限區(qū)，禁止 root 權(quán)限獲取，避免外部干預(yù)控制鏈路。同時(shí)，F(xiàn)igure 內(nèi)部已組建專職的信息安全團(tuán)隊(duì)，覆蓋產(chǎn)品安全、網(wǎng)絡(luò)安全與權(quán)限管理三大模塊，目標(biāo)是構(gòu)建覆蓋家庭與工業(yè)場景的長期信任體系。

在路徑規(guī)劃上，F(xiàn)igure 判斷未來數(shù)年為部署能力擴(kuò)張的關(guān)鍵窗口，目標(biāo)是在四年內(nèi)部署 10 萬臺(tái)設(shè)備，完成全國性與跨行業(yè)的系統(tǒng)落地。目前，F(xiàn)igure 已在多個(gè)試驗(yàn)場景中進(jìn)行部署，并通過實(shí)際任務(wù)適配不斷積累分布式調(diào)度、運(yùn)維與學(xué)習(xí)機(jī)制的系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)。

整個(gè)系統(tǒng)的長期建設(shè)方向集中在三條主線：一是跨任務(wù)遷移學(xué)習(xí)的效率提升；二是制造系統(tǒng)的規(guī)模彈性；三是人與機(jī)器人之間的任務(wù)協(xié)同機(jī)制。

在多個(gè)封閉場景中，機(jī)器人已實(shí)現(xiàn)近乎獨(dú)立的流程執(zhí)行。當(dāng)前研發(fā)重心正在縮小人工介入比重，增強(qiáng)任務(wù)分工連續(xù)性，為百萬級(jí)部署提前打通全鏈路能力。

訓(xùn)練機(jī)制演進(jìn)與長期平臺(tái)構(gòu)想

在機(jī)器人系統(tǒng)部署節(jié)奏加快的背景下，訓(xùn)練機(jī)制正從靜態(tài)模型開發(fā)轉(zhuǎn)向基于實(shí)際操作數(shù)據(jù)的增量式優(yōu)化。

由于機(jī)器人屬于物理設(shè)備，其擴(kuò)張路徑不同于軟件的復(fù)制邏輯，每一臺(tái)都需在硬件層面完成組裝、調(diào)試與標(biāo)定，真正的挑戰(zhàn)不在于制造能力，而在于是否能使每一臺(tái)機(jī)器人在具體場景中實(shí)現(xiàn)有效運(yùn)作、具備穩(wěn)定執(zhí)行價(jià)值。

近期在物流場景中的實(shí)驗(yàn)表明，團(tuán)隊(duì)通過僅 60 小時(shí)的新數(shù)據(jù)訓(xùn)練 Helix 控制系統(tǒng)，使原本未具備物流操作能力的機(jī)器人完成了連續(xù)分揀任務(wù)。這驗(yàn)證了局部數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的快速適配能力，也成為當(dāng)前訓(xùn)練路徑策略的重要依據(jù)之一。

Figure 設(shè)想，若能采集上億小時(shí)、甚至數(shù)十億小時(shí)的人類操作軌跡，模型的通用性將實(shí)現(xiàn)躍遷，支撐全球范圍的廣泛部署。為實(shí)現(xiàn)上述路徑，模型壓縮與本地部署技術(shù)同步推進(jìn)。視覺語言模型（VLM）已成為 Helix 系統(tǒng)的核心組件，在產(chǎn)品端形成具備語義定位與指令映射能力的低延遲“大腦”模塊。

當(dāng)前部署的 S2 模型以每秒 7–9Hz 的頻率運(yùn)行，并與下層 transformer 策略模塊協(xié)同執(zhí)行，確保本地高頻任務(wù)響應(yīng)的實(shí)時(shí)性。在硬件約束條件下，該架構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，在保持功耗控制與物理反饋準(zhǔn)確性的同時(shí)，保障計(jì)算性能。

然而，系統(tǒng)目前仍不具備對物體剛性、表面紋理、自身狀態(tài)等復(fù)雜物理屬性的完整理解，這些維度大多仍需通過工程手段手動(dòng)嵌入。現(xiàn)實(shí)世界尚不存在可遷移的大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)源，需構(gòu)建一整套以實(shí)地交互為核心的訓(xùn)練體系，以支持模型在多元物理環(huán)境下的泛化能力成長。

當(dāng)前公司約 20% 的研發(fā)資源聚焦于 Helix 訓(xùn)練系統(tǒng)，專注提升模型的學(xué)習(xí)速度與適應(yīng)路徑，目標(biāo)是構(gòu)建具備自學(xué)習(xí)能力的控制架構(gòu)，使機(jī)器人能在短時(shí)間內(nèi)習(xí)得新任務(wù)并完成行為回傳，從而反饋修正統(tǒng)一基礎(chǔ)模型。

與此同時(shí)，產(chǎn)品制造體系也在持續(xù)演進(jìn)。新制造設(shè)施 Baku 已投入運(yùn)行，作為 Figure 3 的專用生產(chǎn)中心，完成了初步產(chǎn)線調(diào)試并啟動(dòng)量產(chǎn)流程。

該代產(chǎn)品在結(jié)構(gòu)層面針對制造與運(yùn)維流程優(yōu)化，硬件成本相較前代下降約 90%，為后續(xù)的大規(guī)模部署提供了前提條件。目前系統(tǒng)在環(huán)境適應(yīng)性、語音理解與自主運(yùn)動(dòng)方面已具備穩(wěn)定性能，下一階段的核心挑戰(zhàn)在于制造能力能否支撐百萬級(jí)別的部署需求。

在產(chǎn)品平臺(tái)日益完善的同時(shí)，F(xiàn)igure 也在思考系統(tǒng)部署后的社會(huì)結(jié)構(gòu)演化趨勢。人形機(jī)器人在動(dòng)作控制、穩(wěn)定性與環(huán)境適配方面正逐步逼近可替代人類執(zhí)行任務(wù)的臨界點(diǎn)。一旦進(jìn)入規(guī)模化部署階段，“工作”本身的定義將被重構(gòu)，重復(fù)性任務(wù)將被系統(tǒng)性轉(zhuǎn)移至機(jī)器人平臺(tái)，執(zhí)行與否將更趨向個(gè)人選擇。

在實(shí)際生產(chǎn)中，部分機(jī)器人已可完成自身部件的組裝任務(wù)，體現(xiàn)出系統(tǒng)在工業(yè)閉環(huán)中的實(shí)用性與迭代基礎(chǔ)。圍繞人類角色與時(shí)間結(jié)構(gòu)的變遷，F(xiàn)igure 判斷，機(jī)器人平臺(tái)將在經(jīng)歷一段社會(huì)適配期后，與家庭、職場等基礎(chǔ)服務(wù)結(jié)構(gòu)深度綁定，成為運(yùn)行機(jī)制中的標(biāo)準(zhǔn)化節(jié)點(diǎn)。

長期來看，F(xiàn)igure 正將機(jī)器人平臺(tái)構(gòu)建為可參與社會(huì)服務(wù)調(diào)度的基礎(chǔ)設(shè)施。用戶可授權(quán)閑置設(shè)備被他人調(diào)用，執(zhí)行基礎(chǔ)事務(wù)或有償任務(wù)，構(gòu)建具備主動(dòng)經(jīng)濟(jì)參與屬性的共享網(wǎng)絡(luò)。

在此邏輯下，設(shè)備本體成本、能源與運(yùn)維支出構(gòu)成單位服務(wù)成本結(jié)構(gòu)，而服務(wù)密度提升將壓縮邊際成本，推動(dòng)區(qū)域內(nèi)形成高效率服務(wù)供給網(wǎng)絡(luò)。

此外，系統(tǒng)交互性也在同步強(qiáng)化：用戶可配置機(jī)器人在語言互動(dòng)中的風(fēng)格偏好，并通過語音或文字指令提升控制靈活度。Figure 堅(jiān)持非擬人化外觀設(shè)計(jì)，強(qiáng)調(diào)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性與功能透明性，以建立更清晰的用戶預(yù)期。

在安全機(jī)制層面，系統(tǒng)已設(shè)置不可覆蓋的本地行為限制區(qū)，禁止獲取 root 權(quán)限，同時(shí)設(shè)立信息安全團(tuán)隊(duì)，覆蓋產(chǎn)品安全、網(wǎng)絡(luò)防護(hù)與權(quán)限控制等領(lǐng)域。

目前 Figure 判斷未來四年為部署能力擴(kuò)張的關(guān)鍵窗口，預(yù)計(jì)部署 10 萬臺(tái)機(jī)器人，而未來的增長路徑將圍繞制造體系擴(kuò)展、數(shù)據(jù)采集效率提升與任務(wù)遷移能力增強(qiáng)三個(gè)支點(diǎn)，逐步推進(jìn)至百萬級(jí)部署。

Figure 的愿景是構(gòu)建一個(gè)硬件標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、任務(wù)差異由軟件定義、具備持續(xù)學(xué)習(xí)與跨場景調(diào)度能力的通用機(jī)器人系統(tǒng)，成為繼智能手機(jī)之后的下一個(gè)社會(huì)基礎(chǔ)平臺(tái)。大廠下場、模型未穩(wěn)，AI 創(chuàng)業(yè)者如何找到可驗(yàn)證的市場機(jī)會(huì)？