芝能科技出品

2026 年一季度，人形机器人产业非常热闹：虽然特斯拉的Optimus Gen3有所延迟，但中国的人形机器人又是表演又是马拉松不亦乐乎。

站在机器人产业的分水岭上，Figure AI 创始人 Brett Adcock 面对桑尼维尔总部的 500 名工程师，提出了一个很有挑衅意味的愿景：让园区里行走的机器人数量超过人类。

近期 Figure 03 交付量突破 350 台，产能从“每日 1 台”飞跃至“每小时 1 台”，Figure 到底行不行？

特斯拉从Model S到Model 3验证了电动汽车的扩展之路，人形机器人是否可以像汽车一样，进入“量产—数据—进化”的工业飞轮，一旦这个飞轮成立，人形机器人可以成为一个持续增长的智能系统。

01

人形机器人的演进：性能与量产成本之间的平衡

回顾 2022 年，Figure 01 还是一个带着“弗兰肯斯坦”式粗糙前臂的科学装置。

为了追求研发速度，Figure 甚至直接拿脚部电机强行适配手腕，导致前臂呈现出怪异的弯曲。那是为了验证“能走起来”的阶段，单台造价高达数十万美元。

随后的 Figure 02 完成了集成化的跨越：电池被塞进躯干，算力翻了三倍，并在全球范围内部署了约 50 台。

它已经能进入宝马工厂参与 X3 的组装，但复杂的结构和昂贵的 CNC 工艺使其依然无法大规模普及。

Figure 03 的出现，可以说是欧美制造的人形机器人开始从“实验室奢侈品”转变为可以负担得起的“工业标准品”。

这里有几个关键点成本骤降和性能优化。通过优化供应链与简化制造工艺，Figure 03 的成本较二代降低了约 90%。第七代灵巧手集成了高级触觉传感器，配合机身软包防护，能拎起 30 磅的箱子，也能在白宫展示轻柔的家居整理。 

处于设计末期的 Figure 04，则被 Brett 寄予厚望。

如果说前三代是在解决“有无”和“可靠性”，那么 Figure 04 的目标则是实现极致的泛化与标准化，就像 2007 年的 iPhone 之于智能手机。

02

Helix 02 与“永不跌倒”的鲁棒性

硬件是躯壳， Helix 02 VLA（视觉-语言-动作）全能模型就是 Figure 的灵魂。Figure 走了一条最难但也最正确的路：彻底放弃传统手写 C++ 控制代码。 

传统的机器人控制逻辑（如倒立摆模型）在面对非结构化环境时极度脆弱。

Helix 02 通过近百万小时的训练数据，实现了神经网络全栈控制，机器人通过机载 GPU 实时推断像素空间，理解环境并输出扭矩。

最新的 System 0（S0） 技术让机器人从“感受地面”进化为“看见地面”。头部 RGB 相机将图像实时提升为三维空间表示，使机器人在面对楼梯或坡道时，像人类一样自然调整重心。

核心推理在躯干机载 GPU 完成，无需联网即可在深夜自主洗碗，保障了家庭环境的绝对隐私。跌倒是人形机器人的“死刑”。

Figure 推出的 Vulcan 项目，利用强化学习赋予了机器人极强的自适应能力。即便在极端测试中，人为推撞或单个膝盖关节锁死，机器人也能通过智能调整重心实现“跛行自救”，自主返回维修区。这种工业级韧性是实现 24/7 “无人值守”运营的技术底座。

03

制造之源：BotQ 工厂的飞轮效应

产能爬坡是所有硬件初创公司的“死穴”，Figure 正试图通过 BotQ 制造工厂 绕过这道鸿沟。

在不到 120 天的时间里，Figure 将产能提升了 24 倍。 每小时产出 1 台。虽然由于未实行三班倒，周产量暂时锚定在 55 台左右，但其产线良率已出现质变：整机线末直通率提升至 80% 以上，电池 Pack 良率达 99.3%。 

2.25kWh 的电池包具备结构化承载能力，并集成了严苛的热失控防护，确保在最极端的跌倒场景下也“不起火、不蔓延”。

对 Figure 而言，量产可以支撑销售，也可以采集更多的数据。 

从 BotQ 下线的 350 多台机器人，大部分被投入到了内部研发和真实场景测试中，机器人意味着更多真实世界的数据，这些数据回流到 Helix 模型，让模型变强，从而赋予硬件更高的商业价值。这是一个一旦启动就难以被后来者追上的“智能飞轮”。

Brett Adcock 对商业落地有着极为务实的考量：人形机器人必须比人工便宜。

家用租赁模式，Figure 构思了一种类似汽车租赁的商业闭环：

◎ 价格点： 月租金 400-600 美元。

◎ 部署成本： 仅需 2 英尺 × 2 英尺的充电空间。

◎ 全天候协同： 配合 2kW 脚部无线感应充电 与 30 秒热插拔替换机制，用户可以获得一个 24/7 不眠不休的家政助手。

从宝马工厂的零部件组装，到物流仓储的包裹分拣，再到家庭的客厅整理。由于机队算法能力互通，Figure 的机器人通过“下载应用”即可切换职能的通用平台。

Figure 的核心哲学理念在于：物理世界的数据是实现 AGI 的最后一块拼图。

纯数字模型（如 LLM）虽然博学，但它们没有“痛感”，无法通过触摸世界来理解因果律，人形机器人可能比数字模型更早达到 AGI，因为人类智能的根源就在于与非结构化环境的博弈。

在全球视野下，尽管宇树科技与智元机器人在量产数量（数千台级别）上暂时领先，但 Figure 的壁垒在于其全栈神经网络的深度与机队管理系统（FMS）的成熟度。

特斯拉 Optimus 正在弗里蒙特工厂疯狂改造生产线，目标直指年产百万。Figure 先交出 350 台，用端到端数据积累，也是要陪着特斯拉跑一阵，是不是Fisker这样我们可以等一等。

小结

Figure 的最终蓝图是迷人的，由机器人制造机器人的黑灯工厂，机器人完成组装，自行走进包装盒，由另一群机器人搬运上车。

       原文标题 : Figure AI 交付突破350台，陪跑特斯拉会迎来iPhone 时刻吗？