Brett Adcock發帖表示：“這不是遙控的，而是正在運行Helix——我們自主研發的神經網絡，我們已經在辦公室運行AI模型洗衣服一個多月了，看到Helix在真實家庭中運行真是令人興奮。”

這個機器人對操作細節的處理依舊令人驚嘆，一手拎起洗衣籃，一手開始揀放衣服，當衣服沒完全放進去的時候，它還知道往里塞一塞。

不過此舉還是引發了網友們一連串靈魂提問：訓練一個多月就這？為什么不完整地展示整個洗衣服過程？它能關上門并啟動洗衣機嗎？它會加洗衣液嗎？它能記住我日常想要的洗衣設置嗎？洗完之后它會自己取出來么？

也許，Figure機器人目前還沒完成洗衣服的閉環訓練，但支持它的網友還是給予了肯定，畢竟一旦訓練完成，它或許能在任何洗衣機上輕松洗衣，而且可以教會所有其他機器人。

不斷進化的模型與肢體

Figure機器人今年展現的技術進化非常明顯，如果“加速”起來觀看其演示會有滿滿的科幻感。

今年2月份，該公司推出通用“視覺-語言-動作 (VLA)”模型Helix，將感知、語言理解和學習控制融為一體，當時兩臺機器人可以協作分工，幫助用戶收拾桌面的雜物，將一些新購買回來的食品放進冰箱，呈現出強大的對象泛化能力，機器人只需遵循自然語言提示，就可以拿起幾乎任何小型家用物品，包括數千種它們從未遇到過的物品。

然后Figure02就走上物流運輸線開始學習揀包裹了，官方稱，第一個客戶部署機器人用例耗時達12個月，但第二個客戶用例僅用了30天，Helix通過單個神經網絡學習高速率物流場景，使用測試時間加速技術實現了比演示者更快的執行速度，同時保持了較高的成功率和靈活性。

3月份，Figure02利用強化學習實現更逼近自然人的形走方式，僅用幾個小時就模擬了多年的數據，通過將模擬中的域隨機化與機器人上的高頻扭矩反饋相結合，在模擬中訓練的策略無需額外調整即可將零樣本轉移到真實硬件。

6月份，距離首次部署Helix僅三個月時間，該系統的功能和性能實現了明顯進步，可以支撐機器人處理更多種類的包裝，并且在靈活性和速度上接近人類水平，距離實現完全自主的包裹分揀更進一步。

按照Figure的設想，未來機器人的靈活性與尖端人工智能技術相結合，將超越單一功能的機器人，為家居以及制造、物流、倉儲和零售等領域提供全面支持。

已為規模量產做好準備

除了軟件，Figure公司也在快速構建機器人的自動化裝配制造流程，以及研發關鍵配件、電池包等硬件模塊化生產，未來機器人生產可能就像生產新能源汽車一樣。

該公司今年推出BotQ，一個大規模人形機器人生產設施，其第一代生產線預計每年可生產高達12000臺人形機器人。

Figure硬件和制造工程團隊一直在從零開始構建高效且可擴展的制造流程，在設計和內部制造Figure 02之后，團隊記錄并分析了從零件制造到最終組裝的每個過程的周期時間。

裝配時間的最大驅動因素始于零件數量和制造工藝，Figure 02被設計為原型，并廣泛使用高復雜性、緊公差、速度慢的計算機數控（CNC）加工工藝。

目前該公司已經完成了下一代機器人Figure 03的研發設計，據悉，這將是一款專為經濟實惠和大批量生產而設計的人形機器人。為了實現高生產率，其團隊改用注塑成型、壓鑄、金屬注塑成型和沖壓等生產工藝，從而節省了數千小時的生產時間，以前在數控機床上需要一周以上時間生產的零件，現在只需使用復雜的鋼模，不到20秒即可生產出來。

此外，BotQ的可靠性團隊會負責運行高加速生命周期測試，以幫助測試機器人的使用壽命，包括高溫爐、專用執行器測試儀和故障分析設備，以了產品可靠性能。

美國市場目前的短板在于機器人供應鏈，Figure方面表示，缺乏成熟的供應鏈一直是其團隊最大障礙之一，因此還籌建了一個全球化供應鏈團隊，據悉其供應鏈可以支撐在未來四年內輕松擴展到100000個機器人或3000000個執行器。

近期，該公司還展示了最新研發的機器人電池包：Figure 03（F.03）電池，通過三代電池技術的改進，將能量密度提高了94%，電池將直接集成到軀干中并大大提高了安全性和抗沖擊性。

據了解，F.03電池在關鍵屬性方面突破了一些極限：2.3kWh可在峰值性能下實現5小時的運行；迄今為止最緊湊的機器人電池包能量密度提升；2kW快速充電，主動冷卻系統；定制電池管理系統（BMS）維護電池健康、優化性能并防止故障情況；成本比F.02降低了78%；防蔓延及火焰控制系統等等。

國產機器人的新拐點

相關市場研究報告顯示，中國人形機器人市場規模在2025年預計達82.39億元，占全球總量的50%，產量將突破1萬臺。

據TrendForce統計，中國市場至少已有11家主流人形機器人本體廠商啟動量產計劃，其中宇樹科技、優必選、智元機器人、銀河通用、眾擎機器人等企業更是將2025年量產規劃設定在千臺以上加速搶占市場。

當下人形機器人產品主要應用還集中在B端工業場景/商用場景、高校科研等，而C端家用場景要求人形機器人功能更多元，對機器人數據處理和自主交互能力要求較高。此外，核心零部件（如伺服電機、減速器等）國產化率已從30%提至65%，成本下降空間超40%，推動了整機成本降價，也促使了人形機器人產業的新一輪爆發，不少中國廠商憑借本土供應鏈成本和集成生產優勢加速出海動作，據悉硬件成本能比歐美低30%左右。

在不少業內人士看來，2025年人形機器人從“技術驗證”邁入“規模商用”的拐點已至，有望復制新能源汽車發展路徑，成為新質生產力核心載體。

技術迭代與成本下探的共振，正加速“機器人普及時代”的到來，未來五年或將重塑工業、服務業與家庭生態。