共计 1229 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
捡快递 200 小时的 Figure 机器人, 走进 30 个陌生家庭自主干家务
在宝马工厂搬运超过 9 万个零件之后,Figure 的人形机器人开始尝试另一件事: 走进陌生人家里 , 收拾散落的玩具、叠好毛巾、整理床铺。9 月 17 日,Figure 发布 Helix 2.5, 公布了在 30 个陌生家庭中的测试结果——完整任务成功率 56%。这个数字距离让人放心交出家务还有明显差距, 但它触及了一个更关键的问题: 机器人在别处学会的本领, 换个地方还能不能用?
📌 零样本测试: 换地方还能不能干活
- 重点: Figure 机器人是否堪当家务保姆?
- 重点: 当前公开信息主要集中在产品、策略或节奏变化上。
- 重点: 后续仍需关注官方更新、落地范围以及实际反馈。
🔍 从工厂到家庭:Figure 的商业化路径
围绕“捡快递 200 小时的 Figure 机器人, 走进 30 个陌生家庭”，这一部分可从背景、现状与影响三个角度理解其关键信息。结合已公开内容来看，核心结论是趋势已较为明确，但细节仍需结合后续进展持续观察。
💡 离开 OpenAI 之后: 模型、数据、身体都要自己做
2025 年 2 月,Adcock 宣布结束与 OpenAI 的技术合作 , 称公司在自研机器人 AI 上取得进展。随后推出的 Helix 把视觉、语言与动作联系起来。今年 1 月发布的 Helix 02 进一步将学习式控制扩展到全身, 系统分层处理目标理解、动作生成和平衡控制。身体层面,Figure 03 加入掌心摄像头和指尖触觉感知, 这些细节恰好决定机器人能否顺利完成最后几个动作。
📊 与特斯拉的对比: 制造规模不等于商业规模
今年 4 月,Figure 称 BotQ 已制造并交出超过 350 台 Figure 03, 生产节拍提高到每小时一台, 但这些机器包含内部研发、数据采集和商业应用开发用途, 不能全部算成客户购买的产品。特斯拉 7 月披露弗里蒙特工厂正在安装 Optimus 首代生产线, 最初制造的机器人将用于数据采集和功能开发。两家公司都需要先造一批机器人, 帮助自己把机器人教得更好。
🚀 家务这门生意, 难点在售后与成本
家用产品还有一个格外挑剔的地方: 用户是为了省事才买它。 机器人慢一点也许可以接受 , 工作时还要人在旁边照看, 就很容易让人失去耐心。抓空了能不能重试, 东西掉了能不能发现, 卡住以后会不会自己调整, 都会影响它究竟省下了多少时间。这些问题也会回到公司的账上, 每台机器需要多少售后支持、远程接管要安排多少人、硬件出故障多久能修好, 都是售价之外的成本。
从一家 50 人的早期团队, 到获得高额融资、进入宝马工厂 , 再到自己搭建模型和数据体系,Figure 确实走得很快。如今, 它已经有了足够多值得讨论的进展, 也有了足够高的外界期待。接下来需要补上的, 是更长时间的使用记录, 以及客户愿意继续使用、扩大使用的理由。对于一次陌生家庭测试,56% 值得认真看; 对于每天都要面对的家务, 用户还会继续等。等到机器人铺床时, 自己不必惦记着过去检查, 也许 Figure 才算真正拿到了这份新工作。
