百萬流量下的機器人打工記。

作者丨吳思夢

編輯丨高景輝

上次Figure AI出現在大眾目光中，還是5月8日晚那段兩分鐘的家務視頻，在兩分鐘的時間里，Figure 03兩臺機器人，用同一個大腦協作完成了一整套房間整理流程。

幾天后，Figure AI又創造了一波新的話題度。

三臺名叫“Bob”、“Frank”和“Gary”的人形機器人，如今正在美國某個物流倉庫里晝夜不停地分揀包裹，并被24小時全天候直播，直播一出，在X和YouTube上圍觀人數迅速突破了200萬。

截至目前，Figure AI已經直播40個小時，遠超最初的8小時挑戰，并且直播仍在繼續，或許這將成為全球最長的一次人形機器人全自主運行公開測試。

而這一切的起源還要追溯到一場來自線上的對決。

01

一條推文引發的“約架”

5月13日，機器人領域的專家和布道者Scott Walter在社媒公開質疑，人形機器達到人類的速度才會具有有限的實用性，而機器人領域的領先者應該能夠展示8小時的自主勞動，無需人工干預。

Figure AI 創始人兼 CEOBrett Adcock 則第一時間回應道：Figure已經每天都這樣做。并在Scott Walter質疑他空口無憑時公開聲稱第二天進行現場直播。

于是乎，這個被戲稱源于“口水仗”的直播空降社媒，迅速引爆了全網關注。

02

自主還是遙控？

對于旁觀者來說，這場直播無疑摻雜了太多擺拍的水分。

“機器人又沒有人類分揀快，真的有必要嗎？”

“是人工貴還是機器貴？”

也有不少人質疑此次炫技一般的操作為遠程操控，不過這也不是Figure第一次陷入“完全自主”能力與人類遠程操控之間模糊界限的爭議。

早在3月份發布的demo中，機器人在做家務時不僅出現指令發出前的轉身預動作，還有握把動作延遲，那時就已經被網友公開質疑為全程“遙控”，甚至連馬斯克都曾在社交媒體上公開質疑。

直播畫面中機器人展示的是分揀供包上件環節，此前這項工作內容大部分都是人工處理。快遞單下翻是為保障后續讀碼機器的識讀率，盡可能消除褶皺影響，由于快遞包裹規格的多樣性，供包是全自動分揀的最難實現自動化的環節，也是最考驗通用機器人能力的場景，存在幾方面的難點。

首先是包裹形態。直播中快件形態全為軟包，機器人必須具備極高的視覺感知能力和自適應抓取能力——不是復制同一個動作，而是每抓一個包裹都可能需要重新調整策略。

第二，操作精度要求高。任務要求機器人檢測條形碼、抓取包裹、重新調整方向、把條碼朝下放到傳送帶上。

第三，異常需要及時處理。軟包起皺、條碼被遮擋、一個包裹可能推走的同時另一個已經在手里——這些都是機器人完全憑借攝像頭像素進行推理完成的，沒有預設路徑，沒有人工干預。

而圍繞著此次直播，網上輿論主要集中在兩個點：一個是機器人撓頭，一個是騎摩托姿勢。

? 機器人撓頭

在直播過程中，Figure機器人偶爾會無預兆地出現撓頭這一動作，被網友被調侃“可能是VR眼鏡戴久了”，但Brett Adcock隨即回應：在跨身體伸展時，這個行為會抬起手臂以避免撞到金屬斜槽。

? 機器人“騎摩托”

摩托車手勢更是被網友調侃為“騎哈雷的小男孩”。

針對網友討論的焦點，業內專業人士告訴AI科技評論，“頭顯方面說不清，但所謂的騎摩托，可能只是機器卡住了，復位一下接著干，因為包裹很簡單，盒子就兩種，軟包除了顏色都是一模一樣，如果是遙操，為什么不展示更多不同的SKU？”

相比任務本身的難度，直播是否存在“遠程操控”更令人在意。面對眾多質疑雖然Figure AI矢口否認，但并不足以完全打消大眾的疑慮。

03

三臺機器人的流水線“真人秀”

Figure 03在已經過去的長達30多小時的直播中，展示了一套接近于完美的全自動閉環：識別包裹、精準掃描，靈活調整軟包和硬箱的抓取姿態，翻面放置，一氣呵成，并且整體成功率很高。而當電量耗盡時，它會自主請求隊友接替并前往維護區，完全無需人類插手。

在真實的倉儲環境里，偶爾會有項目人員進來查看，除此之外再無其他，直播似乎只是一場單純的展示。

據悉，Figure 03機器人大腦采用的是Figure最新自研的Helix 02，與第一代專注于上半身控制不同，Helix 02實現了全身端到端控制，擁有一套統一的視覺運動神經網絡，可以讓機器人完成全身一體化控制，包括行走、操作和平衡。

同時，Helix采用隱式立體視覺技術，能融合多個時序圖像幀與傳感器反饋，無需外部校準即可精準理解三維空間，顯著提升了對軟包裝袋等非標準形態的處理可靠性。它還配備視覺記憶模塊，能從系列視頻幀中組合特征形成短期視覺記憶，即使在初始圖像中沒有完全顯示標簽，也能調用之前幀的信息尋找標簽。

雖然效率數據算不上亮眼，但是三個機器人能夠在5小時內處理6700件包裹，且中間并未停歇，平均下來，每個包裹處理時間約3秒，據亞馬遜類似任務的基準測試顯示，人工分揀速度為每分鐘30到40個，Figure 03的作業能力已經接近人類水平。

在直播中，機器人也貢獻了很多名場面。

? 抓取過程中，會由于空間測算出現短暫失誤

? 偶爾會把包裹推到傳送帶外面，導致包裹掉到地上

04

不止Figure，

國內人形機器人廠商早已布局

此次直播并非是一次心血來潮的對戰或者說炫技，Figure 能取消原定的8小時直播直接開啟無限直播模式，更是想借助已有的話題度把機器人本體 Figure 03 和 Helix 02 模型協作的穩定性，以及它們在工廠中能實際運用的價值展現在眾人面前，特別是今年以來，已經有越來越多的機器人公司開始寫出商業化落地的真實案例。

其實在Figure AI引發熱潮之前，不少機器人公司已在探索雙足或輪式的人形機器人在工業場景的落地。

優必選Walker S2其實已經批量進入汽車制造、智慧物流等場景。早在2024年10月時就進入比亞迪汽車工廠，與L4級無人物流車、無人叉車、工業移動機器人和智能制造管理系統協同作業。

在去年的機器人大會上，智元機器人在展臺1:1復刻德馬物流中心場景，智元精靈G1進行物流分揀供包作業，作業內容為軟包，期間還要面對嘉賓時不時的“搗亂”。在今年4月中旬，智元精靈G2就已經在龍旗科技南昌平板廠跑了一場8小時真實產線直播。

星動紀元自研人形機器人“星動M7”，不久前在中國郵政廣州郵區中心正式上崗，能分揀軟包、硬盒、不同規格包裹，還能翻轉包裹確保面單朝上，同時識別異常件。

就連曾經的人形機器人“頂流”Agility Robotics也趕上這波熱度，稱旗下人形機器人 Digit 自2023年以來一直在物流領域持續運營，刷了一波存在感。

而截至發稿，直播仍在繼續，三臺機器人仍在不知疲倦地重復著抓取、掃描、翻面、放置的循環，屏幕上的觀看人數還在跳動……

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