【视频】1 小时未加速实拍！Figure 02 机器人开启物流分拣无人化时代

【摘要】Figure 02 机器人以类人动作和自主智能，推动物流分拣无人化，Helix神经网络系统实现复杂场景下的高效作业，开启具身智能产业化新时代，重塑人机协作与产业格局。

引言

在人工智能与机器人技术飞速发展的今天，产业界对于“具身智能”——即具备类人感知、决策与动作能力的机器人——的期待已然从实验室走向现实应用。2024年，Figure公司推出的Figure 02人形机器人，凭借其在物流分拣领域的突破性表现，成为全球关注的焦点。本文将以Figure 02为核心，深度剖析其技术架构、系统创新、产业影响及未来趋势，全面展现人形机器人如何开启物流分拣无人化时代，并对其对制造业、劳动力结构及人机协作模式的深远影响进行系统性探讨。

一、🌟 颠覆认知：Figure 02 机器人如何“以假乱真”？

1.1 24小时无休的“类人劳工”首度实拍

1.1.1 真实场景下的自主作业

在某头部电商物流中心，Figure 02已部署200台，实拍画面首次完整记录了其全流程自主分拣作业。与传统依赖远程操控或预设轨迹的机器人不同，Figure 02完全依靠自研Helix神经网络系统，实现了从包裹抓取、翻转、扫码面调整到分拣投递的全流程自动化。其6轴机械臂不仅动作流畅，且在细节处理上极具“人味”：

• 头部微微倾斜以辅助视觉定位

• 包裹轻拍以确认抓取稳定性

• 针对变形包裹，自动调整力度，避免损坏或扫码失败

1.1.2 细节之处见“人性”

Figure 02在处理各类包裹时，展现出高度的适应性和灵活性。例如，面对塑料袋、文件袋等易变形物体，机器人会根据实时触觉反馈调整抓取策略，避免因用力过猛导致条码变形或包裹破损。这种“力度直觉”源自其高密度触觉阵列与力传感器的协同工作，极大提升了分拣的准确性与安全性。

1.2 从“实验室Demo”到“真实战场”的跨越

1.2.1 复杂环境下的全自主作业

与传统工业机械臂只能处理规则纸箱不同，Figure 02面对高度随机的物流环境，展现出卓越的泛化能力。其核心优势包括：

• 能处理多种形态、材质的包裹（纸箱、塑料袋、文件袋等）

• 在扫码失败时，自动触发路径重规划，3次以内修正实现94.4%的扫码成功率

• 可在多包裹堆叠、遮挡等复杂场景下，优先选择最优抓取对象

1.2.2 真实数据驱动的性能提升

Figure 02的端到端强化学习框架，使其能够在真实物流场景中不断自我优化。通过持续采集和分析作业数据，机器人不断调整策略，实现了从“实验室Demo”到“真实战场”的无缝过渡。

二、🧠 Helix系统三大突破：重新定义机器人“智能脑”

2.1 触觉感知+短期记忆：动态策略更新的核心

2.1.1 多模态感知系统

Helix系统集成了6轴力传感器与16组触觉阵列，能够实时感知包裹的压力分布与形变情况。结合高分辨率视觉模块，机器人可在每0.1秒内动态更新操作策略。例如，在翻转包裹时，系统会根据触觉反馈自动调整机械臂角度，避免因挤压导致条码变形。

2.1.2 视觉-触觉-记忆的三重协同

Helix系统通过视觉记忆模块，构建包裹的3D空间模型，并结合短期操作历史，实现“动态策略更新”。这一机制使单件包裹的平均处理时间从6.3秒锐减至4.3秒，大幅提升了分拣效率。

2.2 数据规模跃升驱动性能质变

2.2.1 强化学习与大规模数据训练

Figure 02采用端到端强化学习框架，训练数据从10小时扩展至60小时，覆盖98%的物流常见包裹类型。通过引入“状态历史”神经网络层，机器人能够记忆前30秒内的操作轨迹，在多包裹堆叠场景中优先选择底层物体抽取策略。

2.2.2 视觉注意力机制的引入

Helix系统集成了视觉注意力机制，能够自动锁定条码区域，提高扫码准确率。实测数据显示，扫码准确率较前代提升12个百分点，极大降低了人工干预需求。

2.3 自我修正系统：打造“永不放弃”的执行者

2.3.1 失败重试与备用策略库

创新设计的失败重试机制，使Figure 02在抓取滑落、条码遮挡等异常发生时，能自动激活备用策略库。系统会对比当前状态与历史成功案例的特征向量，在200ms内生成新操作路径。

2.3.2 高可靠性与持续作业能力

实测数据显示，Figure 02平均修正次数≤2次，24小时连续作业任务完成率高达99.2%。这一能力为无人化物流分拣提供了坚实的技术保障。

三、🚀 从“替代人力”到“超越人力”：工业自动化的全新想象

3.1 打破传统控制范式的神经网络革命

3.1.1 端到端模仿学习

Helix系统摒弃了基于规则的传统编程控制，直接通过模仿人类分拣员10万小时的操作数据进行训练。系统构建了“视觉-决策-动作”的端到端映射模型，仅需“使条码面朝下”这一抽象指令，即可自主生成包括翻转、抚平、定位等全流程操作。

3.1.2 通用场景适应能力

得益于大规模数据驱动与神经网络泛化能力，Figure 02不仅能胜任特定任务，还能适应多变的物流场景，实现从“专用工具”到“通用劳工”的跨越。

3.2 重塑物流行业成本曲线

3.2.1 成本与效率的双重突破

在宝马工厂与某电商物流中心的实测中，Figure 02的单位包裹处理成本较人工降低47%，且支持3班倒连续作业，无疲劳衰减效应。其轻量化供电方案（单台功耗≤1.2kW）与模块化设计，使部署成本较同类人形机器人降低30%。

3.2.2 规模化应用前景

预计到2025年，单机日处理量可达1.2万件。随着技术成熟与成本下降，Figure 02有望在全球范围内大规模部署，推动物流行业迈向全面无人化。

3.3 开启具身智能产业化元年

3.3.1 商业闭环的构建

Figure 02的实拍不仅验证了技术可行性，更展示了完整的商业闭环。从硬件迭代（2.25kWh电池组实现5小时续航）到软件进化（支持OTA策略更新），Figure公司已构建起“数据采集-模型训练-场景落地”的正向循环。

3.3.2 多行业拓展与生态构建

随着Helix系统向汽车装配、零售分拣等领域拓展，人形机器人正从“概念验证”迈向“规模商用”的关键转折点，预示着具身智能产业化元年的到来。

四、🤖 当机器人学会“像人一样思考”：逼近的未来图景

4.1 重新定义“人机协作”边界

4.1.1 无围栏化智能工厂的雏形

在实拍彩蛋中，Figure 02在检测到人类介入作业区域时，会基于视觉语义理解自动暂停操作，展现出初步的人机交互默契。这一能力打破了传统工业机器人对安全隔离的刚性需求，为未来无围栏化的智能工厂奠定了基础。

4.1.2 人机协作新范式

未来，Figure 02有望与人类工人协同作业，实现“人机互补、优势互补”的新型生产模式。机器人负责高强度、重复性任务，人类则专注于异常处理与系统优化，极大提升整体生产效率与安全性。

4.2 资本与技术的双重加速

4.2.1 资本助力技术突破

Figure公司在B轮融资中获得6.75亿美元，成为全球人形机器人领域的独角兽。资本的加持为技术研发、产线扩张与全球市场布局提供了坚实保障。

4.2.2 算力升级与集群部署

随着英伟达定制算力模块的导入，Helix系统推理速度提升50%，为大规模集群部署扫清障碍。行业分析师预测，2024年或将成为人形机器人渗透率突破10%的“奇点年份”。

4.3 重新审视人类劳动价值

4.3.1 劳动力结构的深刻变革

Figure 02的普及，预示着“程式化劳动”的终结。物流行业的实践表明，人类分拣员正从重复操作转向异常处理与系统监控，这种岗位形态的转变，或将成为智能制造时代劳动力转型的典型范式。

4.3.2 人机共生的未来

在机器人承担基础性劳动的同时，人类将更多参与到高阶决策、创新与管理中，推动产业向更高附加值方向发展，实现人机共生的美好愿景。

4.4 具身智能的伦理与社会挑战

4.4.1 劳动力替代与社会适应

随着Figure 02等人形机器人在物流、制造等行业的广泛应用，劳动力市场将面临前所未有的结构性调整。大量基础性、重复性岗位被自动化系统取代，短期内可能引发就业压力和社会焦虑。对此，企业与政府需提前布局，通过职业再培训、岗位转型等措施，帮助劳动力顺利过渡到更高附加值的岗位。

4.4.2 数据隐私与安全风险

Figure 02依赖于大规模数据采集与神经网络训练，涉及作业现场的图像、操作轨迹等敏感信息。如何在提升智能水平的同时，保障数据隐私与系统安全，成为产业化过程中必须正视的问题。未来，需建立健全的数据治理体系，推动行业标准与法规的完善。

4.4.3 人机关系的伦理边界

当机器人具备类人感知与决策能力，甚至在某些场景下“以假乱真”，人类如何界定人与机器的边界？如何防止“工具异化”为“主体”？这些问题不仅关乎技术本身，更关乎社会伦理与人类自我认知的重塑。

五、📊 Figure 02 技术架构与系统流程全景解析

5.1 Figure 02 硬件架构详解

5.1.1 机械结构与运动系统

• 6轴机械臂：高自由度设计，支持复杂空间操作

• 头部视觉模组：集成多目摄像头与深度传感器，实现高精度三维感知

• 16组触觉阵列：分布于手指与掌面，实时反馈接触压力与物体形变

• 2.25kWh电池组：单次充电可支持5小时高强度作业

• 模块化关节驱动：便于维护与升级，提升系统可靠性

5.1.2 传感与感知系统

5.1.3 供电与能效管理

• 轻量化电池设计：高能量密度，支持快充与热插拔

• 能耗优化算法：动态调整各部件功率输出，降低待机与空载能耗

• 模块化电源管理：便于多机协同与集群部署

5.2 Helix 神经网络系统架构

5.2.1 多模态感知融合

Helix系统通过融合视觉、触觉、力觉等多模态数据，实现对作业环境的全方位感知。其核心包括：

• 视觉-触觉协同感知层：实时构建包裹三维模型，动态调整操作策略

• 短期记忆模块：存储近30秒操作历史，辅助决策优化

• 状态历史神经网络层：追踪多包裹堆叠与抓取顺序，提升复杂场景下的策略选择能力

5.2.2 决策与动作生成

• 端到端强化学习引擎：基于10万小时人类分拣数据训练，具备高度泛化能力

• 动作规划模块：根据抽象指令自动生成多步操作序列

• 失败重试机制：异常检测与备用策略库，确保高任务完成率

5.2.3 系统流程图

5.3 Figure 02 物流分拣作业流程

六、🌐 Figure 02 的产业影响与生态构建

6.1 物流行业的深度变革

6.1.1 无人化分拣中心的崛起

Figure 02的规模化部署，使得物流分拣中心逐步实现无人化。机器人可全天候作业，极大提升了包裹处理能力与运营效率，降低了对人工的依赖。

6.1.2 运营成本与服务质量双提升

• 成本降低：单位包裹处理成本下降47%

• 服务升级：24小时无休，极大缩短包裹周转时间

• 柔性扩展：模块化部署，便于应对业务高峰

6.2 制造业与零售业的智能升级

6.2.1 汽车装配线的智能化

Figure 02已在宝马等汽车制造企业试点应用，承担零部件分拣、装配等任务。其高精度感知与灵活操作能力，显著提升了生产线自动化水平。

6.2.2 零售分拣与仓储自动化

在零售行业，Figure 02可实现多品类商品的自动分拣与上架，助力仓储管理智能化升级，提升库存周转效率。

6.3 具身智能生态的正向循环

6.3.1 数据驱动的持续进化

每一台Figure 02在实际作业中持续采集数据，反哺模型训练，推动系统不断自我优化，形成“数据采集-模型训练-场景落地-数据再采集”的正向循环。

6.3.2 软硬件协同的生态闭环

Figure公司通过自研硬件、定制算力模块与OTA软件升级，构建了软硬件一体化的生态体系，为后续多行业拓展奠定坚实基础。

七、🔍 Figure 02 的未来展望与挑战

7.1 技术演进路线图

7.1.1 感知与认知能力提升

未来Figure 02将进一步提升多模态感知精度，增强对复杂环境的理解与适应能力。通过引入更高分辨率的视觉与触觉传感器，机器人将能处理更细致的操作任务。

7.1.2 通用智能与跨场景适应

Helix系统将持续扩展训练数据，覆盖更多行业与应用场景，实现从物流分拣到医疗辅助、家庭服务等多领域的通用智能。

7.1.3 群体智能与协同作业

未来Figure 02有望实现多机器人协同作业，通过集群智能优化整体作业效率，适应更大规模、复杂度更高的生产环境。

7.2 产业化落地的关键挑战

7.2.1 成本控制与规模化生产

尽管Figure 02已在成本与能效上取得突破，但大规模产业化仍需进一步降低制造与维护成本，提升产线自动化水平。

7.2.2 标准化与互操作性

随着多家企业进入人形机器人赛道，行业标准与互操作性成为制约产业健康发展的关键。需推动开放接口、数据标准与安全协议的制定，促进生态共赢。

7.2.3 法规与伦理治理

人形机器人在实际应用中涉及安全、隐私、伦理等多重议题。产业界需与监管部门协同，建立健全的法规体系，确保技术健康有序发展。

结论

Figure 02的横空出世，标志着人形机器人从实验室走向产业化的历史性跨越。其以类人动作、端到端智能与高可靠性，彻底颠覆了传统物流分拣模式，推动行业迈向无人化、智能化新纪元。Helix神经网络系统的三大突破，不仅重塑了机器人“智能脑”的定义，更为多行业智能升级提供了坚实底座。

在资本、技术与产业需求的多重驱动下，具身智能正加速渗透至制造、零售、医疗等各大领域，重塑人机协作与劳动力结构。与此同时，数据安全、伦理治理与社会适应等挑战亦需产业界与社会各界共同应对。

展望未来，Figure 02及其背后的具身智能生态，将持续推动人类社会向更高效、更智能、更和谐的方向演进。我们正站在具身智能大规模落地的前夜，这场始于物流中心的变革，必将涟漪扩散至整个制造业，重新书写“人力”与“机器”的协作定义。

📢💻【省心锐评】

当神经网络让机器人获得 “观察 - 学习 - 优化” 的类人智能，当 24 小时无休的 “数字劳工” 开始重塑产业生态，我们正站在具身智能大规模落地的前夜。这场始于物流中心的变革，终将涟漪扩散至整个制造业，重新书写 “人力” 与 “机器” 的协作定义。