一、颠覆认知：当机器人动作流畅到 “以假乱真”

（一）24 小时无休的 “类人劳工” 首曝光

在已部署 200 台 Figure 02 的物流中心，实拍画面展现其无需远程操控，仅凭自研 Helix 神经网络系统全自主运行。通过 6 轴机械臂完成包裹翻转、扫码面调整等类人操作，动作衔接自然流畅，头部微倾、包裹轻拍等细节神似人类分拣员，甚至在抓取变形包裹时展现出类似人类的力度控制直觉。

（二）从 “实验室 Demo” 到 “真实战场” 的跨越

区别于传统工业机械臂的固定轨迹操作，Figure 02 直面随机包裹环境：既能处理规则纸箱，也能应对塑料袋、文件袋等易变形物体，在扫码失败时自动触发路径重规划，通过 3 次以内修正实现 94.4% 的超高扫码成功率，真正实现复杂场景下的全自主作业。

二、Helix 系统三大突破：重新定义机器人 “智能脑”

（一）触觉感知 + 短期记忆：动态策略更新的核心

通过集成 6 轴力传感器与 16 组触觉阵列，机器人可精准感知接触压力与物体形变，结合视觉记忆模块构建的 3D 空间模型，实现每 0.1 秒的策略动态更新。例如翻转包裹时，会根据触觉反馈调整抓取角度，避免过度挤压导致的条码变形，该机制使单件处理时间从 6.3 秒锐减至 4.3 秒。

（二）数据规模跃升驱动性能质变

基于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，机器人可记忆前 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，配合视觉注意力机制锁定条码区域，扫码准确率较前代提升 12 个百分点。

（三）自我修正系统：打造 “永不放弃” 的执行者

创新设计的失败重试机制，能在抓取滑落、条码遮挡等异常发生时，自动激活备用策略库。通过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，实测平均修正次数≤2 次，确保在 24 小时连续作业中保持 99.2% 的任务完成率。

三、从 “替代人力” 到 “超越人力”：重新想象工业自动化

（一）打破传统控制范式的神经网络革命

摒弃基于规则的编程控制，Helix 系统直接通过模仿人类分拣员的 10 万小时操作数据进行训练，构建 “视觉 - 决策 - 动作” 端到端映射模型。仅需 “使条码面朝下” 的抽象指令，即可自主生成包括翻转、抚平、定位的全流程操作，实现从特定任务执行到通用场景适应的跨越。

（二）重塑物流行业成本曲线

在宝马工厂与某电商物流中心的实测显示，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。其采用的轻量化供电方案（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%，预计 2025 年单机日处理量可达 1.2 万件。

（三）开启具身智能产业化元年

此次实拍不仅验证技术可行性，更展示完整的商业闭环：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 构建了 “数据采集 - 模型训练 - 场景落地” 的正向循环。随着 Helix 系统向汽车装配、零售分拣等领域拓展，预示着人形机器人从 “概念验证” 迈向 “规模商用” 的关键转折。

四、当机器人学会 “像人一样思考”：我们正在逼近的未来

（一）重新定义 “人机协作” 边界

在实拍彩蛋中，当人类介入作业区域时，机器人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。这种通过神经网络实现的环境适应性，正打破传统工业机器人的安全隔离需求，为未来无围栏化的智能工厂奠定基础。

（二）资本与技术的双重加速

继 6.75 亿美元 B 轮融资后，Figure 的技术突破印证了 “硬件 + AI” 垂直整合模式的可行性。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。行业分析师指出，2024 年或将成为人形机器人渗透率突破 10% 的 “奇点年份”。

（三）重新审视人类劳动价值

当机器人能在复杂环境中自主优化操作策略，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。

【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。