隨著大型語言模型 (LLM)、視覺 AI 與多模態系統快速發展,人形機器人(Humanoid Robot)再度成為全球科技產業最熱門的焦點之一。
過去的機器人系統大多只能執行固定任務,但新一代 AI 技術正讓機器人具備更強的環境理解與任務推理能力。這代表機器人未來不僅是工業工具,更可能化身為真正的「AI 勞動力」。
在目前的人形機器人領域中,Figure AI 與 Tesla Optimus 是最受矚目的兩大項目。兩家公司都志在打造能在現實世界長期運作的通用型機器人,但它們背後的技術邏輯、產業資源與商業化路徑卻截然不同。這樣的根本差異,也預示著兩家公司未來可能走向兩種迥異的機器人生態系統。
Figure AI 被業界普遍視為「AI 優先」 (AI-first) 的機器人公司。
相較於傳統機器人企業注重運動控制與機械結構,Figure AI 更聚焦於 AI 大模型、機器人推理能力以及視覺-語言-動作(VLA)架構。其核心目標,是讓機器人真正理解並融入現實世界。
Tesla Optimus 則更像是 Tesla 自動駕駛技術與汽車工業能力的延伸。
Tesla 擁有全球最成熟的電動車製造體系、龐大的供應鏈能力以及海量的視覺數據,賦予了 Tesla Optimus 與生俱來的硬體量產與數據閉環優勢。
簡而言之:
Figure AI 偏向 AI 機器人平台
Tesla 偏向製造驅動的機器人體系
儘管兩家公司都致力於人形機器人,但其底層策略可謂天差地別。
Figure AI 的核心方向是「AI + 機器人技術」。
該公司認為,人形機器人的真正關鍵不在於機械結構,而在於機器人是否具備自主理解與推理的能力。
因此,Figure AI 始終將重心放在:
Helix AI
機器人基礎模型(Robotics Foundation Model)
多模態推理能力
Figure AI 期望機器人未來能像 AI Agent 一樣,在現實世界中執行複雜任務。
例如,機器人不僅需要「看見」物體,更要能理解環境、規劃動作、執行任務,並持續學習。
這正是 Figure AI 更強調 AI 模型能力,而非單純展示機器人運動表現的原因。
Tesla Optimus 的核心優勢,則源於 Tesla 早已建立的工業體系。
Tesla 在自動駕駛領域累積了海量視覺數據、晶片設計能力與神經網路訓練經驗,這些能力可直接轉移至機器人領域。
相較於 Figure AI,Tesla 更側重大規模製造、自動駕駛 AI 技術遷移、數據閉環與低成本量產。Tesla Optimus 本質上是在複用 Tesla 已然成熟的 AI 與製造生態系統。
Elon Musk 甚至曾表示,Optimus 的長期價值可能超越 Tesla 的汽車業務。這意味著 Tesla 對人形機器人的野心,不僅止於機器人產品本身,而是放眼於未來 AI 勞動力平台。
Helix AI 是 Figure AI 的核心機器人智慧系統。
它採用視覺-語言-動作(VLA)架構,旨在賦予機器人環境理解、語言推理與動作規劃的能力。
Figure AI 的目標,是建立一套專門為現實世界而設計的機器人基礎模型。
Tesla 的 AI 系統則較大程度繼承了自動駕駛的技術路線。
Tesla 長期專注於基於攝影機的感知 (Camera-based perception)、端到端神經網路 (End-to-end neural network) 以及真實世界駕駛數據,並強調透過大規模現實數據來訓練統一的 AI 系統。
因此,兩家公司最大的差異在於:
Figure AI 聚焦於機器人的推理能力;Tesla 則更側重現實數據的規模與工程體系。
Figure AI 目前更專注於機器人本體與 AI 系統的協同運作。
其機器人設計重點包括靈巧手、人機互動以及執行複雜任務的能力,希望機器人未來能適應各式各樣的現實工作環境。
Tesla Optimus 則更注重規模化製造的邏輯。
Tesla 在以下方面擁有得天獨厚的優勢:
電池技術
電機系統
晶片設計
自動化工廠
這意味著 Tesla Optimus 更有可能率先實現低成本量產。
但與此同時,Figure AI 在機器人 AI 架構上的靈活性可能更高。
就短期來看,Tesla 的製造體系優勢更為明顯。
Tesla 已擁有全球級的工廠、供應鏈與自動化能力,因此其機器人一旦成熟,將更容易快速量產。
不過,Figure AI 的優勢在於它更專注於機器人本身。
Figure AI 已與 BMW 展開工廠合作,並持續在真實工業環境中訓練機器人的任務執行能力。
相比之下,Tesla Optimus 目前仍主要聚焦於 Tesla 內部的應用場景。
因此,兩家公司未來可能走向不同的商業路徑:
Figure AI:AI 機器人平台
Tesla:大規模機器人製造體系
Figure AI 更有可能走向機器人即服務(Robot-as-a-Service,RaaS)模式。
這種模式類似企業級 SaaS,企業無需購買機器人,而是按月支付使用費。
Figure AI 提供:
機器人部署
AI 系統升級
數據訓練
Tesla 長期則可能傾向於大規模機器人銷售,因為 Tesla 本身已具備全球消費級硬體的銷售經驗。
這意味著:Figure AI 更像「機器人雲端平台」,而 Tesla 則更像「機器人製造商」。
Figure AI 與 Tesla Optimus 都在推動人形機器人的商業化,但兩者的發展路線存在本質上的差異。
Figure AI 更強調 AI 推理能力、Helix AI 與機器人基礎模型,旨在建立具備自主理解能力的機器人平台。
Tesla Optimus 則更依賴 Tesla 的自動駕駛技術、製造體系與供應鏈能力,希望透過規模化生產來降低機器人的部署成本。
短期來看,Tesla 在量產能力上可能更具優勢;長期而言,Figure AI 在機器人 AI 系統的靈活性與專業化程度,也可能打造出其獨特的競爭力。
未來人形機器人產業的發展,很可能並非由單一路線勝出,而是 AI 與製造體系之間一場漫長的融合與競爭。
Figure AI 更專注於機器人 AI 與推理能力,而 Tesla Optimus 則更側重製造體系與數據規模。
是的,Tesla Optimus 的許多 AI 技術源自 Tesla 的自動駕駛系統,包括視覺感知與神經網路架構。
因為它被視為最典型的 AI 優先(AI-first)人形機器人公司之一。
Tesla 希望利用自身的 AI 與製造能力,打造未來的自動化勞動力平台。
Tesla 在供應鏈與製造體系方面的優勢更大,因此更容易推動大規模量產。





