Figure AI 是什么？全面解析 Humanoid Robot、Helix AI 与通用机器人革命

过去十年，机器人产业的发展长期受限于硬件成本、AI 泛化能力，以及在真实场景中的落地难题。虽然工业机器人已广泛应用于汽车制造与仓储物流，但这些系统大多只能执行高度固定且重复的动作，难以像人类一样灵活应对复杂环境。随着大型语言模型（LLM）、视觉模型与多模态 AI 的快速突破，人形机器人（Humanoid Robot）重新成为全球科技业关注的核心焦点。

在这波“具身智能（Embodied AI）”浪潮中，Figure AI 被视为最具代表性的公司之一。与传统机器人企业强调机械结构与运动控制不同，Figure AI 更注重 AI 大模型与机器人本体的深度整合，目标是打造能真正理解现实世界、具备自主推理能力的通用机器人平台。

什么是 Figure AI

Figure AI 是一家成立于 2022 年的美国 AI 机器人公司，总部位于加州，由连续创业家 Brett Adcock 创立。公司的目标相当明确：开发能替代人类完成现实世界工作的通用型人形机器人。

与传统工业机器人不同，Figure AI 的机器人被定位为“通用劳动力平台”。这意味着它不仅能完成工厂搬运任务，还能够在仓储、物流、零售、家庭服务，甚至医疗场景中执行复杂工作。

Figure AI 目前的核心产品包括：

• Figure 01
• Figure 02
• Figure 03（开发中）
• Helix AI
• BotQ 机器人制造平台

其中，Helix AI 被视为整个 Figure AI 体系中最关键的技术核心。

Figure AI 的核心理念：为何一定要做人形机器人

Figure AI 选择人形机器人，而非轮式机器人或固定机械臂，背后有其重要逻辑：现实世界本身就是按照“人类形态”设计的。

无论是工厂工具、仓库货架、电梯、门把手，还是家庭厨房，大多数现实设施都预设由人类操作。因此，拥有双臂、双腿与类人结构的机器人，能更容易适应现有社会基础设施，无需彻底改造环境。

Figure AI 认为，人形机器人未来将成为现实世界中的通用计算平台，就像智能手机之于移动网络一样。

这种思路与 Tesla Optimus、Agility Robotics Digit 等项目有相似之处，但 Figure AI 更强调以 AI 模型为核心驱动，而非仅专注于硬件工程。

Helix AI 是什么

Helix AI 是 Figure AI 的核心机器人智慧系统，也是其与传统机器人公司的主要区别所在。

传统机器人通常依赖预设规则运作。例如，机械臂只能按照固定路径抓取物体，一旦环境改变，机器人就可能无法正常运作。

而 Helix AI 采用的是 Vision-Language-Action（VLA）架构。这表示机器人能看懂现实世界、理解语言指令、进行任务推理，并自主生成动作。

举例来说，当人类告诉机器人“把桌上的苹果放进冰箱”时，机器人必须同时完成辨识苹果、理解任务、寻找冰箱、规划路径以及执行动作等多个步骤。这个过程本质上已接近 AI Agent 在物理世界中的执行能力。

Figure 01 与 Figure 02 的差异

Figure 01 是 Figure AI 最早公开的人形机器人原型，主要用于展示机器人的运动控制、行走能力以及基础操作功能。

Figure 02 则代表 Figure AI 开始迈入商业化阶段。相较于 Figure 01，Figure 02 拥有更强的 AI 处理能力、更自然的人机互动，以及更高精度的双手操作能力。同时，它也更适合长时间的工业部署。

Figure AI 曾展示机器人与人类实时对话的 Demo，机器人能理解自然语言并实时回应。此外，Figure 02 已开始在 BMW 工厂中参与真实工作场景测试，这意味着 Figure AI 正从实验室项目逐步走向产业落地。

Figure AI 与 BMW 的合作意义

BMW 是 Figure AI 最重要的商业合作伙伴之一。

对人形机器人产业而言，最大的挑战不是“机器人能不能动”，而是“机器人能否真正进入现实生产系统”。

BMW 工厂合作的重要性在于，Figure AI 能取得真实的工业场景数据，并让机器人持续在真实任务中训练。同时，AI 模型也能建立真实世界的反馈循环。

相较于展示性质的机器人 Demo，真正进入汽车工厂意味着 Figure AI 必须解决稳定性、安全性、长时间运行、多任务执行以及人机协作等问题。这也是人形机器人从概念走向产业化的重要分水岭。

Figure AI 与 OpenAI 的关系

Figure AI 曾与 OpenAI 合作，共同探索大型语言模型在机器人中的应用。

双方曾展示一个非常著名的 Demo：机器人能与人类实时对话，并理解现实环境中的任务。这个案例让外界首次看到 LLM 与机器人结合的潜力。

不过，Figure AI 随后逐渐转向自主 AI 路线，更强调自行研发机器人模型与具身智慧系统。

原因在于，机器人 AI 与纯文字 AI 有巨大差异。机器人不仅需要理解语言，还需要具备空间感知、动作规划、视觉推理、实时控制以及多传感器融合的能力。因此，Figure AI 希望打造专为现实世界设计的 Robotics Foundation Model。

Figure AI 为何受资本市场追捧

Figure AI 已获得 Microsoft、NVIDIA、Jeff Bezos 与 OpenAI Startup Fund 等顶尖科技资本的支持。

资本市场高度关注 Figure AI，核心原因在于人形机器人的市场规模极为庞大。如果机器人能替代部分人类劳动力，其潜在市场规模可能达到数兆美元。

与此同时，AI 正突破数字世界的限制，开始进入现实物理世界。全球劳动力短缺问题以及制造业自动化需求，也进一步推动了人形机器人产业的发展。

许多投资机构认为，具身智能（Embodied AI）可能会成为继大型语言模型之后，下一个重要的 AI 平台方向。

Figure AI 面临哪些挑战

尽管 Figure AI 备受关注，但人形机器人产业仍面临巨大挑战。

首先是成本问题。高性能的机器人目前仍然非常昂贵，距离大规模普及还有长远的路要走。

其次是电池与续航问题。人形机器人需要长时间运行，但移动系统本身耗能极高。

此外，AI 的泛化能力仍有限。机器人在复杂现实世界中的稳定性，与人类相比仍有明显差距。

安全问题同样不容忽视。当机器人进入工厂与家庭环境后，必须确保其不会对人类造成风险。

最后，大规模制造也是整个产业必须解决的问题。如何像汽车一样量产机器人，仍是人形机器人产业的重要挑战。

Figure AI 会改变哪些产业

如果 Figure AI 的技术路线成功，其影响范围可能远超传统机器人产业。

最先发生变化的领域，很可能包括制造业、仓储、物流、零售、医疗保健以及家庭助理等行业。

长期来看，人形机器人甚至可能成为现实世界中的“AI 劳动力基础设施”。这意味着机器人不只是自动化工具，更可能成为未来社会的重要生产力系统。

Figure AI 的未来发展方向

Figure AI 目前的发展重点主要集中在三个方向。

第一，持续提升机器人 AI 能力。通过 Helix AI，Figure AI 希望让机器人具备更强的推理能力与任务泛化能力。

第二，扩大商业部署规模。从工厂测试逐步进入真实商业环境，是 Figure AI 现阶段的重要目标。

第三，降低机器人生产成本。通过 BotQ 等制造体系，Figure AI 希望建立更成熟的人形机器人量产能力。

未来人形机器人的竞争，可能不再只是硬件之争，而是数据规模、AI 模型能力、现实场景训练以及制造体系之间的综合竞争。

总结

Figure AI 正推动人形机器人从实验室概念走向现实商业化。相较于传统机器人公司，其最大特色在于将 AI 大模型、视觉理解与机器人控制系统深度整合，并通过 Helix AI 打造具备推理能力的通用机器人平台。

随着 BMW 工厂合作、机器人 AI 技术突破，以及全球资本持续投入，Figure AI 已成为具身智能与人形机器人浪潮中最具代表性的公司之一。

常见问题

Figure AI 的创始人是谁？

Figure AI 由 Brett Adcock 创立，他曾创办 Archer Aviation 等科技公司。

Helix AI 是什么？

Helix AI 是 Figure AI 的机器人 AI 系统，采用 Vision-Language-Action（VLA）架构，用于实现机器人的理解、推理与动作执行。

Figure AI 与 Tesla Optimus 有何不同？

Figure AI 更强调 AI 模型与机器人的融合，而 Tesla Optimus 则更依赖 Tesla 的自动驾驶与制造体系。

Figure AI 与 OpenAI 有关联吗？

双方曾合作探索 AI 机器人方向，但 Figure AI 后续转向强化自主机器人 AI 路线。

Figure AI 的机器人已经商业化了吗？

Figure AI 已开始在 BMW 工厂等真实工业场景中进行部署测试。

人形机器人为何重要？

人形机器人能直接适应现有的人类社会基础设施，因此被视为通用机器人发展的关键方向。