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2026年3月10日，F(xiàn)igure AI發(fā)布了一段視頻：機(jī)器人在沙發(fā)和茶幾之間穿梭，擦桌子、收拾積木、整理抱枕，最后順手把毛巾甩到肩上騰出手去拿東西，畫面像科幻電影。

與之同時，寶馬宣布繼續(xù)推進(jìn)Figure機(jī)器人在生產(chǎn)線上的部署。

到目前為止，機(jī)器人已經(jīng)累計運(yùn)行了 1250小時。一個在客廳里收拾玩具，一個在工廠里打工。

看起來是兩條完全不同的新聞。人形機(jī)器人到底應(yīng)該先去哪里賺錢？家政和工人到底誰先被替代？

01

 一段視頻引發(fā)的爭議

● Figure 03開始做家務(wù)了

Figure這次展示的是 Figure 03，場景不是實驗室，而是一個普通客廳：沙發(fā)、地毯、茶幾、積木、遙控器。

機(jī)器人完成了一系列動作：噴清潔劑擦桌面、撿起散落的積木、 整理沙發(fā)抱枕、按下遙控器關(guān)閉電視。

有一個細(xì)節(jié)讓很多人印象深刻，機(jī)器人手里拿著毛巾，但又要去拿別的東西，于是順手把毛巾甩到肩上。

這是一個非常典型的人類動作。對人來說，這只是一個下意識的行為。但對機(jī)器人來說，需要完成一整套復(fù)雜決策：

理解目標(biāo)：判斷當(dāng)前狀態(tài)、規(guī)劃新的動作和協(xié)調(diào)身體執(zhí)行。在過去的機(jī)器人系統(tǒng)里，這樣的動作幾乎不可能完成。

因為傳統(tǒng)機(jī)器人依賴的是工程師寫好的動作程序。如果沒有提前寫好“把毛巾放到肩上”這個動作，機(jī)器人就永遠(yuǎn)不會這么做。

Figure這次展示的核心技術(shù)叫 Helix 02（單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的端到端系統(tǒng)），簡單理解就是這個機(jī)器人不再依賴人工編程，而是通過AI模型學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。

● 馬斯克的質(zhì)疑

視頻發(fā)布后不久，馬斯克在社交媒體上問了一句話：“這是完全自主，還是遠(yuǎn)程控制？”

這個問題問到了關(guān)鍵。

因為機(jī)器人行業(yè)一直存在一個“公開的秘密”，很多看起來流暢的機(jī)器人演示，其實是遠(yuǎn)程操控完成的，操作員通過攝像頭觀察環(huán)境，再實時控制機(jī)器人的動作，這種方式做出來的視頻效果往往很好，但和真正的自主能力完全不同。

Figure AI的回應(yīng)是完全自主，沒有遠(yuǎn)程干預(yù)。外界暫時無法完全驗證這一點。

當(dāng)然人形機(jī)器人行業(yè)仍然缺少真正的實證數(shù)據(jù)，一段視頻很難說服所有人。真正能建立信任的，是另一種東西——運(yùn)行時間。

● 寶馬的1250小時

2024年，寶馬宣布與Figure合作，在汽車工廠測試人形機(jī)器人。到目前為止，F(xiàn)igure 02已經(jīng)在生產(chǎn)線上累計運(yùn)行了 1250小時。1250小時并不算特別長，人形機(jī)器人已經(jīng)進(jìn)入真實工業(yè)環(huán)境。而且寶馬并沒有停止這個項目，反而在繼續(xù)推進(jìn)部署。

汽車工廠一直被認(rèn)為是人形機(jī)器人最現(xiàn)實的應(yīng)用場景之一，傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人擅長重復(fù)動作，比如焊接和噴漆。但在裝配環(huán)節(jié)，仍然有大量工作需要人工完成，人類工人可以輕松適應(yīng)，但傳統(tǒng)機(jī)器人往往做不到。

人形機(jī)器人的優(yōu)勢天生適配人類設(shè)計的環(huán)境。寶馬的策略是機(jī)器人不會直接替代整條生產(chǎn)線，而是先進(jìn)入一些簡單環(huán)節(jié)，比如物流搬運(yùn)和零件裝配。先讓機(jī)器人干活，再慢慢優(yōu)化效率。

02

 家庭和工廠，

兩條不同的商業(yè)化路線

● 路線的選擇

如果把整個行業(yè)放在一起看，人形機(jī)器人的發(fā)展其實正在分成兩條路線。

◎ 特斯拉代表的是垂直整合模式。

馬斯克的思路非常簡單：自己做機(jī)器人，自己開發(fā)AI，自己在工廠使用，最后實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)，目標(biāo)是把Optimus機(jī)器人的成本壓到 2萬美元以內(nèi)。只要成本足夠低，機(jī)器人就有機(jī)會進(jìn)入家庭。

◎ Figure AI走的是另一條路徑，沒有特斯拉那樣的資源，也沒有自己的汽車工廠，所以選擇先在工業(yè)場景落地。

工業(yè)客戶愿意為效率付費，商業(yè)模式更容易成立。工業(yè)場景能夠跑通，再逐漸降低成本，進(jìn)入更多市場。

某種程度上，這兩條路線很像電動車行業(yè)早期的分歧：是先做規(guī)模，還是先做市場。

● 人形機(jī)器人其實已經(jīng)走了四十年

今天的人形機(jī)器人熱潮，并不是第一次出現(xiàn)，1980年代，日本就已經(jīng)開始嘗試人形機(jī)器人。

本田的 ASIMO 曾經(jīng)是全球最著名的人形機(jī)器人之一。它可以走路、跑步、甚至上下樓梯， 波士頓動力的Atlas 又把機(jī)器人的運(yùn)動能力推向了新的高度，這些機(jī)器人始終沒有進(jìn)入商業(yè)市場。

原因很簡單：它們太貴，也太笨。過去的機(jī)器人更像是精密機(jī)械，而不是智能系統(tǒng)。真正改變這一切的，是近幾年的 AI大模型技術(shù)。當(dāng)機(jī)器人擁有更強(qiáng)的視覺理解、任務(wù)規(guī)劃和動作生成能力時，它們才開始真正接近“智能機(jī)器”。

這也是為什么人形機(jī)器人行業(yè)突然再次變得火熱。

● 中國玩家的位置

在這場競賽里，中國企業(yè)也在快速跟進(jìn)。優(yōu)必選、宇樹科技等公司在人形機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)方面已經(jīng)積累多年。

機(jī)械結(jié)構(gòu)、運(yùn)動控制、伺服系統(tǒng)，這些領(lǐng)域差距并不算特別大，真正的挑戰(zhàn)仍然是“機(jī)器人大腦”：視覺理解、任務(wù)規(guī)劃和動作生成，這些能力越來越依賴大型AI模型和高性能算力芯片。

在這一點上，特斯拉和Figure目前仍然擁有一定優(yōu)勢，不過機(jī)器人產(chǎn)業(yè)本身就具有很強(qiáng)的供應(yīng)鏈屬性，隨著應(yīng)用場景擴(kuò)大，新的機(jī)會仍然會不斷出現(xiàn)。

過去幾年，人形機(jī)器人經(jīng)常被拿來和智能手機(jī)或者電動車類比，但更合理的參照可能是 工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)，工業(yè)機(jī)器人從實驗室走向大規(guī)模應(yīng)用，大約經(jīng)歷了二十年的時間，人形機(jī)器人也許不會那么快，不過行業(yè)普遍認(rèn)為，2025到2027年可能是第一個關(guān)鍵窗口期。

在這個時間段里：AI模型開始成熟、 硬件成本逐漸下降和應(yīng)用場景逐步驗證，誰能率先跑通 量產(chǎn)—落地—盈利 的閉環(huán)，誰就可能成為下一階段的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定者。

小結(jié)

客廳里的機(jī)器人視頻，還有寶馬工廠擴(kuò)大部署機(jī)器人，前者代表的是愿景：機(jī)器人進(jìn)入家庭，成為新的智能終端；后者代表的是現(xiàn)實，機(jī)器人先去工廠打工“賺錢”。

人形機(jī)器人行業(yè)現(xiàn)在正處在這兩個世界之間，技術(shù)在快速進(jìn)步，但商業(yè)模式還沒有完全確定。AI是這一輪技術(shù)革命的大腦，那么人形機(jī)器人很可能會成為它最重要的身體。

       原文標(biāo)題 : Figure AI發(fā)布機(jī)器人做家務(wù)視頻，馬斯克發(fā)質(zhì)疑