
图片来自 Humanoids Daily 的相关公开报道,展示产品、原型、使用场景或事件背景;具体信息以原始来源为准。 摄影/版权标识:Humanoids Daily。 来源:Humanoids Daily
一场原本只是回应耐力挑战的8小时直播,变成了Figure AI的人形机器人马拉松。5月14日,Figure AI的直播已连续运行超过26小时,三台Figure 03机器人在Helix-02神经网络驱动下自主分拣包裹,累计处理33,137件。CEO Brett Adcock在评论区的建议下亲自给机器人贴上“Bob”“Frank”“Gary”的名牌。机器人们采用自主轮换协议:当一台需要维护时自动离岗,另一台接替,以此保持24/7运转。Adcock称这是“无人涉足的疆域”,但直播的真实画面也暴露了自主系统的边界。
目前能确认到哪一步
演示直播中,Figure AI正在公开验证其Helix-02神经网络的自主能力,机器人尚未量产发货,属于公司内部测试的延伸。
从8小时到马拉松:意外延长的耐力测试
Figure AI最初只是想用8小时直播证明其人形机器人的耐力,但CEO Adcock在零失败后决定继续。截至报道时,直播已超26小时,三台Figure 03机器人(Bob、Frank、Gary)轮番上阵,处理了超过3.3万个包裹。机器人完全自主运行,没有远程操控——它们直接从摄像头像素中推理,在机载计算机上计算电机扭矩。
为了维持24/7的节奏,机器人使用自主轮换协议:当一台需要维护时,它会自动离开工作站,另一台接替。Figure AI表示这用于最大化正常运行时间。在直播中,团队甚至在达到24小时里程碑时庆祝,而“Frank”机器人继续分拣包裹,展示了Helix-02网络远超初始目标8小时的稳定性。
零失败争议:CEO的定义与观众的发现
Adcock在社交媒体上称“零失败”,但直播的无剪辑画面呈现了另一面。观察者记录了几个“边缘案例”错误:包裹从传送带掉落、物品未能正确摆放。此外,直播还暴露了Helix-02的一个行为特征——自主重置。当机器人“卡住”或AI策略检测到“超出分布”时,系统会触发自我校正序列。
研究人员John Dagdelen在社交媒体上质疑Adcock的“零失败”说法,称亲眼看到包裹掉落。Adcock迅速区分了系统故障和任务错误:“会有包裹失败……但人类在这个任务上的失败也很多。”他认为机器人的成功率与同类环境中的人类工人相当。这场争论凸显了“AI失败”定义的模糊性。
竞争对手的反击:实验室与真实部署的差距
Figure的直播虽然是一项透明化里程碑,但行业同行迅速指出了实验室演示与创收部署之间的区别。机器人公司Ultra引用其自身成果,提醒Figure他们的硬件早在2月份就在真实客户仓库完成了类似的全自主轮班。Ultra的推文写道:“很高兴看到机器人领域在有用自主能力方面取得更多进展。我们上一代机器人OP0在2月份就在真实客户仓库完成了一次全自动分拣轮班。”
这种对比暗示Figure AI的测试尚未在真实物流环境中经过长时间考验。尽管Figure的直播吸引了数万观众,但竞争对手认为,真正的竞争在于能否在实际客户设施中持续数月或数年运行,而不仅仅是几天的实验室表演。这场公开较量将推动整个行业提高自主性的公开验证标准。
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• Humanoids Daily
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