人形机器人直播26小时：处理3.3万包裹，零失败？创始人亲自给机器人贴名牌

哇哦AI

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。

资料线索
• Humanoids Daily

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