拆解 Figure 全栈布局:GPU、数据、模型、制造闭环
CyberRobooo · x · 2026-09-04
尽管 Figure 的人形机器人至今无法直接购买、争议不断,过去四年它一直在围绕人形机器人规模化部署构建垂直整合的 Physical AI 价值链:
- 算力:与 Nscale 合作,最高可获得 10 万块 NVIDIA Vera Rubin GPU,2027 下半年开始部署,初始承诺约 35 亿美元。
- 数据:自建 Index 平台规模化采集人类行为数据,App 下载超 26.4 万,覆盖 108 国,每周贡献者 4.4 万+,上传视频超 1600 万条,已向贡献者支付超 1500 万美元。
- 模型:核心是 Helix。Helix 02 可从像素直接控制全身,在厨房完成 4 分钟 61 个动作的连续序列,融合移动、操作、平衡与触觉;System 0 用了 1000+ 小时人类动作数据训练。
- 硬件:Figure 03 围绕 Helix 重新设计,5 小时续航、20kg 负载、1.2m/s 速度,配掌部摄像头、触觉传感器和 10Gbps 毫米波连接。
- 制造:自建 BotQ 工厂,初期目标年产 1.2 万台,四年内 10 万台;截至 2026 年 4 月已交付 350+ 台 Figure 03,产能从每天 1 台爬到每小时 1 台。
- 部署:从 BMW 起步,Figure 02 已累计运行 1250+ 小时、处理 9 万+ 零部件、支持 3 万+ 辆 BMW X3 生产;Figure 03 正回归 BMW 承接排序与 loco-manipulation 等更复杂任务,再向商用和家务场景扩展。
作者总结出一个明显的飞轮:更多算力→更多人类数据→更强的 Helix→更多 Figure 03→更大规模制造→更多真实部署→更多运行数据→训练下一代 Helix。这也是思考人形机器人公司最终要靠什么竞争的 useful framework——对比 OpenAI 发布号称 AGI 的 GPT-6 Astra,Physical AI 的难度可见一斑。问题在于 Figure 能否把这些基础设施转化为真实用例,而不只是漂亮 demo。
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