Figure AI - 通用人形机器人
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| 维度 | 信息 |
|---|---|
| 公司 | Figure AI |
| 产品 | Figure Series（01/02/03） |
| 融资阶段 | Series B + Series C（已获39亿美元估值） |
| 类别 | 物理AI / 通用人形机器人 |
| 核心能力 | Vision-Language-Action (VLA) + Helix AI |
| 主要客户 | BMW、UPS等制造/物流企业 |
| 商业化 | 已交付paying customers，2024-2025年量产阶段 |
| 创始人 | Brett Adcock |
| 融资信息 | Series B：6.75亿美元（2024年2月），Series C：10亿美元（2025年9月） |
一、产品概览
1.1 本质定位
Figure AI是硅谷最具雄心的物理AI公司之一，专注开发通用人形机器人来解决全球范围的劳动力短缺问题。与其他机器人公司专注特定任务不同，Figure的核心目标是打造能够执行人类工作的机器人，最终目标是实现”体力劳动变为可选项”。
创始人Brett Adcock在2025年底表示：“10年内，每个家庭都会拥有一台人形机器人”——这不是营销说辞，而是对整个产业形态变革的大胆预测。
1.2 核心逻辑
Figure AI的战略逻辑围绕**“距钱距离”假说**展开：
- 第一阶段（当下）：集中在制造、物流、仓储等劳动力最紧缺、痛点最深的行业
- 第二阶段（2026-2028）：扩展到零售、服务等行业
- 第三阶段（2030+）：家庭消费端市场
这符合”系统设计优于个体努力”的思想——先在高价值、高需求的B端建立可规模化的系统，再逐步向下渗透。
二、技术体系
2.1 硬件架构
Figure 02（工业主力机型）
- 身高：5’6”（168cm）
- 体重：132磅（60kg）
- 负载能力：44磅（20kg）
- 续航时间：约5小时
- 自由度：40+个关节，手部高度灵巧
- 传感器：6个RGB摄像头 + LiDAR + 触觉传感器
- 移动速度：2.7 mph（1.2 m/s）
设计哲学：人类工人大小，能够无缝集成到现有制造设施和流程中，无需大规模基础设施改造。
Figure 03（新一代多用途机型，2025年10月发布）
- 特点：
- 相比Figure 02，体积减少9%，质量显著降低
- 完全重设计的感知系统和手部系统
- 摄像头帧率提升2倍，延迟降低至原来的1/4
- 视野宽度提升60%
- 无线充电、软质外壳、改进的音频系统
- 内置电池安全技术
- 价格：$20,000（但2026年底前暂不对消费者开放）
设计方向：从纯工业向”家庭+工业”双轨制转变，为未来的消费级应用预留能力。
2.2 AI核心：Helix系统
Helix是Figure AI自研的Vision-Language-Action (VLA)神经网络，代表了当前物理AI的最高水平：
-
多模态感知
- 实时视觉处理（从6个RGB摄像头获取）
- 自然语言理解（能够理解高层次指令）
- 环境映射（LiDAR进行3D空间认知）
-
任务执行
- 不是传统的”编程任务”，而是通过观察学习（learning by observation）
- 能够处理未见过的场景和物体
- 支持从单一演示推广到变体任务
-
实时决策
- 摄像头延迟从原来的16ms（Figure 02）降至4ms（Figure 03）
- 意味着反应速度和精确性接近人类水平
-
持续改进
- 每次部署都产生新的实世界数据
- 数据反馈到中央系统优化Helix
- 形成”数据飞轮”——部署规模越大，学习越快
2.3 与OpenAI的合作
2024年2月，Figure宣布与OpenAI达成战略合作：
- OpenAI为Figure机器人专门开发定制AI模型
- 整合OpenAI的能力来实现”语言推理”（language reasoning）
- 本质上是将LLM的推理能力”物理化”——不仅能理解指令，还能通过机器人身体执行
这个合作的意义在于：AI的下一个边界是物理世界。OpenAI从虚拟的推理转向现实的执行。
三、商业化现状
3.1 融资历程
| 轮次 | 金额 | 时间 | 估值 | 主要投资方 |
|---|---|---|---|---|
| Series A | 未公开 | 2023年 | ~7亿美元 | Parkway、Lowerbound等 |
| Series B | 6.75亿美元 | 2024年2月 | 26亿美元 | OpenAI基金、Microsoft、Nvidia、Jeff Bezos、Intel、ARK等 |
| Series C | 10亿美元 | 2025年9月 | 39亿美元 | Intel、Nvidia、Qualcomm、T-Mobile、Salesforce、Brookfield等 |
融资轨迹解读：
- Series B的投资方组合透露出”AI+硬件+商业化”的完整生态
- Jeff Bezos的参与意味着物流巨人对未来供应链的赌注
- Series C的新增投资方（通讯运营商、地产基金）暗示Figure在筹划物流网络和规模化部署
3.2 首批商业部署
BMW合作（2024年1月宣布）
- 部署地点：南卡州Spartanburg BMW制造厂
- 任务：
- 钣金零件插入（sheet metal insertion）
- 物料转运
- 质量检测辅助
- 痛点解决：避免工人长期从事人体工程学上不合理的任务
意义：证明Figure 02不是实验室产品，而是能在真实生产环境中创造价值的系统。
UPS合作（传言中的第二大客户）
暗示Figure的应用已从制造扩展到物流领域。
3.3 产能规划：BotQ工厂
2025年，Figure宣布建立BotQ——高容量人形机器人制造设施：
- 年产能目标：12,000单位（当前阶段）→ 最终可扩展至数十万级别
- 意义：从”手工坊”到”工厂模式”的转变，说明Figure对自身产品可规模化充满信心
- 垂直整合：Figure既造机器人，也用机器人组装机器人（自动化组装线的示范）
四、市场机遇与竞争格局
4.1 市场规模评估
全球劳动力短缺的紧迫性
- 发达国家普遍面临老龄化+适龄劳动力下降
- 制造业、物流业最具痛感（高危、高重复、低薪酬）
- 疫情后供应链重建对自动化的需求爆炸性增长
距钱距离假说的应用
制造/物流 → 零售 → 家庭 → 其他
- 制造业市场：全球年产值约12万亿，自动化率仍低于30%
- 物流市场：仓储自动化率约15%，上升空间巨大
- 家庭市场：2030+才真正启动，但长期最大
4.2 竞争格局
| 公司 | 产品 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|
| Figure | Figure 02/03 | VLA架构成熟、已交付客户、融资充足、AI合作强 | 量产初期、价格未透明化 |
| Tesla | Optimus | 数据量最大（自动驾驶数据可迁移）、产能潜力 | 尚未大规模部署、技术路线不同 |
| Boston Dynamics | 点对点机器人（Atlas等） | 技术积累深、运动能力强 | 缺乏商业化动作、未发布VLA架构 |
| 其他初创 | 各类专用机器人 | 专用任务优化 | 缺乏通用性、融资困难 |
竞争本质：不是”谁的机器人更灵活”，而是”谁能最快将AI规模化部署到实际生产环节”。Figure因为有OpenAI、有paying customers、有融资，目前领先一个身位。
4.3 长期风险与不确定性
- 技术风险：Helix在极端场景（从未见过的物体/环境）的泛化能力
- 成本风险：$20,000/台的价格是否足够低来实现规模化替代低薪劳动
- 政策风险：大规模机器人部署可能引发劳动力市场/社会稳定问题
- 竞争风险：Tesla等巨头入场时的碾压式优势
五、创始人与团队背景
5.1 Brett Adcock
个人简历：
- 出身农业家庭（伊利诺伊州），16岁开始创业
- 佛罗里达大学本科毕业（工业工程 → 商科）
- 连续创业者：Vettery（HR平台） → Archer Aviation（城市空中交通） → Figure AI
核心理念：
- 深受艾萨克·阿西莫夫《机器人系列》影响
- 坚信人形机器人会像汽车一样成为生活必需品
- 2025年预言：10年内每个家庭都有人形机器人，体力劳动变为可选
为什么看好Adcock：
- 有从零到一的创业经验（不是学院派）
- 对长期趋势的判断敢于”反共识”
- 拉到了超一流的技术团队（ex-Boston Dynamics、Tesla、Google DeepMind、Apple）
5.2 团队组成
Figure团队是硅谷”物理AI”最强的团队之一，核心成员来自：
- Boston Dynamics：人形机器人设计与控制
- Tesla：自动驾驶数据处理和实时系统
- Google DeepMind：强化学习和AI训练
- Apple：消费级硬件和用户体验
这个组合意味着Figure既有”前沿AI”也有”可靠工程”。
六、商业模式分析
6.1 收入路径（当前 & 中期）
B2B机器人销售（2024-2028）
- 直接销售给制造/物流企业
- 定价：企业定制化报价，预计单价6位数到7位数
- 可能的定价模型：分阶段支付 + 性能按金（机器人完成任务数量结算）
数据与优化服务（长期）
- 每台部署的机器人产生实时数据
- 数据反馈优化Helix，降低全系列成本
- 未来可能的SaaS模式：租赁+订阅式AI升级
6.2 扩展想象空间
| 阶段 | 时间 | 场景 | 盈利模式 |
|---|---|---|---|
| 工业导入 | 2024-2026 | BMW、UPS等头部企业 | 单位销售+合作分成 |
| 行业规模化 | 2027-2030 | 制造业、物流业广泛应用 | 批量销售+数据服务 |
| 零售拓展 | 2028-2032 | 便利店、仓库自动化 | 中端定价+SaaS |
| 消费级 | 2032+ | 家庭、社区 | 低价硬件+高利润服务 |
6.3 与传统自动化的不同
传统工业自动化：
- 投资大（机械臂、流水线改造）
- 部署周期长（6-18个月）
- 定制化程度高（每条产线不同）
- 灵活性低（改产品线需重新规划）
Figure人形机器人：
- 投资相对较小（几十万美元 vs 百万级）
- 部署快（插电即用）
- 通用性强（同一机器人可做多种任务）
- 可持续学习（通过AI升级）
本质优势：降低了中小企业的自动化门槛，而不是垄断在大企业手中。
七、产品迭代路线图
7.1 产品线演进
Figure 01（2024年初）
- 第一代消费化机器人
- 与OpenAI VLA合作的首个成果
- 地位：已退役，但意义重大（validation的标志）
Figure 02（2024年中-2025年）
- 工业部署主力
- 在BMW、UPS等实际环境运行
- 性能稳定性核心指标
Figure 03（2025年10月发布）
- 新一代多用途机型
- 工业+家庭双轨制设计
- 传感器系统大幅升级
- 原型价格$20,000（但2026年底前不对消费者开放）
7.2 后续迭代方向（推断）
基于当前进展和Adcock的陈述，推测路线如下：
- 2026年：Figure 03产能爬坡至12,000+ 单位/年，商业部署扩展至5-10个企业客户
- 2027-2028年：推出Figure 04（可能更轻便，成本进一步降低），消费级版本测试
- 2029-2030年：首批消费级产品问世，价格目标$10,000以下
八、战略启示与思考
8.1 为什么现在是Figure的时机
“完美的历史节点”：
- AI技术成熟：LLM+VLA的组合已可用，无需等待更多算力突破
- 劳动力危机激化：发达国家人口老龄化逼迫企业必须自动化
- 融资环境友好：AI热潮吸引mega-fund入场，给了Figure足够的资本
- 生态配合：OpenAI、Nvidia等产业上游已准备好专用方案
8.2 Figure vs 其他选手的”速度优势”
- vs Tesla：Adcock更聚焦（人形机器人 vs 全栈）
- vs Boston Dynamics：有融资 + 有客户 + 有商业化压力
- vs 小创业：融资力、算力、数据都不在一个量级
Figure本质上是在”抢占第一批规模化部署的时间窗口”。
8.3 “反共识”判断
共识观点：人形机器人还很远，至少还要5-10年才能大规模应用
Figure的反共识：已经在工厂里干活了，2-3年内就能看到数万台部署
这不是marketing，而是基于：
- 已交付的paying customers
- 已验证的VLA架构
- 已规划的产能（BotQ）
谁更对，时间会给答案。
8.4 对中国企业的启示
- 应用优先：不要痴迷于”完美的算法”，先找到高价值应用场景
- 融资差距：$39亿估值 vs 中国同类企业，资本倾斜明显，这是系统性问题
- AI+Hardware融合：未来竞争不再是”AI”或”硬件”，而是两者的深度结合
- 劳动力套利消失：制造业外包到人力便宜国家的逻辑在消失，本地自动化将成刚需
九、关键指标监测
投资者/从业者应关注以下指标来评估Figure的进展：
| 指标 | 意义 | 监测方式 |
|---|---|---|
| 部署单位数 | 商业化验证 | 季度公开信息 |
| 客户数量 | 市场接受度 | 新闻发布 |
| 产能爬坡进度 | 制造能力 | BotQ工厂进展 |
| 平均售价（ASP） | 成本控制 | 行业分析 |
| Helix任务成功率 | 技术可靠性 | 技术报告 |
| 融资金额和投资方 | 市场信心 | 融资新闻 |
十、总结与投资视角
10.1 Figure AI是什么
Figure AI是物理AI时代的先发者——第一家将通用人形机器人从实验室推向产业化的公司。
不是科幻，而是工程。不是远期，而是当下。
10.2 为什么重要
- 劳动力问题的系统解决方案：不是给单一行业的补丁，而是全局游戏规则改写
- AI体现价值的新路径：LLM做内容和对话的价值有天花板，改造物理世界的价值无限
- 商业模式的确定性：不像信息类AI需要想象盈利，Figure的卖点很直接（降低成本、提高产能）
10.3 核心风险
- 技术成熟度：Helix虽然已部署，但极端case的可靠性未知
- 成本曲线：能否降到足够低，决定市场容量
- 政策和社会阻力：大规模机器人失业可能引发政策干预
10.4 长期判断
如果Helix的泛化能力达到预期，Figure将成为下一个科技巨头级别的公司。市场规模足以容纳一个万亿级别的企业。
如果遇到技术天花板，Figure可能成为被更大参与者（Tesla等）收购的目标。
当下的$39亿估值，从长期来看，要么太便宜，要么就是泡沫。没有中间值。
相关链接与信息源
最后更新：2026年3月
内容版本：v4.0 - 通用人形机器人产品卡