Figure人形机器人惊艳亮相，揭示具身智能新时代的曙光与挑战
3月13日，一段时长2分34秒的人形机器人视频在网络上引发了热议，其逼真而流畅的交互能力似乎预示着具身智能时代的提前降临。该视频由美国创新公司Figure制作，展示了其最新产品在真实场景中的演示过程。视频中，当工作人员向机器人询问能否吃点东西时，它稍作思考后熟练地递上一个苹果，令人惊叹不已。
▲Figure官方图源所示的这一幕，如同科幻电影般让人难以置信。为了证实视频的真实性，Figure创始人Brett Adcock特意强调，该视频以正常速度连续拍摄，机器人全程无远程操控，所有动作和反馈均基于深度学习自主完成，无疑标志着人形机器人技术取得了关键性突破。
然而，为什么是Figure？这家成立于2022年、仅发展了两年的企业，在众多历经数十年研发积累的人形机器人公司中脱颖而出，率先实现了这一壮举。相比之下，特斯拉、优必选以及波士顿动力等业界翘楚的研发时间分别长达3年、12年甚至21年。那么，Figure如何能在短短两年内引领具身智能前沿，并成功让第一台人形机器人递出“苹果”？
尽管Figure展示出人形机器人前所未有的交互智能，但我们必须意识到，这并不代表真正实现具身智能或人形机器人即将广泛进入日常生活。Demo视频展示的只是一个特定场景，而要让机器人适应成千上万个生活工作场景，还需要经历从零到一再到百的过程。正如自动驾驶车辆在测试道路上实现部分自动驾驶功能，并不能立刻具备上路行驶的能力。
Figure 01在视频中的表现主要在于软件层面的智能交互，而非全身机械性能的展现。其内部集成的OpenAI大模型及与机器人本体之间的翻译和交互智能系统，构建了一套独特的“端到端神经网络”。这套系统由OpenAI的大模型作为大脑提供视觉推理和语言理解，Figure 01的小脑则根据这些判断快速做出精细的动作反应。
至于人形机器人的整体考验，除了软件交互能力，还依赖于其本体的机械性能，如行走平衡、传动机制、自然平滑的动作表现力以及力度和精度控制等。这就要求企业具有强大的软硬件协同开发能力和整合产业链上下游资源的能力。目前，供应链问题正是阻碍人形机器人发展的重大挑战，其复杂程度堪比汽车产业链，但与后者超过一个世纪的发展历程相比，人形机器人产业链尚处于起步阶段。
即便如此，Figure在机器人本体研发方面也展现了惊人的进展速度。例如，Figure01仅用一年时间就打破了行走纪录，远超特斯拉的15个月和波士顿动力的21年。此外，Figure还获得了资本市场的一致青睐。今年2月，Figure宣布完成了6.75亿美元融资，投资团队囊括亚马逊创始人贝索斯，以及微软、英伟达、OpenAI等行业巨头，同时应聘者数量在8个月内增长了218%，显示出了市场对其的高度认可和期待。
简而言之，Figure正在以前所未有的速度推动着“具身智能”时代前进，并巧妙借力OpenAI的技术东风。Figure01通过深度融合OpenAI的大模型能力，解决了机器人行业长期存在的“莫拉维克悖论”，实现了对简单感知和运动任务的理解与执行，而这背后的关键就是那套“端到端神经网络闭环”。Figure之所以能以空前的速度推进，离不开其创始人Brett Adcock的领导力和高效执行力。作为一名久经沙场的创业老兵，他在多个领域积累了丰富的经验，并将快速、高效的工作理念融入到Figure的基因之中。凭借敏锐的洞察力和卓越的资源整合能力，他带领Figure团队攻克了一个又一个技术难关，成功吸引了顶级投资机构的关注和支持。
尽管Figure已经取得了显著成就，但它面临的挑战依然艰巨。首先，证明人形机器人在实际应用中的可行性并实现大规模部署是一大难题；其次，建立一套成熟可靠的供应链体系以支持产品的规模化生产至关重要。目前，人形机器人行业普遍缺乏成熟的供应链配套，零部件采购成本高昂且来源分散，这对Figure来说意味着必须投入大量精力去优化供应链管理、降低采购成本，从而确保商业化的顺利进行。
总的来说，Figure在人形机器人领域的惊人表现，不仅揭示了具身智能新时代的曙光，更突显了当前人形机器人企业在技术创新与商业化进程中需要面对的共同挑战。
