现在，两台人形机器人终于能搭伙协作、默契过日子了 (doge)。
5月8日晚，Figure AI发布的最新演示中，两台搭载Helix-02系统的Figure 03机器人，在不足两分钟时间里完成了整间卧室的清理任务。从开门、挂衣服、整理耳机，到扔垃圾、推椅子，最后一起将床上的被褥收拾妥当。
最吸引眼球的场景发生在铺床过程：两台机器人在拉动被褥前互相颔首示意，仿佛在无声确认，然后一同发力，将被褥均匀展开摆放。整个过程自然且和谐，每个动作都呈现出如同人类在相互协助的状态。
Figure AI宣称，这标志着全球首次用单一神经网络实现多机器人协作locomanipulation。每台机器人独立运行模型，通过观察对方动作自主决定自己的动作，通过识别对方行为自主规划自身动作，无需中央控制单元，也不存在直接通信。
这家目前全球估值最高的人形机器人公司，在最近的融资轮次中估值已触及390亿美元。而这次展示的技术突破，可能预示着机器人协作正在进入一个新阶段。
01.
单一神经网络如何实现多机协作
Figure展示的这套系统最核心的突破在于，两台机器人运行的是同一个学习到的视觉-语言-动作策略，它们之间不存在共享规划器，没有信息传递，也不存在核心协调器。
每台机器人只依靠自身的摄像设备感知环境，通过对方的行为来判断其目的。就像两个人协同折叠床单时那般，只需观察动作即可领会对方意图。这种协作方式的技术挑战反映在三个维度。
第一个是协作的复杂性远超并行工作。在同一空间内，一台机器人的任何行为都会重构另一台机器人面临的任务。每台机器人需要只凭行为即时理解伙伴的目标，而同一时刻，它自己的动作也在持续改变伙伴视角下的场景。这种相互作用的动态性，让整个系统的难度成倍上升。
第二是处理柔性物体的挑战。被褥缺乏固定形态，不具备刚性几何特征，也没有规范的抓握位置。在"你的一半"和"我的一半"之间不存在明确的分界。每台机器人都需要在推测伙伴动作的过程中确定接触位置，然后伴随织物在双方作用力下的折叠、垂挂和滑动，以每秒数十次的频率更新这两种预测。
第三个难点在于时序的连续性。整个卧室重置任务涉及全屋的移动操控，机器人需要顺畅地在不同位置间行走，保持单腿动态平衡，并在刚性、可变形、关节式以及协作式操控之间流畅转换。在策略执行速率下，这意味着要做出数千个连贯的准确判断，而每一个判断都取决于包含另一台受同样受限的机器人在内的快速变化的环境。
Figure透露，其数据策略包含四条主线：人类动作数据采集、第一人称人类视频预训练、大规模仿真训练，以及远程遥操作数据。其中，人类动作采集已经从研究模式转变为生产模式，通过穿戴氨纶动捕服去采集拟人的全身动作。
02.
技术突破背后的产业化进展
在技术演示之外，Figure AI的产业化进程同样值得关注。其位于加利福尼亚的BotQ制造基地，已成功将人形机器人生产节奏从每天1台提升到每小时1台，不到120天内实现了约24倍的产能增长。
这个生产基地自2025投入使用后即瞄准高产能制造定位，目标年产能曾设定在约12000台。在产能提升背后，有成熟的自动化生产线架构、定制制造执行软件覆盖150余个联网工位，以及覆盖80多项最终验证测试的质量体系。机器人电池线一次合格率达到99.3%，组件执行器产量超过9000个。
Figure创始人Brett Adcock将即将推出的Figure 04比作人形机器人领域的"iPhone 1时刻"。从Figure 01到Figure 03，公司在手部、足部、触觉传感与充电设计上不断改进，而Figure 04在设计、制造易用性与成本控制上将实现重大突破。
在商业模式上，Figure正筹划以类似汽车租赁形式推广家用机器人，每月租金大约400-600美元。机器人占用空间仅2×2英尺，能够自主充电，无需人为干预。通过板载推理与数据去标识化，既保障隐私，又能不断改进Helix模型效果。
Adcock在最新访谈中还透露了几个关键设计理念。热插拔策略让机器人能够独立完成家庭整理、物流处理等任务，当机器人电量低于10-15%时，另一台机器人便可接替工作，确保任务持续进行。"永不摔倒"方案借助Vulcan强化学习项目，即便某个膝关节故障，机器人依然能维持稳定并跛行至维修点。
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机器人穿衣服成为新趋势
这次展示还反映出另一个值得关注的行业动向：机器人开始穿衣服了。
从1X、傅利叶，到Figure、小米，再到特斯拉的Optimus，各家机器人厂商都开始把"穿衣服"默认为常规配置。Brett Adcock在社交平台高调展示了Figure 03的多款穿搭，并提到Figure的设计团队包含汽车和服装设计师。
这不单是美观需求。当机器人开始进入商场、养老、展示厅，甚至尝试走进家庭，外形首次不仅是外形，而变为产品定义的组成部分。它涉及到安全感、友好度、场景匹配、品牌呈现，甚至未来的触觉感知与功能保护。
在租赁市场，这种需求尤为明显。某机器人租赁品牌运营人员表示，客户普遍更喜欢有服装、有角色感的机器人。比如财神机器人，穿上财神服装后，角色感和互动性都会更强。据了解，该品牌的"皮肤周边"每个月已有超百单的需求。
专注于机器人皮肤领域的某研发机构认为，机器人皮肤应该关涉三大维度：基础功能（散热、耐磨、防护等物理性能）、社交属性（拟人化触感与视觉亲和力）和前瞻技术（集成柔性传感、环境交互与多模态感知能力）。
这个市场的演进可能历经三个时期：第一时期是外观与功能需要，第二时期是身份标记与场景定制，第三时期是消费品属性，涵盖潮玩、联名等多种模式。李宁已与北京人形机器人创新中心成立"人形机器人运动科学联合实验室"，安踏也与宇树科技、香港理工大学南京技术创新研究院成立"人形机器人运动科学联合研究基地"等。
不过，也有技术人员对Figure的演示提出质疑。部分批评声音认为，这些协作可能依赖精心设计的初始状态和场景布置，表面上看似默契配合，其实可能只是短序列任务训练下的可预见行为。能否真正动态理解对方意图、长期落地协作，还需要进一步验证。
另一个问题是，端到端单一模型是否是协同的最佳解。在工厂、物流仓、大型酒店后厨等真实场景中，人其实是被调度的，背后都有一个或显或隐的顶层规划器。机器人到底需要多少自主、多少调度，行业里还远没有共识。
截至目前，Figure AI累计交付量已突破350台，拥有约500名员工，其中以工程和AI团队为核心。随着产能的快速提升和商业模式的逐步清晰，这家估值390亿美元的公司正在加速将人形机器人从实验室推向真实世界。而多机协作能力的突破，可能会成为这个进程中的关键一步。
