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小米機器人，車廠“打工”8小時無休

今日，雷軍發佈小米機器人“實習”新進展：一段視訊展示了小米通用人形機器首次在汽車工廠挑戰8小時作業的過程，稱其機器人滿足工站全天生產需求，實現了產線級作業能力的初步驗證。 該視訊為倍速播放，時長5分59秒，拍攝地點為小米汽車工廠總裝車間，主要由小米CyberOne 02出鏡，任務為中控台側蓋板排序。 中控台側蓋板排序屬於汽車總裝物流SPS排序供貨工位。蓋板屬於大尺寸柔性不規則工件，擺放姿態也存在隨機性，該工作是典型的高難度柔性物料作業，核心是按上線車型序列，把不規則柔性內飾蓋板，從原料箱取出後調整姿態，然後放入對應料架格口，需要匹配整車裝配節拍。 由於不是定點抓取標準結構件，這一工作難度較高，需要同時驗證機器人的全身運動能力（包括雙臂協同、靈巧手操作）、視覺感知抗干擾等、力覺柔順互動能力等。
小米機器人，車廠“打工”8小時無休
科技#人形機器人#具身智能#小米
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Figure 2026 全員大會：3750 萬段視訊，能否把機器人推向規模化？

Figure 在 2026 年全員大會上試圖回答一個更大的問題：Index 平台收到的 3750 萬段人類視訊，能否轉化為可規模部署的機器人能力？現場公佈的進展沿著這條路徑展開——物流系統通過機器人輪換連續運行超過 200 小時，Helix 2.5 進入 30 套陌生住宅測試，Figure 04 也完成設計凍結，但部分系統仍在偵錯。 佈雷特·阿德科克（Brett Adcock）的目標，是讓同一機器人平台承擔製造、物流和家庭等多種現實工作。圍繞這一目標，這次大會討論的重點是：資料和算力投入能否持續換來新能力，製造體系能否支撐更多可靠交付。 一、四個階段，Figure 走到了那裡？ 通用機器人的四個階段：機器人硬體、AI 技術方案、智能規模化與機器人規模化。
Figure 2026 全員大會：3750 萬段視訊，能否把機器人推向規模化？
美股#Figure#人形機器人#AI規模化
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機器人造機器人：Figure披露工廠藍圖

一家人形機器人工廠，什麼時候開始不只是生產機器人，還能讓新生產的機器人參與下一輪製造？ Figure AI 在2026年9月17日公開的三份專利，把這個問題拆成了一套具體的工程流程：零部件怎樣平行生產，整機怎樣逐層驗證，新機器人怎樣獲得“上崗資格”，以及它參與製造下一台機器人之後，質量責任怎樣繼續追蹤。 真正關鍵的不是“機器人製造機器人”這句話，而是它從成品變成製造資源時，背後必須補齊的驗證、調度和追溯機制。 01. 先拆開長流水線：讓模組平行製造
機器人造機器人：Figure披露工廠藍圖
美股#Figure AI#美國專利#人形機器人
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王興興的目標要被實現了？！Figure發佈新模型Helix 2.5，接近“具身智能ChatGPT時刻”

人可以走進一間陌生的屋子，立刻開始幹活，我們基於對物理世界的認知，能夠在不同環境之間遷移，但讓機器人做到這點卻很難。 所以關於“具身智能的ChatGPT時刻”, 宇樹科技王興興曾提出一個衡量標準是，在80%的陌生場景中，通過語音或文字指令，機器人能夠順利完成大約80%的任務。 現在，這個目標被Figure初步摸到了門檻。 今天，Figure公司推出最新一代神經網路模型Helix 2.5，能夠讓人形機器人進入不同陌生環境實現長時序的全身協同作業。
王興興的目標要被實現了？！Figure發佈新模型Helix 2.5，接近“具身智能ChatGPT時刻”
科技#王興興#Figure#Helix 2.5
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Figure租了30套房，讓機器人挨家“考核家務”

當地時間9月17日，人形機器人公司Figure發佈神經網路模型Helix 2.5，並公佈了一組零樣本全身自主實驗結果：在沒有任何新資料採集與環境適配的情況下，機器人的零樣本成功率從9%暴增至56%。 Figure創始人兼CEO佈雷特·阿德科克。圖片經由AI生成 Figure創始人兼CEO佈雷特·阿德科克（Brett Adcock）表示，公司租下舊金山灣區的30套住宅，讓Helix 2.5在不採集新資料、不額外訓練、也不做環境適配的前提下直接執行任務。Figure要回答的是：機器人能否進入從未見過的家庭，直接開始做家務？ 官方部落格將Helix 2.5稱為Figure迄今最先進的神經網路，旨在驗證人形機器人能否僅憑已有知識，在未經微調的環境中自主完成長時程任務。
Figure租了30套房，讓機器人挨家“考核家務”
科技#Figure#機器人#考核家務
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Figure發佈Helix 2.5模型，機器人可“自主做家務”

當地時間9月17日，人形機器人公司Figure宣佈正式推出其研發的“最先進”神經網路模型Helix 2.5，並進行相關實驗。 實驗結果顯示，搭載Helix 2.5的Figure 03人形機器人抵達陌生環境後，能夠在沒有經過任何額外訓練的情況下，實現零樣本全身自主作業。這意味著具身智能可以像人類一樣，將自身對物理世界的理解從一個環節遷移至另一個環境，以即時適應動態變化，而不必每次都從頭建構。 為設計這場實驗，Figure在舊金山灣區租賃了30棟陌生房子，並用人類行為資料集Index預訓練Helix 2.5三種行為：整理客廳、折毛巾和整理床鋪。隨後，公司將人形機器人帶進房子，分別執行三種長時序行為。值得注意的是，在此之前Figure從未針對房子內部的環境或物體進行資料採集、微調或適配。 在實驗場地中，Figure人形機器人必須把穿行環境視作任務的一部分，在狹小、雜亂空間裡，調整身體位置，以便觀察、夠取並操作物體。
Figure發佈Helix 2.5模型，機器人可“自主做家務”
科技#Figure#Helix 2.5#機器人
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機器人餓了，全世界開始"賣動作"，從Figure到覓蜂，人類動作正在被機器人按分鐘收購

你擦桌子的動作，正在被機器人按分鐘收購。 普通人的日常動作，正在變成機器人最稀缺的養料。 8月底，美國機器人公司Figure幹了一件讓很多人愣一下的事：他們正式上線了一款手機app。 玩法很簡單。你打開app，選一個任務——擦桌子、疊衣服、切菜、整理貨架——然後把手機架在第一視角，錄下你幹活的全過程。上傳，Figure按視訊質量和時長給你付錢。
機器人餓了，全世界開始"賣動作"，從Figure到覓蜂，人類動作正在被機器人按分鐘收購
科技#機器人#Figure#覓蜂
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Figure 砸400 億買算力:人形機器人的終局,是一場”燒錢游 戲”?

9月3日，一條消息在機器人圈炸了鍋。 Figure AI宣佈與英國AI基礎設施公司Nscale達成戰略合作，將部署NVIDIA最新的Vera Rubin平台，最高配置10萬張GPU。首期算力採購承諾35億美元，雙方意向後續擴大至超60億美元。 首批GPU將於2027年下半年在德克薩斯州巴斯托的資料中心上線。 消息一出，圈內人的第一反應不是”Figure真有錢”，而是——人形機器人這門生意，終於從”拼身體”捲到了”拼腦子”，而”拼腦子”的本質，就是拼誰更能燒錢。
Figure 砸400 億買算力:人形機器人的終局,是一場”燒錢游 戲”?
科技#人形機器人#Figure#Nscale
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