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Figure 机器人最新访谈视频要点总结 ① 全栈神经化(Helix VLA

Figure 机器人最新访谈视频要点总结

① 全栈神经化(Helix VLA 模型)
彻底抛弃传统 C++ 逻辑控制代码,机器人平衡与运动全部交给视觉-语言-动作(VLA)模型。进化速度从受限于"人类写代码"变成了"喂数据"——这是质变。

② 极端容错(断腿实验)
单关节断电仍能蹒跚行走,靠强化学习在模拟器中练出"Never Fall"能力。这是人形机器人进工厂/家庭的门槛级能力,传统机器人做不到。

③ Figure 4 的 "iPhone 时刻" 预告
Figure 3 成本已降 90%,但 Brett 认为 Figure 4 才是真正代际跨越,甚至称之为"iPhone 1 时刻"——暗示下一代在灵活性和感知力上有重大突破。

④ 真正的 AGI 可能在机器人身上先实现
一个值得细品的观点:真正的 AGI 可能在机器人身上先实现。因为纯 LLM 只学文本/视频,而机器人有"物理交互反馈"——触碰世界并观察结果,这是人类智能的核心拼图。

⑤产能:
Brett 提到 3 月份的产量创了纪录,并计划在 5 月份将产量翻 3 倍
短期目标(BotQ 基地):第一代高产线目前的年产能设计是 12,000 台
中期目标:计划在未来 几年内将年产能推升至 10万台
远期预期:Brett 的最终愿景是实现 每年 100 万台 的出货量,单机成本压低到 2 万美元以下,从而实现“劳动力社会化”愿景

⑥营收潜力:人类劳动力占全球 GDP 的很大一部分,如果机器人能替代人类劳动,Figure 的营收潜力在数十万亿美元级别
⑦终止与 OpenAI 的模型合作:直言 Figure 的内部团队在机器人学习和模型设计上“跑得比 OpenAI 还快”,甚至在训练和测试表现上实现了反超
⑧商业部署:去年在 BMW 工厂的 6 个月运行非常成功,今年将会有更大规模的机器人车队进入更多客户的现场

长盈精密 :Figure机器人链核心,为价值量最大的供应商