人形机器人崛起：Figure 引领 AGI 新纪元，四年内拟部署 10 万台

2025 年 7 月 8 日，来自广东的消息，Figure CEO 宣称人形机器人已迈入 AGI 工程验证期，并计划在未来四年内部署高达 10 万台设备，且这些设备将具备本地执行能力。这一消息无疑在人形机器人领域掀起了轩然大波，也预示着人形机器人有望成为继手机之后的下一个通用平台。

Figure 的创始人 Brett Adcock 与工程负责人 Scott Achorn，近期参与了由 Gemini 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 主持的一场深度对谈。在这场对谈中，他们全面回顾了团队在机器人软硬件系统方面所取得的最新进展。Brett Adcock 此前成功创办过电动垂直起降飞行器公司 Archer Aviation 与人才平台 Vettery，积累了丰富的工程执行与融资经验；而 Scott Achorn 则曾任 Tesla Autopilot 工程负责人，主导了核心安全系统与控制模块的设计。两位行业精英携手，共同推动了 Figure AI 从第一性原理出发，对机器人平台进行了重构。他们毅然放弃了传统的液压方案，转而采用全电驱机电结构，并成功构建了本地部署的神经控制系统 Helix。在不到一年的时间里，他们便完成了具备稳定步态与操作能力的原型机迭代，这一速度令人瞩目。

Brett Adcock 表示，人形机器人正逐渐被视为 AGI 的关键物理形态之一，其部署节奏已正式进入面向现实世界任务的工程化阶段。在物流、制造、医疗等高标准化行业中，原型机器人已经能够稳定执行无需人工干预的流程任务。这意味着人形机器人在实际应用中已经迈出了坚实的一步。

人形机器人之所以能够取得如此显著的进展，离不开机电系统的系统性改进。在过去数年内，一套以电驱动为核心的机电平台逐步成型，并已在多个原型设备上实现了稳定运行。该系统不仅通过了内部与外部试点验证，在安全性与任务连续性方面更是表现出了与航天设备相近的稳定水平。与十年前以液压驱动为主的系统相比，如今的全电结构在泄压控制、维护难度与使用安全性方面都有了质的飞跃。早期液压系统因承压不稳与泄漏风险而带来的运行障碍，如今已基本不再出现。

与硬件系统同步演进的，还有神经网络模型在机器人本地的部署能力。过去，机器人大多依赖预设路径与规则库进行动作规划，难以适应实际作业中的动态变化。然而，当前系统中使用的神经网络控制模型，已经能够在本地独立完成多项连续动作指令的生成与执行。例如，在一段公开演示视频中，机器人设备在标准物流场景下连续完成了 60 分钟的拣选与转运任务，整个控制过程完全依托于本地的 S1 Helix 神经网络模型，未出现任何中断或人为干预。该系统在动作节奏、路径修正、物体识别与反馈响应等方面的稳定性，已经超越了传统基于伺服逻辑的控制方案。

在架构路径的设定上，Figure 从一开始就排除了轮式移动平台与局部执行结构等形态，直接将人形机器人确立为产品开发的核心方向。Figure 在成立初期便完成了愿景文档，并以此为依据提交了注册与研发启动流程。在产品设计上，团队明确回避了“过渡性方案”或最小功能单元的迭代策略，将所有资源集中于完整人形结构的搭建与测试，直接推进系统的端到端建设。资金来源方面，团队依托早期项目的资本积累与自筹路径，自 Figure 设立起便进入了百万美元级别的月度投入强度。项目启动后五个月内，研发节奏明显加快，核心结构逐步成型，并于不到一年时间内完成了首