撰文：Techub News 整理
导语
在由未来学家 Peter Diamandis（彼得·迪亚曼迪斯）主持的《Moonshots》播客第156集中，人形机器人公司 Figure 的创始人兼 CEO Brett Adcock（布雷特·阿德科克）接受了深度访谈。此次对话发生在 2025 年的 Abundance 360 峰会，正值 Figure 发布其突破性的 AI 系统“Helix”并展示机器人协同完成家庭任务之后，时机关键。Brett Adcock（布雷特·阿德科克）曾成功创办并领导电动垂直起降飞行器公司 Archer，此次他分享了为何选择投身于“可能是最难进入的行业”——通用人形机器人，以及 Figure 如何以惊人的迭代速度，在硬件和AI软件上同时取得突破，旨在将人形机器人带入千家万户和全球劳动力市场。
摘要
- 人形机器人是AGI的终极载体：Brett Adcock（布雷特·阿德科克）认为，若AGI仅存在于服务器中是“近乎反乌托邦”的未来，人形机器人是为AGI提供物理身体、使其在现实世界行动的最佳部署载体。
- “Helix”AI模型带来历史性突破：Figure自研的视觉-语言-动作大模型“Helix”，仅需单一英语指令，即可让机器人完成从未在训练中见过的任务，实现了关键的“语义接地”与泛化能力。
- 硬件迭代速度远超行业认知：Figure每12-18个月就完成一次全新硬件平台的设计，从公司注册到第一台机器人行走用时不到12个月，展现了惊人的工程执行力。
- 市场需求“无限”，家庭应用时间表提前：来自宝马等大型企业的需求远超当前供给，公司预测人形机器人单机月成本可降至300美元。因AI进展超预期，家庭场景的Alpha测试将于今年启动。
从飞行汽车到人形机器人：为何选择“最难的路”
在成功创办并运营电动航空企业 Archer 之后，Brett Adcock（布雷特·阿德科克）为何会选择挑战一个被普遍认为更艰难的领域——通用人形机器人？他的回答直指人工智能发展的核心矛盾。
“我们需要找到一种方法，给AGI（通用人工智能）一个身体。” Brett Adcock（布雷特·阿德科克）表示，如果人类解决了AGI问题，但它却只能存在于某个服务器中，那将是一个“非常负面、近乎反乌托邦的未来”。这个比全人类都更智能的存在，若想在物理世界做任何事情，都不得不请求或“贿赂”人类去执行。因此，人形机器人被视为AGI的“终极部署载体”。
他进一步解释，解决物理世界交互问题，非人形机械体莫属。你需要一个单一的硬件平台，在不做任何硬件改动的情况下，能够完成人类所能做的一切。同时，这个平台还必须非常适合神经网络运行。在人形机器人上，神经网络可以通过迁移学习进行学习，并能跨多种不同应用进行多任务处理。Figure的目标是构建一个单一的、如同大语言模型般的“基础模型”，来驱动整个机器人端到端地完成所有任务。
“iPhone时刻”与惊人的迭代速度
从零开始，Figure 仅用 31 个月就造出了第一台可运行的机器人并开始交付。Brett Adcock（布雷特·阿德科克）将这种速度归因于对硬件迭代规律的深刻理解和对极限执行的追求。
“我的经验法则是，第一代或第二代硬件总是很糟糕，”他坦言，就像第一代iPhone并不完美。在硬件领域，你不可能第一次就做对。你必须预见五年后的未来，确切知道产品需要做什么，然后从第一天起就为那个确切的目标进行全新设计。一旦在设计中出错，你无法在漫长的供应链和制造周期中回头修改。因此，Figure 坚持每 12 到 18 个月就设计一个全新的硬件平台。事实上，在公司注册成立（C Corp）之时，他们就已经让机器人实现了行走，整个过程不到12个月。
这种速度的背后是彻底的垂直整合。由于人形机器人没有现成的供应链——没有成熟的电机供应商、执行器供应商、传感器或电池系统供应商——Figure 不得不从零开始，自主设计一切：包括硬件（运动学设计、关节、电机、电池系统、传感器）、软件（固件、嵌入式系统、操作系统、中间件、控制）以及所有AI工作。此外，测试、制造、集成、车队运营和交付也全部由自己完成。
目前，Figure 已拥有两个商业客户。第一个是宝马（BMW），在其位于美国南卡罗来纳州斯帕坦堡的最大工厂中，Figure 的机器人已经每天运行，负责将钣金件放置到夹具上，这项工作完全自主，以所需的速度运行，无需人工干预。第二个客户是全球最大的物流公司之一，Figure 的团队仅用不到30天就利用其AI系统完成了端到端的任务部署。
成本、市场与“比汽车更普及”的未来
当被问及未来大规模生产时的价格目标，Brett Adcock（布雷特·阿德科克）重申了 2 万至 3 万美元的区间。他做了一个生动的计算：如果以每月300美元的价格租赁一台价值3万美元的机器人，相当于每天10美元，每小时仅40美分。
“问题是，在每月300美元、7x24小时无休、无怨言、不会和男女朋友吵架的情况下，你会拥有多少台这样的人形机器人？”他反问道，“这个数字很可能是一个人拥有多台。”他预测，人形机器人将迎来“iPhone时刻”，并且将成为我们一生中建造的最大产业，其规模将远超其他行业。
他指出了两个并行市场：商业劳动力市场和家庭市场。商业劳动力市场约占全球GDP的一半，是人类劳动的最大市场，规模高达50-60万亿美元，需求“无限”。目前仅两个客户的需求就已能吞下十万台量级的机器人，而潜在客户名单长达数十家财富100强公司。另一方面，家庭市场虽然更具挑战性（如同自动驾驶中的城市道路），但却是创新的终极场景。Brett Adcock（布雷特·阿德科克）以自己为例，表达了让机器人处理洗碗、收拾玩具等家务的强烈愿望：“我永远不想再做那些事了。”
自研AI“Helix”：历史性的机器人智能突破
访谈中最引人注目的部分，是关于 Figure 决定放弃与 OpenAI 的合作基线，转而自主研发 AI 系统“Helix”的关键时刻。Brett Adcock（布雷特·阿德科克）播放了一段视频，展示了这一决定的成果。
视频中，两个 Figure 机器人仅接受了一条简单的语音指令：“把 groceries（食品杂物）收好”，没有被告知物品是什么或该放在哪里。关键在于，这些物品（包括一个会唱歌的卡通仙人掌玩具）在机器人的训练数据中被特意 withheld（保留），这意味着机器人是第一次“看见”它们。机器人需要理解“沙漠物品”与“仙人掌”之间的语义关联，并成功将其拾起。整个过程由单一的神经网络（Helix）控制，机器人之间甚至出现了“眼神交流”以协调物品传递——这是一种从训练中“涌现”出的行为。
“我认为这可能是机器人学历史上最重要的AI更新，” Brett Adcock（布雷特·阿德科克）大胆断言，“未来所有会动的东西都将是机器人，并将由像这样的AI智能体驱动。” Helix 是一个大规模视觉-语言-动作模型，它解决了机器人领域的“圣杯”问题：通过语音，让机器人理解从未见过的事物并执行端到端的任务，即实现了“语义接地”。这项训练仅用了约500小时的数据，显示出极高的数据效率。
这一突破直接改变了公司的时间表。Brett Adcock（布雷特·阿德科克）透露，原本需要一年完成的宝马用例部署，在应用 Helix 后，第二个客户的类似用例在30天内就完成了。他认为，如果重做，这个过程甚至可以缩短到48小时以内。“机器人学会做某件事的时间将是以小时计，而不是十年后。这让我们家庭应用的时间线提前了数年。”
Figure 03与即将到来的家庭Alpha测试
关于下一代机器人 Figure 03，Brett Adcock（布雷特·阿德科克）难掩兴奋。他形容从 Figure 01 到 02 是一次巨大的飞跃，而从 02 到 03 将是同等甚至更大程度的跨越。Figure 03 经过了18个月的重新设计，目标是成本降低90%，体积更小，质量更轻，传感器更好，其手、头和脚都是为神经网络专门设计的。
“这绝对是我职业生涯中最自豪的工程时刻。”他说道。Figure 03 将于今年投入生产制造，并成为公司推向世界的主力机型。
最重要的是，他给出了一个明确的时间预测：Figure 将于今年启动家庭场景的Alpha测试。这意味着机器人将开始在内部员工（包括他本人）的家庭中进行实际任务测试。他认为，阻碍家庭应用的最长技术瓶颈——“语义智能”（理解任何环境中发生的事情）——已经通过 Helix 看到了明确的解决路径。现在的主要限制是数据量，公司正处于“数据瓶颈”阶段，只需将训练 Helix 的数据集扩大几个数量级，能力就能再次飞跃。
“我认为在本世纪内，你们就会看到它（人形机器人）进入家庭，” Brett Adcock（布雷特·阿德科克）总结道，“仅通过语音，它就能完成非常长周期的任务，没有任何问题。”他坚信，一个由智能人形机器人广泛融入物理世界的未来，已经近在眼前。
