Figure机器人实现自主分拣快递 8小时直播展示工作能力
近日，一场持续8小时的无剪辑直播，将仓库分拣这一传统环节推向了人形机器人应用的新高度。美国Figure AI公司公开演示了其Figure 03人形机器人独立完成完整工厂班次任务的实况，展现了惊人的稳定性和效率。
直播中，机器人流畅地执行了一系列标准仓库作业：识别扫描包裹条码，精准抓取从柔软塑料袋到硬质纸箱等不同材质的物品，将标签面翻转朝下，并整齐码放至传送带。其动作连贯自然，几乎看不出机械的迟滞感。
更为突出的是其全自主工作能力。机器人能够自主监测电量并完成电池更换，进行系统自检，并能根据现场包裹堆叠的动态情况实时调整抓取策略。在长达8小时无人值守、全程自主运行的状态下，单台Figure 03累计完成了近万件包裹的分拣任务。
那么，它的分拣效率究竟如何？直播数据显示，约5小时内机器人已处理6700件包裹，平均每秒处理约0.37件，综合效率估算约为熟练工人的1.8倍。面对0.5公斤至20公斤的全重量段包裹，以及软包、异形箱、有/无条码混合的复杂场景，其识别成功率高达99.7%。
直播评论区反响热烈，许多观众直言：“这速度已经超越人工了。” 技术的突破性进步，往往正是从这些最基础、最重复的劳动场景中开始显现。
“大脑”与“小脑”的协同进化：核心控制系统揭秘
支撑如此高性能表现的，是Figure 03革命性的核心控制系统——全新自研的Helix 02系统。这套统一的视觉-运动神经网络，实现了对机器人行走、操作与平衡维持的全身一体化精准控制。
其核心是一个名为System 0的全身控制系统。该系统通过分析超过1000小时的人类运动数据，并结合仿真与现实世界的强化学习进行训练，最终用一个单一的神经网络模型，替代了原本超过10万行的手工编写C++代码。这使得机器人的每一个动作，从步行到抓取，都更具人类的柔顺性与适应性，而非依赖刻板的程序指令。
此外，Figure 03集成的触觉感知系统与高分辨率手掌摄像头，进一步扩展了Helix 02的能力边界。机器人不仅能完成分拣，更能执行诸如从药板中取出单粒药片、从注射器中精确量取液体，或在杂乱物品中精准分离目标物等需要极高灵巧度的精细操作。
从批量包裹分拣到微操任务执行，人形机器人正迅速从实验室原型迈向实际工作流集成。这场8小时的马拉松式直播，无疑为这一进程留下了坚实的足迹。
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