顶级Figure机器人全天直播实测：惊艳表现与争议深度解析
距离Figure AI凭借一段两分钟的家务协作视频引爆网络仅过去数周，这家公司再次以一场史无前例的公开直播，将人形机器人的话题推向了新的高度。
在美国某物流仓库内，三台代号为“Bob”、“Frank”和“Gary”的Figure 03机器人正执行包裹分拣任务。这场24小时不间断的实时直播，在X和YouTube平台吸引了超200万观众。从最初计划的8小时挑战，到实际运行超过40小时并仍在继续，这很可能创下了全球人形机器人全自主运行公开测试的时长纪录。而这一切，竟始于社交媒体上的一次公开叫板。
一次来自社交媒体的公开挑战
5月13日，机器人领域专家Scott Walter公开提出核心质疑：人形机器人必须达到人类作业速度才具备实用价值，行业领导者应能展示长达8小时、无需人工介入的自主工作能力。
Figure AI创始人兼CEO Brett Adcock迅速回应，称其机器人日常即在此标准下运行。面对对方要求提供证据的追问，他直接承诺：次日开启直播验证。
这场源于技术辩论的直播随即上线，迅速成为全球科技社区关注的焦点。
全自主运行还是远程操控？核心争议点剖析
对于这场高调演示，外界不乏审视的目光。
“当前分拣效率并未超越人工，其商业必要性何在？”
“综合考量研发、部署与维护，机器人的实际成本是否更具优势？”
更广泛的质疑集中在“全自主”的真实性上。事实上，关于Figure机器人是否全程依赖远程操控的争论早已存在。早在3月的家务演示中，机器人出现的指令前预动作、操作延迟等现象，就被众多观察者（包括埃隆·马斯克）质疑为“遥控”表演。
本次直播展示的是物流分拣中的“供包上件”环节。该环节因包裹规格非标、需确保单面朝下以便扫描，长期以来高度依赖人工，是自动化攻克的难点，也是对通用机器人灵巧操作与实时决策能力的终极测试。
其技术挑战主要来自三方面：
首先是非标物体的感知与抓取。直播中处理的软包形态各异，要求机器人视觉系统具备高精度识别能力，并能自适应调整抓取策略，而非执行固定程式。
其次是高精度操作要求。完整流程包括识别条码、抓取包裹、调整朝向、精准放置，每一步都需毫米级控制。
第三是复杂的异常处理。面对包裹褶皱、条码遮挡、多物件重叠等情况，机器人必须依靠纯视觉输入进行实时推理与决策，无预设路径，无人为干预。
直播中，两个细节引发了网友热议：一是机器人间歇性的“挠头”动作，二是放置包裹时被戏称为“骑摩托”的手部姿势。
对于“挠头”，Brett Adcock解释为机器人在进行跨身体伸展时，为避免手臂碰撞金属斜槽而做出的抬臂动作。而“骑摩托”手势，则有行业分析指出，那更可能是遇到轻微卡顿后的一个系统复位动作。该分析进一步提出疑问：“若为远程操控，为何不展示处理更多样化的SKU？直播中包裹类型相对单一，软包除颜色外形态相近，硬盒仅两三种。”
显然，相比任务本身，直播是否真正“无人”更牵动人心。尽管Figure AI坚决否认遥控，但公众的疑虑并未完全消散。
长达数十小时的工业级“压力测试”
撇开争议，Figure 03在超过三十小时的马拉松式直播中，确实展示了一套高度稳定的全自动工作闭环：识别、扫描、自适应抓取、翻面放置，流程顺畅，整体成功率可观。更值得关注的是其自主协同能力：当电量即将耗尽时，机器人会自主请求队友接替，并自行前往维护区充电，全程无需人工调度。
直播画面呈现的真实仓储环境中，除偶尔有项目人员巡检外，并无其他干预。这场直播，本质上是一场针对可靠性、持久性与自主性的公开压力测试。
驱动这一切的核心是Figure自研的“Helix 02”系统。与上一代专注于上半身控制不同，Helix 02实现了全身端到端的一体化控制，通过统一的视觉运动神经网络协调行走、操作与平衡。
该系统采用隐式立体视觉技术，能融合多帧时序图像与传感器数据，无需外部校准即可构建精准三维空间感知，大幅提升了对软包等非刚性物体的处理可靠性。其内置的视觉记忆模块，能从连续视频帧中提取并组合特征，形成短期记忆。这意味着，即使条码在初始画面中未被完整捕捉，系统也能调用历史帧信息进行定位。
从效率数据看，表现扎实：三台机器人在5小时内处理了约6700件包裹，平均每个包裹处理时间约3秒。参照亚马逊类似工位的人工分拣基准（每分钟30-40件），Figure 03的作业效率已非常接近熟练工人水平。
全球竞速：人形机器人的工业落地早已展开
Figure的直播并非孤立事件，而是当前人形机器人加速商业化落地浪潮中的一个高光片段。其敢于将8小时挑战延长为不限时直播，意图明确：借助舆论热度，向业界充分证明其机器人系统在真实工业场景中的稳定性与实用价值。
事实上，在Figure引发这波关注之前，国内外机器人公司已在工业场景落地方面进行了大量探索。
例如，优必选的Walker S2早已批量进入汽车制造与智慧物流领域。早在2024年10月，它便入驻比亚迪汽车工厂，与L4级无人物流车、无人叉车等设备协同作业。
在去年的世界机器人大会上，智元机器人曾在其展台1:1复刻了德马物流中心场景，由智元精灵G1进行软包分拣，并需应对随机干扰。至今年4月中旬，其新一代智元精灵G2已在龙旗科技南昌平板电脑工厂，完成了一场8小时的真实产线直播测试。
星动纪元自研的人形机器人“星动M7”，近期也已在中国邮政广州邮区中心正式上岗，能够分拣软硬包裹、翻转确保面单朝上，并识别异常件。
曾经的行业焦点Agility Robotics也趁势发声，宣称其双足机器人Digit自2024年起，已在物流领域持续投入运营。
截至发稿，Figure的直播仍在继续。“Bob”、“Frank”和“Gary”仍在不知疲倦地执行着抓取、扫描、翻面、放置的循环。观看数字持续跳动，而关于自主性验证、技术炫技与实用价值、当前能力与未来潜力的行业讨论，远未到画上句号之时。