Figure AI 做了一件看起来很傻但效果极好的事情：把机器人分拣包裹的过程开了个 24/7 直播。
结果这件事成了这周科技圈最火的内容之一。
事情经过
5 月 13 日，Figure AI 开始了一场原本计划 8 小时的机器人演示。主角是最新的 Figure 03 人形机器人，任务是：检查各种小包裹上的条形码，然后把包裹放到传送带上，条形码朝下。
CEO Brett Adcock 一开始把预期压得很低，说之前的演示只撑了 1 小时，"大概率会出故障"。
结果 8 小时过去了，机器人没出问题。团队决定继续直播，24/7 不停。
到 5 月 15 日，机器人实现了48 小时无故障自主运行。Adcock 在 X 上写道："我们现在要一直跑到它出故障为止。"
技术细节
机器人搭载的是 Figure 自研的 Helix 02 神经网络系统，据称能实现全身控制和"长程自主性"。这个系统完全在每台机器人的硬件上运行——AI 推理在设备端完成，不依赖云端。
训练数据方面：超过 1000 小时的人类运动数据，加上在 20 万个并行模拟环境中的训练时间。
机器人之间是联网的——当某台机器人电量低时（每台大约能工作 3-4 小时），可以自主呼叫另一台机器人接替。遇到硬件或软件问题也能自动切换。
为什么火了？
说实话，分拣包裹这件事本身没有什么技术突破性。仓库里的机械臂干这个已经很多年了。
但 Figure AI 做对了一件事：让人形机器人来做。
人形机器人天然有一种"uncanny valley"的吸引力。YouTube 评论区给机器人起了名字——Bob、Frank、Gary、Rose、Jim。有人在 Polymarket 上开赌，赌机器人能坚持多久、能处理多少包裹。Adcock 本人穿着印有"Frank"图像的 T 恤出镜，顺便推广公司的周边商品店。
这种营销方式比任何技术白皮书都有效。
冷静一下
但 Ars Technica 的 Jeremy Hsu 提醒了一个重要观点：即使是最令人印象深刻的机器人演示，也只是理解真实机器人能力的一个狭窄窗口。
分拣包裹是一个高度结构化的任务——包裹种类有限、位置固定、动作重复。这和让机器人在一个未知的家庭环境中做饭、在混乱的工地上搬运材料，难度完全不在一个量级。
Helix 02 的"长程自主性"在分拣场景下的表现确实不错，但通用场景下的能力还需要更多验证。
不过，48 小时无故障这个数字本身已经说明了机器人可靠性的进步。一年前，这类演示撑过 1 小时就算成功。
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