Figure AI

资本化的雄心，受监督的现实：深入解析390亿美元通用人形劳动力押注

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如何阅读本报告

本报告全程采用严格的四级证据框架。每项实质性主张均归入以下类别之一：

行内引用采用括号数字，对应第14节来源列表。仅引用研究档案中收录的来源。凡档案资料不足之处，本报告将直接说明，而非以推断充当事实加以填充。经过编排的演示视频被视为在受控条件下的能力展示，而非在非结构化环境中自主运行的证明。合作伙伴关系公告被视为关系披露，而非已付费、有实际产出部署的证据。

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01执行摘要

Figure AI在2026年机器人领域占据着一个不寻常的位置：它既是历史上资本化程度最高的人形机器人公司之一，也是最难从外部加以评估的公司之一。该公司已累计融资逾25亿美元⁶，在2025年9月的C轮融资中获得390亿美元投后估值⁷⁸，并声称其BotQ制造工厂正以每小时一台的速度生产Figure 03人形机器人⁹。公司已与宝马、UPS及Catalyst Brands签署商业协议，其机器人在某种程度上参与了3万辆宝马汽车的生产¹⁰。以深度科技初创公司的任何常规衡量标准来看，这些都是令人瞩目的里程碑。

困难在于公开记录无法证实的部分。公司的核心商业主张建立在其Helix视觉-语言-动作（VLA）模型之上，该公司声称该模型能够使机器人在不可预测的环境中实现"全身自主"¹¹⁰。然而，独立证据显示，迄今为止的实际部署均发生在结构化工业环境中——宝马工厂车间、受监督的物流作业——且全程有人工监督¹⁶²⁰。关于实际自主运行最为精确的公开指标是200小时的包裹处理¹⁶，这一数字虽属真实，但在该公司所描述的规模化商业项目中，仅相当于约八天的连续运行。一起有据可查的安全故障——机器人在一扇钢制冰箱门上划出四分之一英寸深的切口——以及据报道因提出警告而遭解雇的安全主管事件¹⁷，引发了外界对可靠性与安全文化的质疑，而公司至今未公开回应。

这一切并不意味着Figure AI是一场骗局或失败。从2022年5月成立⁶到不足四年内以工业速度生产第三代人形机器人，其工程进展确实意义重大。投资方阵容——B轮的微软、OpenAI、英伟达、亚马逊及杰夫·贝佐斯⁶；C轮的布鲁克菲尔德、麦格理资本、Salesforce及高通创投⁷——体现了严肃的机构信念。与布鲁克菲尔德合作构建所谓全球最大人形机器人预训练数据集的计划¹¹，是一项具有战略连贯性的举措，切中了该领域真正的瓶颈所在。

现有证据所支持的结论是：这家公司已跨越从研究原型到受监督工业部署的门槛，但尚未展示出其估值所隐含定价的无监督、通用自主能力。这两种状态之间的差距，正是本报告核心的分析张力所在。

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02Figure AI的故事

创立与早期定位

Figure AI于2022年5月正式注册成立⁶，其创立时间恰好处于大型语言模型开始展现涌现推理能力的阶段，机器人学界也在重新评估通用操作是否能在比此前预期更短的时间内实现。公司由Brett Adcock创立，他此前曾联合创办Vettery（一家于2018年被Adecco收购的AI招聘平台）和Archer Aviation（一家于2021年通过SPAC上市的电动飞行出租车公司）。Adcock的背景在于公司创建与资本运作，而非机器人工程，这一特点既塑造了公司的优势——激进的融资能力、叙事构建能力和制造雄心——也造就了其脆弱性——一种将演示速度置于优先地位、而非遵循成熟工业自动化企业惯有的系统性安全验证文化。

现有记录中存在一处值得关注的数据冲突：某二级市场来源将Figure AI的创立年份列为2018年³，这与公司已知的公开时间线不符，几乎可以确定是该平台数据中的错误。2022年5月这一日期有更充分的支撑，且与Adcock此前创业经历的时间顺序相吻合⁶。

公司自成立之初便明确表达的使命，是开发一款能够在为人类设计的环境中执行劳动任务的通用人形机器人——初期目标为制造业和物流业，家庭场景则是更长远的目的地¹。这一定位经过深思熟虑：通过采用人类工人的物理形态，Figure得以在无需雇主改造设施的前提下，覆盖尽可能广泛的任务类型。这是一个商业逻辑上合理的论点，但它将最艰难的工程难题前置：灵巧操作、稳健运动，以及能够让机器人在真实工作场所巨大变量中实现泛化的场景理解能力。

融资历程

Figure的资本积累在规模和速度上均属罕见。公司于2024年2月完成6.75亿美元B轮融资，投资方阵容包括微软、OpenAI、英伟达、亚马逊、英特尔资本以及杰夫·贝索斯本人⁶。OpenAI（彼时为Figure的AI开发合作伙伴）与微软、英伟达的共同参与，表明公司已将自身定位于基础模型开发与物理AI部署的交汇点，这一叙事框架与已押注大型语言模型浪潮的投资者产生了强烈共鸣。

C轮融资于2025年9月完成，融资额超过10亿美元，投后估值达390亿美元⁷⁸。领投方为Parkway Venture Capital，跟投方包括Brookfield、英伟达（再度参与）、麦格理资本、英特尔资本（再度参与）、Align Ventures、Tamarack Global、LG Technology Ventures、Salesforce、T-Mobile Ventures和高通创投⁷。这一投资方阵容横跨基础设施资本（Brookfield、麦格理）、半导体企业（英伟达、高通、英特尔）、企业软件（Salesforce）和电信（T-Mobile），表明Figure正在刻意构建一个战略合作伙伴生态系统，而非单纯积累财务资本。其中Brookfield的关系具有特定的运营维度：双方共同推进一项构建人形机器人预训练数据基础设施的联合项目¹¹。

390亿美元的估值值得审慎审视。C轮融资时，公司已生产逾350台Figure 03机器人⁹，并与三家具名客户签有商业协议。即便以每台5万美元的推测性企业售价计算²——这本身也是一个未经核实的数字——350台所隐含的硬件收入仅为1,750万美元，这一数字在任何传统收入倍数框架下都无法从算术上支撑390亿美元的估值。因此，这一估值本质上是对未来规模的押注，是对Helix AI模型作为平台资产价值的押注，也是对Figure能否在分析师所描述的数万亿美元人形劳动力市场中占据可观份额的押注。这一押注是否理性，几乎完全取决于对部署速度和竞争动态的假设，而这些假设目前尚无法从现有证据中得出定论。

与OpenAI的合作关系及其终结

Figure早期的AI开发工作是与OpenAI合作进行的，2024年2月那段展示Figure机器人与人类对话并执行家务任务的演示视频，被普遍归功于这一合作。这段关系似乎在C轮融资时已经终止——或至少发生了实质性变化——Figure宣布推出其自研VLA模型Helix¹¹⁰。分离的具体条款、Figure保留了哪些知识产权、是否存在任何排他性或竞业禁止条款，均无法从公开来源中获知。编辑推断：从依赖OpenAI的AI技术栈转向自研模型，对Figure的长期防御性至关重要，但这也意味着公司在同步扩大硬件制造规模的同时，已全面承担起AI模型开发的重任。

BotQ工厂与产能扩张

BotQ制造工厂是Figure迄今最具实质意义的运营成就。公司声称已将产能从每天一台提升至每小时一台⁹，截至2026年5月已生产逾350台Figure 03机器人⁹。已核实：产能声明来自一家独立行业媒体报道的公司公告⁹。未知：工厂的总产能、其在加利福尼亚州以外的具体地理位置、资本成本，以及生产是垂直整合还是依赖外部供应商的程度。

若每小时一台的产能得以持续，单班制下理论年产能约为8,700台。在这一规模下需求是否存在，以及对应的价格点如何，是公司迄今尚未公开回答的核心商业问题。

03产品组合：Figure AI究竟在卖什么

Figure 03：当前一代产品

Figure 03是该公司目前的量产人形机器人，也是其唯一正在积极进行商业部署的产品¹¹⁰。它是一系列硬件迭代中的第三代，这一谱系从Figure 01（用于早期演示的初代原型机）经由Figure 02（宝马部署公告中所用的平台）发展至今。Figure 03的具体技术规格——身高、重量、有效载荷、电池续航、自由度——均未在现有资料中公开披露。未知信息：详细硬件规格。

目前已公开的信息是：Figure 03被设计为一款通用人形机器人，旨在为人类工人而建的环境中运行，近期重点聚焦于制造业和物流领域的任务¹。该机器人在BotQ工厂生产，是运行Helix VLA模型的硬件平台¹¹⁰。

Helix：AI模型栈

Helix是Figure的专有视觉-语言-动作模型，公司将其描述为使机器人能够感知环境、理解指令并执行物理任务的AI系统¹¹⁰。公司声明：Helix实现了"全身自主"，使机器人能够在包括家庭场景在内的不可预测环境中导航。已核实：Helix是部署于Figure 03量产机型上的生产级AI模型，已获多个独立来源证实⁸¹⁰。

Helix 02通过Figure新闻页面发布¹⁰，被描述为带来了"全身自主"——公司用这一表述来区分全身协调（手臂、躯干、腿部协同动作）与早期分别控制上下半身的系统。编辑推断："全身自主"的表述是关于运动协调的技术架构声明，而非关于在任意环境中无监督运行的声明，尽管公司的市场营销将两者混为一谈。

布鲁克菲尔德合作伙伴关系具有特定的Helix维度：两家机构正在联合构建Figure所描述的全球最大人形机器人预训练数据集及相关AI基础设施¹¹。已核实：该合作关系及其既定目标已由美通社新闻稿证实¹¹。未知信息：数据集的当前规模、数据收集方法论、完成时间表，以及最终数据集是否将作为专有资产或开放共享。

Figure AI究竟在卖什么：声明与证据对照评估

该公司的商业模式似乎涉及定制化谈判的企业合同，而非公开的价目表²。分析师评论中曾出现工业配置约每台5万美元的推测性数字²，但这一数字明确未经核实，实际定价结构——机器人是直接出售、租赁还是以机器人即服务模式提供——均未公开披露。未知信息：定价结构、合同条款、服务与维护安排。

已演示的任务能力

以下任务已公开演示，并获多个来源佐证。全文始终区分"在受控条件下演示"与"在生产环境中部署"。

编辑推断：在受控环境中演示的任务广度与实际生产部署中较为有限的任务集之间存在明显落差，这与一家利用演示来建立能力储备、同时将商业部署集中于结构化程度最高、重复性最强的工业任务的公司形象相符。

产品与版本

Figure 03

Figure AI 现役通用人形机器人，在 BotQ 工厂以每小时一台的速度生产，已累计制造 350 余台，部署于宝马制造及物流场景。

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04技术栈：优势与尚待完成的工作

视觉-语言-动作架构

Figure的核心技术押注在于：一个单一的端到端神经网络——Helix VLA模型——能够将原始视觉与语言输入直接映射为机器人动作，从而取代早期工业机器人所采用的模块化感知-规划-控制流水线。这一架构选择使Figure与自2023年以来获得显著发展势头的"机器人基础模型"研究方向保持一致，也与Physical Intelligence（pi）、谷歌DeepMind机器人团队以及多个学术团队所采用的路径相同。

VLA方法具有真实的优势：原则上，它无需显式重新编程即可跨任务和环境进行泛化；它能够受益于大型预训练视觉与语言模型的表征能力；并且可以通过大规模数据收集加以改进——这正是Brookfield预训练数据集合作伙伴关系旨在加速实现的目标¹¹。这些优势并非微不足道。

其弱点同样真实存在。VLA模型对数据极度依赖，而在高质量机器人交互数据稀缺且采集成本高昂的领域中，这一问题尤为突出。它们可能以难以预测或诊断的方式失效——冰箱门故障事件¹⁷与端到端学习系统已知会出现的分布外失效类型相吻合。它们在推理时需要大量算力，这对机器人本体的延迟和能耗均有影响。此外，它们尚未被证明能够达到工业客户在无人监督部署中通常所要求的可靠性水平——该水平通常以平均故障间隔时间来衡量。

运动与操作能力

未知信息： Figure尚未公布Figure 03运动或操作性能的详细技术规格或独立基准测试结果。从演示视频和部署报告中可公开观察到的是：该机器人能够在工厂地面行走、搬运箱子和包裹、分拣邮件，并在受控环境中执行家庭操作任务。200小时的包裹处理记录¹⁶和对宝马制造的贡献¹⁰提供了一定程度的持续运行证据，但这两项数据均未附带故障率、任务完成率或节拍时间数据，因此无法进行严格的能力评估。

编辑推断： 在不到三年的时间内从Figure 01演进至Figure 03，加之从远程操控演示转向声称的自主运行，代表着真实的工程进步。问题不在于机器人是否能够工作——在某些场景下它显然可以——而在于它是否能够在足够广泛的条件范围内可靠地工作，以支撑390亿美元估值所要求的部署经济性。

预训练数据问题

公开记录中战略意义最为重大的事实之一，是Brookfield合作伙伴关系明确聚焦于构建人形机器人预训练数据集¹¹。这是一种隐含但清晰的承认——数据稀缺是Helix当前能力的约束性瓶颈。与管理着大量房地产和基础设施资产的Brookfield开展合作，推测可提供对物理环境的访问权限，从而能够大规模采集数据。未知信息： 具体的数据采集方法、当前可用数据量，以及该数据集在何种时间节点上能够切实提升Helix性能。

若该数据集能够按声称的规模落地，其竞争意义将十分重大。物理操作训练数据的获取本身就极为困难——与文本或图像不同，机器人交互数据的采集和标注需要物理硬件、物理环境以及大量人工监督。一家能够构建出足够规模和多样性的专有数据集的公司，将对那些不得不依赖规模更小、多样性更低的训练集的竞争对手建立持久优势。

安全系统与可靠性

已记录在案的安全事故——机器人在故障中将一扇钢制冰箱门划出四分之一英寸深的切口¹⁷——在分析层面具有多重重要意义。第一，它表明Figure 03（或其前代产品）在失效模式下能够施加足以造成重大物理损坏的力。对于一款为工业任务而设计的机器人而言，这并不令人意外，但对于在有人员在场的环境中部署而言，具有直接影响。第二，据报道，提出警示的安全主管遭到解雇¹⁷——若属实——表明公司的商业速度目标与工业机器人部署通常所要求的保守安全文化之间，可能存在潜在张力。第三，Figure AI对该事故及人事事项均未作出任何公开回应，这一点值得关注，尽管其本身并不构成不当行为的证据。

未知信息： Figure AI的正式安全认证状态、Figure 03是否已依据相关工业机器人安全标准（如ISO 10218或协作机器人ISO/TS 15066）进行评估，以及当前宝马和物流部署中所遵循的安全规程。

算力与推理基础设施

未知信息： Figure 03的机载算力架构——推理是在机器人本体本地运行、在云端运行，还是采用混合配置——尚未公开披露。这是一项实质性的未知因素，因为不同架构在延迟、带宽依赖性和失效模式上存在显著差异。Brookfield合作伙伴关系涵盖AI基础设施开发¹¹，这或许意味着云端或边缘算力方面的投入，但具体细节尚不可知。

05研究、论文、作者与实验室

Figure AI的研究立场

截至本报告覆盖日期，Figure AI尚未建立起可与波士顿动力、谷歌DeepMind乃至部分直接竞争对手相媲美的公开学术发表记录。在本报告所能获取的所有资料来源中，该公司未曾发表任何经同行评审的论文，对Helix的架构、训练方法或基准性能进行描述。未知信息： Figure AI是否已就Helix或相关系统提交或发表学术成果。

这一现象未必是负面信号——许多以商业为导向的机器人公司将其核心AI与控制系统视为专有资产，选择性发表或完全不发表。但这确实意味着，从公开记录来看，无法对Helix的能力进行独立的技术评估。该公司的能力主张依赖于演示视频和部署公告，而非可复现的实验结果。

档案中的研究论文：一项重要说明

与本报告相关的研究档案包含四篇学术论文：Physical Intelligence发布的pi-zero（π₀）视觉-语言-动作流模型¹²、上海人工智能实验室的Hi Robot层级化VLA论文¹³、FP3三维基础策略论文¹⁴，以及南华理工大学的FrankenBot脑形态模块化编排论文¹⁵。经仔细阅读上述来源可以确认，这些论文均非Figure AI的发表成果。它们分别描述了Physical Intelligence、上海人工智能实验室和南华理工大学等独立机构所开发的系统，显然是作为VLA领域的背景研究被纳入档案，而非作为Figure AI的研究产出。

因此，本报告引用这些论文，仅作为Figure AI所处更广泛研究生态的背景参考，而非作为Figure AI自身技术能力或研究贡献的佐证。

更广泛的VLA研究背景

Physical Intelligence发布的pi-zero论文¹²具有重要参考价值，可作为衡量基于VLA的机器人控制领域前沿水平的基准——该公司与Figure AI在研究取向上具有一定可比性。Physical Intelligence的方法——利用流匹配从视觉和语言输入生成机器人动作——代表了该领域已发表方法中技术严谨性较高的路径之一。Figure的Helix模型在概念层面与之处于同一空间，但由于缺乏已发表的技术细节，无法评估Helix与pi-zero或谷歌DeepMind的RT-2及后续系统相比处于何种水平。

Hi Robot论文¹³和FP3论文¹⁴的价值在于，它们展示了全球VLA领域——包括资源充裕的中国研究机构——所追求的方法多样性。FrankenBot论文¹⁵探索了利用VLM对操作任务进行模块化编排的方案，这与Figure端到端方法的架构理念有所不同。上述论文均不能用于表征Figure AI的技术。

公司相关论文

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• Developing autonomous behaviors for a consumer robot to be near people in the home

  2023·被引 7·Figure 03
• Co-Robots: Humans and Robots Operating as Partners

  2015·被引 6·Figure 03
• Bringing Robots Home: The Rise of AI Robots in Consumer Electronics

  2024·被引 5·Figure 03
• Co-Robots: Humans and Robots Operating as Partners

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机构未知 · 2 篇

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代码与仿真

该模块正在整理中——暂无可显示的数据。

数据集与基准

• World's Largest Humanoid Pretraining Dataset (Brookfield Partnership)

  Figure AI 与 Brookfield 战略合作共同构建的大规模人形机器人预训练数据集，用于训练 Helix VLA 模型。

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06媒体证据库：视频证明了什么

演示视频的证据效力

Figure AI发布了一系列公开演示视频，吸引了大量媒体关注，并塑造了公司的公众叙事。在评估其内容之前，有必要先厘清一段经过编排的演示视频能够证明什么、不能证明什么。

演示视频能够证明的是：机器人在拍摄期间所处的特定环境中、在当时的条件下，完成了所演示的任务。它无法证明机器人能够在不同环境中、在不同时间、在无需准备的情况下，或在拍摄间隙无需人工干预的情况下完成同一任务。它无法证明所演示的表现能够代表机器人的典型表现。它也无法证明任务是自主完成的，而非借助遥操作、脚本提示或环境预设——除非视频明确且可核实地排除了上述可能性。这些并非出于怀疑的附加条件，而是任何严肃的工程评估所适用的标准证据要求。

在此框架下，以下是对已公开记录的演示活动的评估。

主要演示及其证据效力

与OpenAI合作的演示（2024年初）。 该视频展示了一台Figure机器人与人类进行自然语言对话，并完成了家务任务，包括递苹果和将餐具放入碗架。该演示被广泛报道，引发了大量公众关注。编辑推断：该演示在受控条件下进行，以OpenAI语言模型作为对话核心。它证明了机器人能够在预设环境中根据口头指令执行简单的操作任务。它未能证明泛化能力、鲁棒性，或在非结构化场景中的自主运行能力。

宝马制造业视频素材。 Figure发布了其机器人在宝马生产线上运行的视频，并声称该部署为3万辆汽车的生产做出了贡献¹⁰。已核实：宝马商业合作关系确实存在，并涉及真实的机器人部署¹⁰。未知：所执行的具体任务、运行期间的人工监督程度、故障率，以及3万辆这一数字中可归因于机器人而非人工劳动的比例。3万辆是该工厂的生产里程碑，而非衡量机器人具体贡献的指标。

包裹处理（200小时）。 Figure宣布机器人自主完成包裹处理累计达200小时¹⁶。这是现有记录中关于持续真实世界自主运行最为精确的公开指标。已核实：200小时里程碑已被多个来源报道和讨论¹⁶。编辑推断：对于处于当前发展阶段的系统而言，200小时是一个有意义的运行里程碑，但在大规模工业部署的背景下，这一数字并不突出。一名普通工人大约五周便可积累200小时的工作时长。该里程碑的意义在于证明系统能够在较长时间内运行而不发生灾难性故障，而非证明其具备工业级规模的可靠性。

邮件分拣（10小时班次对比）。 Reddit上有人分享了一次10小时班次的结果，其中一台Figure机器人与一名人类实习生并排分拣邮件¹⁸。编辑推断：这是较具参考价值的公开数据点之一，因为它涉及在真实运行环境中与人类的直接性能对比。该对比的具体吞吐量数据和错误率在本报告的资料中未予披露，但对比测试的存在表明，公司愿意在至少某些场景下以人类表现作为基准进行衡量。

家务任务演示（洗衣、洗碗机、咖啡）。 这些演示在受控环境中展示，与公司所声明的家庭部署长期目标相符¹。编辑推断：这些演示证明机器人的操作能力已延伸至工业任务之外，但在所有已演示能力中，这些能力距离量产部署最为遥远。在预设演示环境中叠放衣物，与在任意家庭环境中可靠地叠放衣物之间的差距，是机器人领域最难攻克的问题之一。

安全事故：它告诉我们什么

有据可查的一起故障事件——机器人在一扇钢制冰箱门上划出四分之一英寸深的切口¹⁷——并非演示视频，而是一份媒体证据：来自一名具名前员工的公开陈述。其证据效力高于典型的Reddit猜测，因为它来自对该事件具有直接专业了解的当事人。编辑推断：该事件与已知的学习型操作系统在训练分布边界附近运行时的失效模式相符。一个在制造任务背景下学会施加力量的机器人，在遭遇意外物体或情况时，可能会施加不当的力量。其意义并不在于事故本身的发生——机器人研发中出现故障是正常且可预期的——而在于据报道，提出安全顾虑的人员因此遭到解雇，这是一种性质截然不同的信号。

媒体库

Figure 03 vs Tesla Optimus: Which Robot Runs More Like a Human?

YouTubeFigure 03 人形机器人

Figure F.03 DAY 9 LIVESTREAM Humanoid Robot working autonomously for 24/7 - Final Broadcast

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Figure 03 Trailer

YouTubeFigure 03 人形机器人

Introducing Helix

YouTubeHelix VLA 模型演示

What Makes Figure’s Helix the Most Advanced Logistics Robot Yet? | Fully Autonomous Package Sorting

YouTubeHelix VLA 模型演示

Figure AI’s Helix Robots Sort Packages Like Pros – Launch Incoming!

YouTubeHelix VLA 模型演示

Figure's Robots Conquer Logistics Sorting Packages with AI Vision!

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Figure 03 and Tesla Optimus Robots | Motion, Balance, and Performance Analysis

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07商业现实

客户群：已确认的内容

Figure AI已宣布与三家具名客户建立商业关系：宝马（BMW）、UPS和Catalyst Brands ¹⁰。各方关系的证据状态有所不同。

编辑推断： 宝马关系在商业上最为成熟，且获得最多独立来源的佐证。UPS和Catalyst Brands的协议已确认为签署合同，但其运营状态——机器人是否已部署、部署数量、执行何种任务——均未公开披露。签署协议与实际生产性部署之间的区别，对于评估商业现实至关重要。

营收与财务透明度

Figure AI是一家私营公司，不披露营收数据。未知信息： 年度经常性收入、合同金额、硬件毛利率或任何其他财务绩效指标。在Forge和Hiive等平台上，其二级市场股价约为每股174至178美元 ³⁵，隐含市值与390亿美元的投后估值相符，但IPO前股票的二级市场价格流动性较差，可能与基本面价值存在较大偏差。

编辑推断： 以推测性单价5万美元 ² 和已生产350台 ⁹ 计算，硬件营收上限约为1,750万美元——即便加上慷慨的服务和软件营收假设，这一数字也远不足以支撑390亿美元估值在传统意义上所要求的营收基础。因此，该估值几乎完全取决于对未来规模的预期，而非当前财务表现。对于处于这一阶段的深度科技公司而言，这并不罕见，但这意味着投资逻辑对部署速度、竞争动态以及进入家用市场的时间表等假设高度敏感。

200小时基准的商业意义

200小时包裹处理记录 ¹⁶ 值得专门进行商业分析。在物流场景中，一台能够连续运行200小时而不发生灾难性故障的机器人，是具有实质意义的概念验证。然而，商业物流运营是持续不间断的，机器人部署的经济性取决于正常运行时间、吞吐量、错误率和维护成本——上述指标均未公开披露。一台累计运行200小时、但每次故障后需要大量人工干预才能重启、或吞吐量仅为人工的一小部分、或产生不可接受错误率的机器人，无论其运行时长的标题数字多么亮眼，都不构成具有商业可行性的部署。

编辑推断： 2026年中期，Figure AI的商业现实最准确的描述是：处于早期阶段的工业部署，拥有真实但有限的运营证据。该公司已跨越从原型到量产的门槛，拥有真实客户和真实合同，机器人正在执行真实任务。但它尚未证明足以支撑其估值所蕴含商业论点所需的规模、可靠性或经济表现。

定价与商业模式的不透明性

Figure 03的定价结构未公开披露 ²。每台5万美元的推测性价格 ² 对于第一代工业人形机器人而言具有一定合理性，但明确未经核实。更重要的是，其商业模式——Figure究竟是销售硬件、租赁机器人、按任务收费，还是采用机器人即服务（RaaS）模式——目前尚不明确。这种不透明性在商业上具有重要意义，因为人形机器人的单位经济效益对营收模式高度敏感：5万美元的一次性销售与包含软件更新、维护和再训练的月度服务合同，将产生截然不同的长期经济效益。

未知信息： 定价结构、合同期限、服务条款、软件许可安排，以及Helix模型更新是否包含在基础商业协议中或单独定价。

竞争压力对商业时间表的影响

Figure AI的商业发展轨迹，不仅受自身工程进展的塑造，也受竞争对手步伐的影响。波士顿动力（Boston Dynamics）拥有成熟的商业机器人业务，正在大规模部署其Spot和Stretch平台。Agility Robotics（获亚马逊支持）已将Digit部署于亚马逊履约中心。宇树（Unitree）正以大幅更低的价格点生产人形机器人硬件。特斯拉的Optimus项目则凭借与一家大型制造业客户的垂直整合优势占据有利地位。上述每一项竞争压力，都在Figure的部署时间表上制造紧迫感，而这种紧迫感可能与工业客户最终所要求的严格安全验证并不完全相容。

编辑推断： 商业速度与安全严谨性之间的张力——安全主管事件 ¹⁷ 最为鲜明地揭示了这一点——不仅仅是一种文化层面的观察。对于一家商业可行性依赖于在人机共存环境中部署机器人的公司而言，这是一项结构性风险。一旦发生严重伤亡事故，其后果将远超事故本身。

客户与部署

BMW汽车制造商

Figure 03 机器人部署于宝马制造车间，该部署已为 3 万辆汽车的生产做出贡献。

UPS物流/快递

与 UPS 签署商业合同，将人形机器人部署于包裹处理作业中。

Catalyst Brands零售/消费品牌

与 Catalyst Brands 签署商业协议，部署人形机器人。

08市场与使用场景

<!-- module: Markets and Use Cases -->

Figure AI当前实际参与竞争的领域

Figure AI的商业战略遵循工业机器人领域一条久经验证的路径：在结构化、高价值的制造环境中建立信誉，获取收入与运营数据，再以此为基础证明向相邻行业扩张的合理性。该公司明确的长期目标是家庭居家环境，但对当前部署情况的客观解读表明，在可预见的未来，Figure仍将牢牢扎根于工业与物流垂直领域。

制造业：宝马集团的锚定效应

宝马集团合作关系是Figure AI最具实质意义的商业验证。该公司声称，Figure机器人已参与宝马某工厂3万辆汽车的生产 ¹⁰。这是一个值得关注的里程碑，但其贡献的具体性质——承担哪些任务、达到何种产出效率、需要多大程度的人工监督——尚未经过细粒度的独立核实。宝马方面也未发布详细的公开声明，对机器人的运营角色、错误率或相对于人工及传统自动化设备的生产效率影响进行说明。

宝马的部署案例所能确认的是：Figure机器人能够在运转中的汽车装配车间内运行。这是一个要求严苛的环境，具有严格的质量公差、沉重的零部件以及重大的安全要求。汽车制造是工业领域仪器化程度和流程管控程度最高的环境之一，这一特点具有双重意义：它提供了一个相对结构化的场景，契合当前机器人的能力水平，但同时也意味着任何故障模式都会迅速暴露且代价高昂。

汽车行业代表着一个真实存在的长期市场。全球汽车制造业直接雇用约800万人，自20世纪60年代以来一直是工业自动化的主要采用者。向电动汽车的转型正在打破既有的装配线配置，为新的自动化参与者创造了入场窗口。然而，Figure面临来自库卡（KUKA）、ABB、发那科（Fanuc）和安川（Yaskawa）的根深蒂固的竞争，这些企业的专用工业机械臂拥有数十年的可靠性数据，并与汽车生产管理系统深度集成。通用人形机器人相对于专用机械臂的优势论据——灵活性与再培训成本——在大规模验证之前，在很大程度上仍停留于理论层面。

物流：UPS与包裹处理

UPS合同及已记录的200小时包裹处理作业 ¹⁶，标志着Figure进入物流领域。该行业面临严峻的劳动力挑战，并持续大量投入自动化。仓储与履约运营涉及重复性的操作任务——拣选、分拣、传送、码垛——非常适合机器人系统，该行业已见证移动机器人（亚马逊机器人、极智嘉）和固定操作系统（Symbotic、Berkshire Grey）的快速普及。

200小时这一数字较为有限。一名从事物流工作的普通人工工人大约五周便可积累同等工时。围绕这一里程碑的社区讨论 ¹⁶ 对其规模之小持一定程度的怀疑态度，但也有人将其视为合理的早期运营里程碑。更有意义的问题在于错误率、正常运行时间和产出效率数据——而这些均未公开披露。

零售与服装公司Catalyst Brands也与Figure签署了协议 ¹⁰。具体使用场景尚未公开披露，但鉴于Figure已展示的包裹处理能力，零售物流——后台分拣、库存处理、退货处理——是一个合理的应用方向。

邮件分拣：与实习生的对比

一篇Reddit帖子分享了一项疑似内部或半公开试验的结果，其中一台Figure机器人与一名人类实习生并肩完成了10小时班次的邮件分拣工作 ¹⁸。该帖子呈现了对比产出数据，但方法论与测试条件未经独立核实。邮件分拣是一项相对受限的操作任务，具有明确的对象类别和结构化的工作空间，使其成为合理的早期使用场景。然而，这并不能轻易推广至广泛工业适用性的主张。

家庭环境：愿景，而非商业现实

Figure官方网站将家庭列为目标市场 ¹，该公司已展示了在疑似家居风格场景中进行的折叠衣物、装卸洗碗机和制作咖啡等演示。这些演示在视觉上颇具吸引力，但均在受控环境中拍摄 ⁴。从精心编排的厨房演示，到在任意家庭环境中——面对各异的家具布局、不可预测的物品、儿童、宠物和非标准表面——实现可靠的自主运行，两者之间存在巨大鸿沟。

目前尚无任何家庭部署案例获得公开确认。Helix 02的发布声称具备"全身自主能力"以及在"不可预测的家庭环境"中导航的能力 ¹⁰，但这一说法尚未经过独立核实。鉴于该公司的工业部署仍处于早期阶段，且涉及有人工监督的结构化环境，以现有证据来看，家庭场景的商业规模部署是一个中长期前景。

市场规模与人形机器人的溢价难题

人形形态相较于专用自动化设备存在成本溢价。以推测中约5万美元/台的价格 ²——本身也是未经核实的数字——Figure机器人必须在生产效率、灵活性或再培训成本节约方面提供足够的价值，以证明相对于1.5万至2.5万美元协作机械臂的溢价合理性。经济论据在以下环境中最为充分：

• 任务需要在为人类设计的空间中进行灵巧的双手操作
• 任务组合变化足够频繁，以至于对专用系统进行再培训的成本高昂
• 劳动力成本高且人员流动率是持续性的运营难题

汽车装配和物流仓储部分满足上述标准。家庭服务场景满足程度更高，但家庭市场所要求的价格水平和可靠性水平，是当前硬件与软件尚不支持的。

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09竞争格局

Figure AI身处拥挤且快速演变的赛道

2022至2026年间，人形机器人领域吸引的资本规模与入局者数量均创历史之最。Figure AI在这一格局中占据特定位置：一家资金充裕的美国初创企业，拥有可信的工业部署记录、自研AI技术栈，以及具备一定产能的制造设施。这一位置真实存在，但并非无懈可击。

波士顿动力（现代汽车旗下）

波士顿动力的Atlas在动态运动与物理能力方面是技术最为成熟的人形平台。液压版Atlas多年来展现出卓越的敏捷性；2024年发布的电动版Atlas则专为工业部署而设计。波士顿动力拥有数十年机器人工程积累、深厚的专利组合，以及现代汽车的背书——后者既提供资本支持，又是直接的汽车制造客户。该公司一贯对商业声明保持审慎态度，这使得与Figure部署数据的直接比较颇为困难。相较于Figure，Atlas的主要弱点在于其AI驱动的操作技术栈相对不成熟——波士顿动力历来在运动控制方面强于灵巧任务执行。

特斯拉Optimus

特斯拉的Optimus项目是对Figure AI长期市场地位最重大的竞争威胁，这并非因为其当前能力，而是因为特斯拉的制造规模、垂直整合能力，以及埃隆·马斯克在尚未实现完全可靠性之前便大规模部署的意愿。特斯拉已宣布计划生产数万台Optimus，并率先在自家工厂部署。若特斯拉实现哪怕一小部分该产量目标，其积累的真实运营数据将超过任何竞争对手——而这在依赖训练数据的AI系统中是决定性优势。特斯拉基于Dojo超级计算机及其庞大车队数据构建的AI训练基础设施，是Figure难以轻易复制的结构性优势。Brookfield合作伙伴关系¹¹是Figure应对这一挑战最直接的回应。

Agility Robotics（亚马逊旗下）

Agility Robotics的Digit是一款专为物流环境设计的双足机器人。亚马逊对Digit的投资及其在配送中心的部署，使Agility成为Figure在UPS和Catalyst Brands部署业务上的直接竞争对手。Digit的外形不如人形（原始设计中没有专为精细操作设计的手臂），但经过专门针对仓储任务的工程优化。亚马逊的所有权提供了固定的部署量和规模化训练数据。Figure相较于Digit的优势在于其更通用的操作能力，以及Helix AI技术栈更广泛的任务范围。

宇树科技（Unitree Robotics）

宇树的H1和G1人形平台定价远低于Figure的估计价位——G1售价约为16,000美元——并已被全球研究机构广泛采用。宇树目前尚未在规模化工业部署领域与Figure正面竞争，但其成本结构构成长期价格压力。若AI软件层成为主要差异化因素（正如Figure战略所隐含的假设），运行同等AI的低价硬件平台可能大幅削弱Figure的价值主张。宇树的中国制造基地也赋予其结构性成本优势，这是圣何塞的运营难以轻易匹敌的。

Physical Intelligence（pi）

Physical Intelligence并非硬件公司，而是Figure视为核心护城河的AI层的直接竞争者。Pi的π0模型¹²——一种用于通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型——设计为可在多种硬件平台上运行，并已在灵巧操作任务上得到演示。若AI层走向商品化并能运行于第三方硬件，Figure的硬件-软件一体化模式将面临战略挑战。Figure与Physical Intelligence之间的关系是竞争性的，而非协作性的。

1X Technologies

1X（前身为Halodi Robotics）是一家获得OpenAI支持的挪威裔美国人形机器人公司。其NEO平台专为家庭和轻工业用途设计。1X在公开声明方面比Figure低调，但已获得大量融资，并可借助OpenAI的AI研究生态系统作为资源。其对家庭场景的聚焦使其与Figure所宣称的长期愿景形成直接竞争。

Apptronik

Apptronik的Apollo平台源自NASA技术积累，获谷歌支持，目标市场为制造业和物流业。Apollo已在梅赛德斯-奔驰工厂完成部署，与Figure在宝马的部署形成直接的汽车制造业对标。Apptronik的NASA渊源在安全关键环境中赋予其可信度。

Figure AI的竞争优势最集中体现在以下交叉点：拥有真实部署数据支撑的自研AI技术栈、已展现产能爬坡能力的美国本土制造设施，以及一批具名企业客户。其脆弱性则在于：特斯拉潜在的规模优势、宇树的成本结构，以及AI层商品化速度超过硬件护城河建立速度的风险。

竞品对比

机器人	厂商	自主性	可信度
iRobot Roomba Combo 10 Max	iRobot	Autonomous	0.90
Mobile ALOHA (Stanford)	Stanford University	Teleoperated	0.90
1X NEO	1X Technologies	Remote-Assisted	0.90

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10地缘政治背景与约束

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人形机器人领域的中美博弈与战略价值

人形机器人已成为明确的地缘政治竞争领域。中国政府已将人形机器人列为战略技术优先事项，工业和信息化部于2023年发布路线图，目标是在2025年实现人形机器人量产，并于2027年达到全球竞争力。中国企业——宇树科技、优必选、傅利叶智能、智元机器人——正以反映制造成本优势、在某些情况下还有国家补贴的价格生产硬件。这造成了一种结构性不对称，包括Figure AI在内的美国人形机器人企业必须在此背景下寻求突破。

Figure AI的美国定位

Figure AI被明确定位为一家美国公司。其BotQ制造工厂位于国内⁹，投资方包括美国主要科技公司（微软、英伟达、亚马逊、Salesforce）和机构资本（Brookfield、麦格理）⁷⁸，客户群以宝马美国业务和UPS为核心。这一定位具有重要的商业意义，因为美国政府采购及国防相关应用日益要求国内制造和不含中国元件的供应链。

《芯片与科学法案》及相关行政措施已营造出有利于国内机器人制造的政策环境。Figure AI尚未公开宣布任何政府合同或国防应用，但其美国制造基地和投资方构成使其具备条件，一旦商业机器人市场发展慢于预期，便可追求此类机会。

出口管制与技术转让

Helix AI模型及其底层训练基础设施若部署于特定司法管辖区，将受到出口管制考量的约束。Brookfield合作伙伴关系¹¹旨在构建全球最大的人形机器人预训练数据集，这引发了关于数据主权及该基础设施实际所在地的疑问。Brookfield是一家拥有全球基础设施资产的加拿大资产管理公司，其AI训练基础设施的具体地理位置尚未公开披露。

英伟达同时参与B轮和C轮融资⁶⁸，在美国对先进半导体出口管制的背景下值得关注。英伟达的H100及后续芯片受到对华出口限制，英伟达投资一家美国人形机器人AI公司，与其确保自身计算平台嵌入领先AI机器人系统的战略利益高度一致。

供应链脆弱性

尽管BotQ负责国内组装，但人形机器人的零部件供应链高度依赖亚洲制造。执行器、传感器、电池单元和电子元件主要来自中国、日本、韩国和台湾的供应商。若中美贸易紧张局势显著升级——无论是关税、稀土材料出口管制，还是半导体供应中断——都将影响Figure AI的生产成本，乃至生产连续性。该公司尚未公开披露其供应链韧性战略，也未说明其零部件采购多元化的程度。

劳动力替代与监管风险

在制造业和物流业部署人形机器人引发了监管层面的问题，这些问题正开始引起美国和欧洲立法机构的关注。2024年正式生效的《欧盟人工智能法案》将安全关键环境中的某些自主机器人系统列为高风险AI系统，须接受合规性评估要求。Figure AI的欧洲部署——宝马在德国及其他欧盟成员国运营多处工厂——将受到上述要求的约束。该公司尚未公开披露其《欧盟人工智能法案》合规立场。

在美国，代表汽车和物流工人的劳工工会已开始就人形机器人部署问题表态。全美汽车工人联合会（UAW）和卡车司机工会（Teamsters）均就自动化与就业替代问题发表了公开声明。尽管目前美国尚无针对人形机器人部署的立法限制，但政治环境较为敏感，一旦发生引人关注的安全事故——尤其是涉及工人受伤的事故——可能加速监管介入。

安全事故作为地缘政治负债

据报道的冰箱门故障事件，以及涉嫌解雇提出安全顾虑的安全主管一事¹⁷，不仅仅是运营层面的问题——在美国人形机器人企业将自身定位为中国竞争对手负责任替代方案的地缘政治背景下，这些事件构成潜在的监管与声誉负债。若Figure AI被认为将生产速度置于安全文化之上，将动摇其负责任美国AI开发的叙事，而这一叙事正是其投资方关系和政府关系定位的重要支柱。

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11炒作、现实与难看的一面

从Figure AI的公开叙事中区分信号与噪音

Figure AI所处的行业在结构上存在夸大能力的激励：融资轮次靠愿景赢得，媒体报道奖励戏剧性的演示，而在竞争对手面前显得领先的压力也极为强烈。本节运用本报告开篇确立的证据纪律，评估Figure AI的哪些主张有据可查、哪些属于愿景展望，以及哪些引发了真正的担忧。

真实存在的部分

产能爬坡是真实的。以每小时一台的速度生产350台以上Figure 03⁹，是大多数人形机器人公司尚未企及的制造成就。BotQ工厂代表着对生产基础设施的真实资本投入，而非仅仅是一个原型车间。

宝马部署是真实的。参与生产3万辆汽车是一个具有商业意义的里程碑¹⁰。宝马拥有极高的质量与安全标准，其持续维持这一部署本身就是对运营适当性的隐性背书，尽管具体任务范围和监督级别并未公开披露。

融资是真实的。以390亿美元估值融资25亿美元⁷⁸，反映了真实的机构信心，其中包括具备技术专长、能够对AI技术栈进行有实质意义尽职调查的成熟科技投资者（英伟达、微软）。

Helix VLA模型作为一个系统是真实的。公司已通过多次视频发布展示了其执行操作任务的能力¹⁰，而与Brookfield合作建设训练基础设施¹¹也表明公司在AI层面进行了认真投入，而非仅仅是营销行为。

属于愿景展望的部分

Helix 02所宣称的"全身自主"¹⁰是一种愿景性表述，与经独立验证的能力并不相符。机器人领域的自主性是一个连续谱系，现有证据支持的是在结构化环境中的监督自主操作——而非该措辞所暗示的无约束自主性。

家庭环境部署属于愿景展望。目前尚无任何家庭部署得到确认。在家居风格场景中进行的演示均为受控环境下的制作，并不能证明其在任意家庭中可靠运行的能力⁴。

Figure机器人"能够在不可预测的家庭环境中导航"这一说法¹缺乏独立证据支撑。不可预测的环境恰恰是当前VLA模型最为吃力的场景，整洁的演示厨房与真实家庭之间的差距相当显著。

难看的一面

安全事故是公开记录中最严重的问题。一位安全主管——一名在职业责任岗位上有名有姓的个人——公开表示，一台Figure机器人在故障期间在钢制冰箱门上划出了一道四分之一英寸深的切口¹⁷。这不是一个微小的软件故障；这是一起有据可查的机器人以足以穿透钢材的力量造成意外物理损坏的事件。其对人类在这些机器人附近安全的影响是直接的。

据报道，该安全主管在提出担忧后遭到解雇¹⁷——如果属实，这是一次重大的治理失败。机器人领域的安全文化并非软性问题——它是监管审批、保险以及企业客户信任的基础。Figure AI对这一事件没有任何公开承认或回应，这一点值得关注，也不利于公司的透明度形象。

200小时包裹处理里程碑¹⁶被公开庆祝，但其成绩之有限足以引发审视。在推测为一支机器人车队中累计八天的运营，并不能证明可靠的工业部署——这只是一个早期运营数据点。将其作为值得公开庆祝的里程碑加以呈现，表明公司的传播策略与运营现实之间存在落差。

390亿美元的估值需要审慎审视。在已生产350台、且无公开披露收入数据的情况下，这一估值完全是面向未来的。它隐含着一种信念：Figure AI将在一个尚未大规模存在的人形机器人市场中占据主导份额。作为参照：波士顿动力拥有更长的运营历史和更成熟的产品，2021年被现代汽车收购时的价格约为11亿美元。390亿美元这个数字是对某种特定未来的押注，而非对当前商业现实的反映。

声明追踪

Figure AI机器人参与了宝马制造工厂3万辆汽车的生产未知

3万辆汽车的数据来源于Figure AI自身的新闻页面[10]，仅有Reddit社区讨论[20]加以佐证，缺乏宝马或独立记者对机器人具体贡献的第三方核实。

Figure AI已在其BotQ工厂将产能提升至每小时一台人形机器人，Figure 03累计产量超过350台未知

产能和产量数据由AI Insider[9]引用公司公告报道，尚无独立工厂审计、客户收货确认或第三方记者实地探访对上述数据进行核实。

Figure AI一名安全主管公开表示，一台机器人发生故障并在钢制冰箱门上划出1/4英寸的切口，据报道该主管在提出安全警告后遭到解雇成立

Reddit帖子[17]引用了一位具名安全主管的公开声明，描述了该具体事件——具名内部人士陈述构成独立证据；Figure AI未公开承认或反驳此事，解雇指控仍未经核实。

Figure AI机器人已在现实商业运营中规模化部署，包括与UPS和Catalyst Brands签署的合同未知

合同签署信息来源于Figure AI自身新闻页面[10]及商业/分析来源[2][4][6]，但UPS、Catalyst Brands或中立记者均未独立确认机器人已规模化实际部署，而非试点协议或意向书。

Figure AI机器人能够执行灵巧操作任务，包括折叠衣物、装载洗碗机、制作咖啡、箱体/传送带搬运及邮件分拣未知

上述任务已在官方、新闻及社区来源[1][10][18][20]中得到确认，但独立来源明确指出大多数公开演示在受控环境中进行[4][6]，且尚无第三方评估在非结构化条件下测量成功率、循环时间或故障模式。

Figure AI机器人已累计完成200小时的现实包裹处理作业，展示了持续的运营部署能力不成立

200小时里程碑为公司自我报告并庆祝[10][16]；Reddit社区帖子[16]将其换算为仅约8天8小时的连续运行时间——极为有限的运营规模，与任何暗示持续规模化部署的说法相矛盾。

Figure AI已累计融资逾25亿美元，Series C后估值达390亿美元（2025年9月），投资方包括微软、OpenAI、英伟达、亚马逊和布鲁克菲尔德成立

390亿美元估值和Series C融资已由Figure AI官方LinkedIn帖子[7]及公认独立行业媒体The Robot Report[8]共同独立确认；但估值反映的是投资者情绪，而非经核实的机器人能力或营收。

12未来情景

Figure AI至2028年的三条可能发展轨迹

以下情景均为基于现有证据的编辑推断，并非预测。其结构旨在帮助读者评估：哪些信号一旦出现，将印证或否定各条轨迹。

情景A：可控上升——工业锚点稳固

在此情景下，Figure AI成功深化其与宝马和UPS的部署合作，在汽车和物流领域新增两至四家具名企业客户，并于2027年前将BotQ产能扩大至每年数千台。Helix模型通过运营数据的持续积累实现渐进式改进，Brookfield预训练数据集开始在操作可靠性方面带来可量化的能力提升。在此情景窗口内，公司不会在商业规模上实现家庭部署，但仍以部署量维持其美国人形机器人领域领先企业的地位。

该情景的前提条件：不发生引发监管介入或客户撤离的重大安全事故；持续获得NVIDIA算力用于AI训练；成功化解对亚洲零部件制造商的供应链依赖；以及特斯拉Optimus未能实现马斯克所预测的产量规模的竞争环境。

概率评估：中等。工业锚点是真实存在的，产能爬坡具有可信度，投资方基础提供了充足的资金跑道。主要风险在于安全文化方面的隐患，以及特斯拉潜在的规模优势。

情景B：突破——AI飞轮效应激活

在此情景下，Brookfield预训练数据集与Helix训练基础设施在操作能力上产生跨越式提升——类似于大型语言模型规模化扩展在自然语言处理领域所带来的变革。Figure机器人开始以更低的错误率在更广泛的任务范围内稳定运行，从而得以拓展至新的工业垂直领域（食品加工、电子装配、医疗物流），并启动首批具有可信度的家庭试点项目。年产量扩大至10,000台以上，390亿美元的估值开始在收入预测面前显现出合理性。

该情景的前提条件：具身操作的AI规模化假设成立（目前尚未在Figure所押注的规模上得到验证）；安全文化问题得到有效管理；以及监管环境不对机器人在人类附近自主运行施加限制性要求。

概率评估：中低。AI规模化假设具有合理性，但在物理操作领域尚未得到证实。语言模型规模化与具身AI规模化之间存在显著差距，目前尚未弥合。

情景C：结构性停滞——能力天花板显现

在此情景下，Helix模型触及能力上限，无法在多变的非结构化环境中实现可靠运行，而这恰恰是人形机器人相对于专用自动化设备溢价的核心依据。工业客户发现Figure机器人所需的监督与维护超出预期，经济效益下降。一起安全事故——可能与已记录的故障模式相关——引发监管审查或客户撤离。特斯拉Optimus实现有意义的产量规模，积累更多训练数据，并压低Figure AI技术栈的感知价值。390亿美元的估值被证明难以为继，二级市场价格下滑，公司面临艰难的D轮融资。

该情景的前提条件：当前的安全与可靠性问题持续存在或进一步恶化；特斯拉兑现其产能雄心；以及AI训练投入未能产生预期的能力提升。

概率评估：中等。已记录的安全事故、有限的实际运营时长，以及特斯拉带来的结构性竞争威胁，使这一情景具有不可忽视的现实性。

改变格局的关键变量

最重要的单一变量，是Figure机器人在真实工业部署中的可靠性与错误率。若Figure公开发布——或经独立来源记录——与现有工业自动化设备相当的正常运行时间、任务成功率及维护周期数据，情景A将显著增强。若上述数据持续不予披露，市场将越来越倾向于认为这些数据并不好看。

安全文化问题是第二个关键变量。若能对已记录的安全事故作出可信、透明的回应——包括独立安全审计结果，以及对所实施治理变革的清晰说明——将大幅降低声誉与监管风险。持续沉默只会放大这一风险。

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13持续跟踪清单

以下指标是追踪Figure AI发展轨迹最具参考价值的信号，按领域和时间维度分类整理。

运营绩效（最高优先级）

• 公布宝马或UPS部署项目的任务成功率、正常运行时间或平均故障间隔时间数据。无论是由Figure、客户还是独立分析师披露，上述任何数据都将是目前可获得的最具参考价值的单一信息点。
• 200小时包裹处理数据的扩展情况¹⁶。若该数字增长至数千小时并持续公开报告，则表明运营规模化已取得实质进展；若该数字停滞不前或从对外沟通中消失，则为负面信号。
• 宝马、UPS和Catalyst Brands之外新增具名企业客户。若新增客户来自新的垂直领域（食品、电子、医疗），则表明Helix模型已能泛化至初始训练环境之外。
• 任何来自客户、行业分析师或学术研究团队对Figure机器人在真实部署环境中表现的独立第三方评估。

安全与治理

• Figure AI对冰箱门故障及安全总监被解雇事件¹⁷的公开回应（或持续沉默）。透明的安全事故报告将是积极的治理信号；持续沉默则为负面信号。
• 任何与Figure部署现场机器人相关事故有关的监管备案、职业安全与健康管理局（OSHA）报告或保险披露文件。
• 新任首席安全官的任命及任何公开的安全治理政策声明。
• 针对宝马欧洲工厂部署项目的欧盟《人工智能法案》合规评估备案。

技术发展

• Helix 03或后续模型的发布公告。AI模型更新的节奏与性质是能力提升速度的重要参照指标。
• Figure AI内部团队发表同行评审研究成果。目前的研究档案中没有任何可归属于Figure AI自身的论文^12131415——档案中的四篇研究论文均来自无关机构。若启动研究发表计划，将表明公司正在投资基础能力建设，而非单纯从事应用工程。
• Brookfield预训练数据集¹¹的进展报告。关于数据集规模、多样性及其所带来的能力提升的具体说明，将有助于外界对AI规模化假设进行独立评估。
• Helix技术栈任何组件的开源，将有助于独立能力评估的开展。

商业与财务

• D轮融资条款及估值。若出现平轮或下轮融资，将表明投资者正在重新评估390亿美元的估值基准。
• Forge⁵和Hiive³二级市场价格走势。当前174至178美元的区间反映了二级市场情绪；任何方向的显著变动均具有参考意义。
• 营收披露。Figure AI尚未公开披露营收数据。任何备案、泄露或主动披露都将使外界得以对照商业现实评估其估值。
• IPO时间线信号。在390亿美元估值水平下，IPO是一条可行的中期路径；任何与承销商的接触或向美国证券交易委员会（SEC）提交注册文件的动向都值得高度关注。

竞争环境

• 特斯拉Optimus产量公告及独立核实情况。若特斯拉能以可信的部署数据实现年产5,000台，竞争格局将发生实质性改变。
• 宇树科技进入规模化工业部署领域的动向。若宇树G1或后续平台开始出现在制造或物流场景中，并搭载与Helix相当的AI技术栈，将加剧Figure商业模式所面临的价格压力。
• Physical Intelligence的硬件合作伙伴关系。若π0或其后续版本以工业规模部署于第三方硬件上，将对Figure的一体化模式构成挑战。
• 任何涉及Figure AI与大型工业或科技公司的并购或战略合作。鉴于现有投资方阵容（微软、英伟达、亚马逊），战略收购是一条可行的退出路径。

地缘政治与监管

• 美国政府采购或国防合同公告中涉及Figure AI或人形机器人的相关内容。
• 国会或行政部门就人形机器人安全标准采取的立法或行政行动。
• 影响亚洲零部件供应链的贸易政策动向。

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14来源与方法论

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来源列表

¹ Figure — https://www.figure.ai/

² 揭秘Figure AI定价：2025年我们所知道的 | eesel AI — https://www.eesel.ai/blog/figure-ai-pricing

³ Figure AI股票 | Hiive价格 $178.00 | 投资或出售 — https://www.hiive.com/securities/figure-ai-stock

⁴ Figure AI股票：390亿美元估值——值得买入吗？| TSG Invest — https://tsginvest.com/figure-ai

⁵ 投资并出售Figure AI股票 - Forge — https://forgeglobal.com/figure-ai_stock

⁶ 2026年投资Figure AI股票的5种方式 — https://stockanalysis.com/article/invest-in-figure-ai-stock

⁷ Figure融资超10亿美元，估值390亿美元，目标打造人类级别机器人 | Figure发布于LinkedIn — https://www.linkedin.com/posts/figure-ai_announcing-figure-has-exceeded-1b-in-funding-activity-7373703158998446082-f5mJ

⁸ Figure AI完成C轮10亿美元融资，推进人形机器人研发 - The Robot Report — https://www.therobotreport.com/figure-ai-raises-1b-in-series-c-funding-toward-humanoid-robot-development

⁹ Figure AI将产能提升至每小时一台人形机器人 — https://theaiinsider.tech/2026/05/01/figure-ai-ramps-up-production-to-one-humanoid-robot-per-hour

¹⁰ 新闻 | Figure — https://www.figure.ai/news

¹¹ Figure宣布与Brookfield达成战略合作，扩展AI基础设施并构建全球最大人形机器人预训练数据集 — https://www.prnewswire.com/news-releases/figure-announces-strategic-partnership-with-brookfield-to-scale-ai-infrastructure-and-build-worlds-largest-humanoid-pretraining-dataset-302558414.html

¹² π₀：面向通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型 — https://arxiv.org/pdf/2410.24164

¹³ [2502.19417] Hi Robot：基于层级视觉-语言-动作模型的开放式指令跟随 — https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2502.19417

¹⁴ FP3：面向机器人操作的3D基础策略 — https://arxiv.org/pdf/2503.08950

¹⁵ FrankenBot：基于视觉-语言模型的脑形态模块化机器人操作编排框架 — https://arxiv.org/pdf/2506.21627

¹⁶ Figure AI庆祝其人形机器人处理包裹累计200小时（约8天8小时）：r/singularity — https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1tkd0fk/figure_ai_celebrates_200_hours_8_days_8_hours_of

¹⁷ Figure.ai安全主管透露，一台人形机器人曾造成1/4英寸割伤…… — https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1p3w584/a_figureai_safety_chief_says_a_humanoid_robot

¹⁸ 机器人与实习生完成10小时邮件分拣班次后的最终结果：r/singularity — https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1tgk14g/figure_final_results_after_a_10_hour_shift

¹⁹ AI在学习辅助方面是否变得不那么可靠了？一名学生的亲身经历：r/QuickAITurnitinCheck — https://www.reddit.com/r/QuickAITurnitinCheck/comments/1u78gv9/has_ai_become_less_reliable_for_learning_my

²⁰ 互联网的核心 — https://www.reddit.com/r/robotics/comments/1k2ecr7/what_are_your_thoughts_on_figure_ai

²¹ AI机器人正在到来，世界尚未准备好：r/Futurology - Reddit — https://www.reddit.com/r/Futurology/comments/1jnr5o0/the_ai_robots_are_coming_the_world_is_not_ready

方法论说明

证据分类

本报告全文一致采用四类证据分类标准：

• 已核实事实：经监管文件、附有具名客户确认的官方产品文档、经同行评审或一手研究，或经多个独立来源且无实质性冲突所证实的信息。
• 公司声明：由Figure AI或其代表所陈述、尚未经独立核实的信息。公司声明以此身份呈现，不作为已确立事实处理。
• 编辑推断：基于现有公开证据的规律性所得出的合理结论，明确标注为分析判断而非有据可查的事实。
• 未知：尚未公开披露的信息。凡本报告对某一重要问题保持沉默之处，均如实说明，而非进行推测。

来源质量评估

本报告所依据的研究资料在若干重要方面存在明显不足。