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呐，美国人形机器人初创公司Figure AI的一场直播实验，他们让Figure 03（F.03）人形机器人，在圣何塞总部仓库现场直播执行快递分拣任务。
美国人形机器人初创公司Figure AI发起了一场震撼科技圈的 工厂打工 7×24 小时现场直播挑战 。
在镜头前，三台搭载全新 Helix 02 大脑 的 Figure 03（F.03）人形机器人 （被命名为 Gary、Bob 和 Frank）走向真实的工业流水线，在完全无人工干预的情况下，自主挑战全天候连续分拣快递包裹。
官方设定的任务看似简单，却高度模拟真实仓库场景——
机器人从无序包裹堆中抓取单个快递（包括塑料袋、纸箱等不同材质和软硬程度），通过视觉系统扫描条码，然后灵巧地将包裹翻转，让标签面（条码面）朝下，平稳放置到传送带上，确保下一环节能顺利读取信息。
Figure AI 的 Helix-02 用一个基于人体运动训练的神经网络取代了 109000 行代码。一个系统，腿、胳膊、手指、眼睛，所有器官协同运作
整个过程要求机器人以接近人类的速度完成——直播数据显示，平均约2.6至2.9秒处理一件，达到了人类性能水平。
直播采用 完全自主模式 ，全部由机器人搭载的 Helix-02端到端神经网络模型 驱动。
机器人依靠车载摄像头和AI实时决策，无任何远程遥操作、无人工实时干预。
Figure AI CEO Brett Adcock反复强调，这是本地AI的真实表现，而非预录或人工辅助。
为了保持连续性，他们采用了多机器人协同机制：当一台机器人电池电量不足时，会自主前往充电区，另一台（如网友命名的Bob、Frank、Gary、Rose）无缝接棒，继续流水线作业。
一台机器人刚刚结束了一整班的工作，打卡下班后，立刻又打卡上班了，因为它根本不睡觉。
8小时挑战顺利完成，分拣近1万个包裹后，机器人并未停下。
在持续 33 小时的工作中，机器人行云流水地处理了超过 4 万件快递，期间无死机、无逻辑崩塌。（后续更冲向72小时、近10万包裹）。
网友像看真人秀一样刷屏：“Bob加油！”“换班了！”
有人甚至开了“人 vs 机器”10小时对决：人类实习生Aime最终以微弱优势胜出（约12924 vs 12732件），但人类手臂酸痛不已，机器人却毫无疲态。
Adcock笑着表示：“这可能是人类最后一次赢了。”
当然，直播足够透明，也暴露了当前技术的细微瑕疵。机器人偶尔会出现抓取力度或角度偏差，把包裹推到传送带边缘外，导致掉落；遇到堆积或轻微异常时，会短暂暂停并自复位，然后继续工作。
这些小错误说明异常处理能力仍有提升空间，目前尚不适合完全无人值守的复杂真实仓库。
但即便如此，一个分拣站只需部署数台Figure 03，再配1-2名真人负责巡检掉落包裹和质量抽查，就能大幅降低人力依赖。24x7不休息的优势，在劳动力短缺的物流行业尤为突出。
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要知道，长期以来，人形机器人的高光时刻往往是流畅地翻跟头、精准地拿取咖啡、或者在实验室里完成一次精妙的抓握。
甚至人形机器人行业饱受“后台人类微操”的质疑
人形机器人正从实验室走向生产线。Helix-02模型的端到端学习，让机器人能处理多样化包裹，展现出初步的泛化能力
当然，距离大规模商用仍有挑战：成本控制、长期可靠性、安全冗余、以及更复杂环境的适应性都需要时间。
但当机器人能像这样稳定上班，重复性体力劳动的替代已不远了。
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