在去年喊出 4 年量产 10 万台的目标后，Figure 终于在今天公布了机器人量产的详细进展。
依托 BotQ 制造工厂，目前 Figure 已经交付了超 350 台 Figure 03 机器人。得益于产能提升，之前工厂每天只能生产 1 台，现在每小时可以生产 1 台，在不到 120 天的时间里产能提升至原来的 24 倍。
对此，Figure 创始人 Brett Adcock 表示，本周公司将生产 55 台人形机器人。
学过数学的都知道，1 小时 1 台，1 天就能产 24 台，为什么一周才产 55 台呢？
这是因为目前工厂还没有实行 24 小时不间断生产线运转，所以暂时达不到 1 天生产 24 台、7 天总共 168 台的效果。
作为全球估值最高（390 亿美元）的机器人企业，虽然 Figure 在量产上的进展不像大家期待的那样快，但其在模型能力上的进展算是相对领先的，在 Helix 02 的帮助下，Figure 03 可以全自主整理厨房和客厅。
只是机器人要想走向大规模应用，量产就是绕不开的话题，自从去年 10 月发布第三代机器人后，Figure 在量产进展方面就没有太多的信息披露。甚至 Brett Adcock 还公开质疑过其他厂商的量产交付视频，这样的做法也让别人对 Figure 量产机器人的能力打上了一个问号。
不过这次，Figure 终于披露出了其在量产上的详细进展，并且将量产规模融入到了机器人能力的提升过程中。
从原型到量产，中间隔着什么？
机器人行业其实有一个非常残酷的现实，那就是原型机到量产品之间，存在着一道巨大的鸿沟。
一台人形机器人，往往要集成数十个高精度关节、数百个传感器、复杂的控制系统和电池管理单元，每一个零部件的良率问题都会以乘法效应传导至整机。
如果 100 个零件的良率都是 99%，那么整机良率将会跌到大约 37%，这在制造业中就是灾难性的数字。
Figure 的报告中有一个细节值得关注，为了解决这类问题，公司对数百家供应商进行了严格的来料检验资质审查，在产线上设置了 50 多个在制品检测节点，最终将整机的线末直通率（First Pass Yield）提升至 80% 以上，电池 Pack 良率达到了 99.3%，目前已经出货了超过 500 个电池 Pack。
另外，Figure 还生产了超过 9,000 个执行器，覆盖 10 余个不同型号的 SKU。
并且部署精密的下线（EOL）与制程测试，机器人在出厂前，要完成超 80 项功能验证，模拟真实使用情况、消除早期失效风险。
在确保整机良率的基础上，机器人的规模化才有实际意义，而这个规模，实际上就是 Figure 继续用来提升模型能力的一个必要过程。
规模是模型能力的一环
在机器人这个赛道中，产能爬坡的意义，远不只是工厂效率的提升，更重要的是打造一个机器人能力不断提升的飞轮。
Figure 明确表示，从 BotQ 下线的机器人会被分配给内部研发团队、数据采集项目，以及端到端家务任务测试和商业场景开发。
随着规模的不断扩大，直接喂养了 Figure 的模型 Helix 02，机器人越多，真实世界数据越多，数据就会让模型能力变强，从而让硬件部署的价值变高，这个飞轮一旦转起来，就很难被后来者追上。
在这个过程中，Figure 特别强调了 Helix 02 中关键技术，System 0（S0）。
相较于初代 Helix 模型，System 0 的加入让模型的腿部控制能力和移动操作得到了巨大提升。
此前的机器人走平地没什么问题，一旦遇到楼梯、坡道或不平整地面，就需要人工提前设置模式切换指令。
现在，机器人头部的 RGB 相机图像被实时提升为三维空间表示，S0 在做运动决策时，同时拥有了对环境的空间理解。用 Figure 的话说，S0 不只是「感受」地面了，它开始「看见」地面了。
关键在于，这套能力完全通过强化学习在仿真环境中训练，能够零样本迁移至真实机器人，不需要真实场景微调、特定标定和人工介入，且在不同光照条件下均可稳定运行。在这类运动控制任务上，仿真就可以很好地迁移到现实中去。
支撑这个飞轮持续转动的，不只是数据量的积累，还有一套随规模同步成长的运营基础设施。
Figure 提到，大规模运行机器人之后，他们开始遭遇一类在小规模阶段完全隐形的故障。只有当机器人跑够足够多的时间，这些「长尾问题」才会浮出水面。
为此，他们建立了一套故障根因可在数分钟内定位的诊断告警系统，并在软件层面设计了「降级阶梯」的机制，让机器人在遇到非致命故障时能够平稳降级运行而不是直接中断任务。
与此同时，Figure 构建了自己的机队管理系统（FMS），可实时追踪每台机器人的健康状态、位置和运行状况，并配合 OTA，做到新功能对整个团队的同步推送。
这套体系则让机器人量产出去之后，会成为数据采集和能力迭代的起点。
同行造了多少？
目前来看，Figure 才交付了 350 余台 Figure 03 机器人，在全球同行业中的数量并不算多，加上此前没怎么量产的二代和初代人形机器人，数量仍然偏少。
值得一提的是，年初宇树科技曾公布了一些具体数据，2025 年其纯人形机器人量产下线超过 6,500 台，实际出售发货给终端客户的数量超过 5,500 台。
智元机器人在 3 月底也宣布了其通用具身机器人累计下线 10,000 台，去年 12 月这一数据是 5,000 台，去年 1 月是 1,000 台。
从这个数据中看出来，智元 5 千到 1 万台中间只花了 3 个多月时间，1 千到 5 千台花费的时间是 11 个月左右。
这其实就是涉及到了产能爬坡的问题，从第一台下线，到产线稳定、良率可控、节拍可预期，中间的每一步，都是对供应链、制造工艺和组织能力等方面的综合考验。
这也很容易让人联想到曾经特斯拉 Model 3 的产能爬坡，马斯克不惜在工厂睡了数月，以此来亲自督战，最终才艰难地把产能拉了上去。
其实在此前不久，特斯拉也在机器人的量产层面，披露了一些相关信息。马斯克预计 7 月末至 8 月正式启动 Optimus 量产，弗里蒙特工厂将于今年下半年启动量产筹备工作，设计年产能为 100 万台。
而且为了给机器人量产让路，此前特斯拉也宣布将加州弗里蒙特工厂的 Model S/X 生产线改造成 Optimus 生产线，Model S 与 Model X 则会在 5 月初全面停产。
弗里蒙特工厂设计年产能 100 万台，这个数字当然是远期目标，但工厂改造本身意味着基础设施已经在向这个方向对齐。
对照 Figure 当前每小时 1 台、周产 55 台的节拍，以及智元累计破万台，2026 年下半年到 2027 年，将会是整个行业量产竞争真正进入白热化阶段的时间窗口。
写在最后
回到 Figure 本身，350 台的起点和 24 倍的产能跃升，其实算是从「能造」到「会造」的一大步。
但这距离大规模制造其实还有一段距离，BotQ 目前尚未实现 24 小时不间断生产，产线的潜力还没有被完全释放。
每小时 1 台，意味着理论上单班产能接近 8 台，如果三班倒全面跑起来，日产能上限在 20 台左右，周产能天花板约 140 台。而 Brett Adcock 公布的数字是 55 台，意味着产线利用率还有相当大的爬升空间。
Figure 真正需要证明的，不只是能把节拍跑快，而是能把规模和能力的飞轮同步转动起来。更多机器人带来更多数据，更多数据让 Helix 02 模型变得更强，从而让每一台机器人的商业价值更高，以此再反哺下一代硬件和产线。
这条逻辑链，Figure 算是已经讲清楚了，现在需要的，就是用后续的量产数据和模型迭代进行兑现。
量产部署、数据和模型，率先把飞轮真正转起来的公司，将会建立起一道数据和部署的双重壁垒，让后来者越来越难追赶。而今年，正是这道壁垒开始逐渐成形的起点。