摘要：从这句话开始，整个项目的走向就很清楚：不是搞个秀场玩具，也不是科研室里摆着看的样机，而是要真刀真枪进家庭，做饭、叠衣服、擦桌子这类实打实的活儿。回头看他们的节奏，很像一条直线被分成几段，每一段都有目标、有时间点。公司2022年5月成立后，一年内把初代机打出来；
Figure在十月份把Figure03带到台前，定位很明确：这是为大规模出货设计的人形机器人，目标直接对准家庭场景。
从这句话开始，整个项目的走向就很清楚：不是搞个秀场玩具，也不是科研室里摆着看的样机，而是要真刀真枪进家庭，做饭、叠衣服、擦桌子这类实打实的活儿。回头看他们的节奏，很像一条直线被分成几段，每一段都有目标、有时间点。公司2022年5月成立后，一年内把初代机打出来；两年里推出工业版Figure02；到了2025年2月，自己做的大模型Helix公开；再到同年10月，把面向量产的Figure03推出来。整个思路是先把算法和模型搞透，再去把硬件往工厂产线那边改造。
把Helix当中枢来做，是他们的策略核心。Helix负责从“看”到“动”的闭环推理，最开始是在汽车工厂跑验证，用不到一年就能迁移到物流分拣和家务场景。这说明这个模型的通用性不差。既然模型能做决策，硬件就得按它的需要来设计，把视觉、语音、运动这些东西统一起来，才能让机器人在不同场景下自然接手任务，不像以前那种每换个场景就手足无措。
硬件上有好几项细节值得讲清楚。先说手，不只是个抓取夹子：掌心塞了摄像头，主视角被挡住也能看清近处物体；指尖用了自研柔性传感器，能感受到大约3克的压力，这个量级说明它能区分薄纸和硬壳，能够小心翼翼地拿起易碎餐具或者不规则的包装。脚底不是简单的底座，集成了2千瓦的无线充电模块，踩到充电座能充电的同时，通过10Gbps的毫米波链路把作业数据回传，这样充电也不一定是停下来的时候，数据还能继续上传、继续学习。听起来挺接地气，但这些都不是小工程：传感器要做耐用，摄像头在油渍水汽环境下得稳定工作，毫米波通信在家庭复杂环境里也要保证稳定。
要把这样一台东西做成能量产的产品，工艺改造是关键。Figure把制造工艺从贵得吃人的CNC刀具，转向模具化的压铸、注塑和冲压，自己还建了BotQ智能工厂。第一条产线年产1.2万台，不是什么口头承诺，这是按照产线自动化率、供应节拍和质检流程算出来的数字。他们计划四年内把总产能做到账面上的10万台。这一步意味着成本压下来，更容易把价格拉到普通家庭能接受的档位。
生态和数据上也没省劲儿。公司和宝马在工厂场景跑测试，同时和Brookfield合作，后者能接触到大规模家庭场景数据。Figure的目标是通过Brookfield拿到超过十万户的真实家庭数据，把“场景-数据-模型”连成闭环。说白了，机器人想在不同家里少出错，光靠模拟不够，得有真家里的样本。有了这些数据，Helix在各种厨房布局、家具摆放和生活习惯下的泛化能力才可能真正提高，商业化的可能性也高出一截。
钱和估值关乎后面能不能把事情撑下去。2025年C轮估值是390亿美元，背后有英伟达、英特尔、高通、微软、亚马逊这些大牌投资。按国际上对人形机器人的估值逻辑来看，市场在铺一套新的估值体系。拿特斯拉的Optimus打个比方：如果交付量能到100万台，市场估值的增量可能是数千亿美元，折算下来，人形机器人单台估值可能落在40万到50万美元区间。按这个密度算，如果国内头部企业在未来三年把出货做成10万台，市值空间确实可能到千亿元级别。
供应链上采取的是“自研+外配”的混合策略。关键的执行器、电池、传感器这些先自己下手设计，做垂直整合；中下游的零部件则和全球供应商建立配套关系，同时和多家国内供应商签长期合同。换句话说，核心件自己盯着，量产的后台交给产业链来支撑。对那些能把工艺做成规模的厂商，这是机会；对只能小批量、做原型的供应商，压力是真实存在的。
技术细节里每一步都不简单。举几个例子来说明不夸张：灵巧手的实现，不是把一堆传感器往手上塞就行了，而是要在抓握策略、力控算法和传感器布局上反复迭代，才能在拿毛巾和拿瓷碗之间做到既不滑手又不碎碗；无线充电也不是把线换成线圈那么简单，散热、接触容差、以及在充电时保持稳定的数据回传，这些工程难题都要一一解决。BotQ工厂的产能规划也背后有复杂计算，包括产线自动化率、供应节拍和质量控制的长期投入。任何环节出问题，量产目标就会被迫拖延。
对国内零部件行业的影响马上能看到。按照Figure的量产计划，模具、注塑、冲压、传感器模组等环节的订单会被放大。做结构件、做表面包覆材料的企业会有活儿做，做灵巧手的精密驱动和传感器公司也会被拉进来。报告里列的受益公司，基本覆盖这些制造链条。机会和挑战并存：谁能把成本降下来、把良率提高，谁就能从这波浪潮里分一杯羹；那些跟不上节奏的小厂，日子会更紧。
但事情不可能一路顺风。宏观经济波动会影响家庭和企业的购买节奏，机器人从样机到量产常常会遇到可靠性和良率问题，关键部件能不能按时交付，共同推进的供应链稳定性，这些都是能把计划拖慢甚至打断的因素。更现实一点，家里买个高科技电器和把机器人请回家是两回事：消费者习惯、售后、使用场景的教育成本都存在。
接下来几步要看的是落实：数据能不能如期收回来并用于训练，BotQ的良品率能否稳定，国内供应链能不能持续配合。这些环节要是一个个把关做实了，Figure03走进普通家庭的机会就更大。没有人会否定这条路上有前景，但要把实验室成果变成家里能用、能修、能负担得起的产品，时间和耐心都得跟上。
来源：小周论科技
