兩個機器人搭伙過日子！全球首次用單一神經網絡實現多機器人協作

現在，兩臺人形機器人終于能搭伙協作、默契過日子了 (doge)。

5月8日晚，Figure AI發布的最新演示中，兩臺搭載Helix-02系統的Figure 03機器人，在不足兩分鐘時間里完成了整間臥室的清理任務。從開門、掛衣服、整理耳機，到扔垃圾、推椅子，最后一起將床上的被褥收拾妥當。

最吸引眼球的場景發生在鋪床過程：兩臺機器人在拉動被褥前互相頷首示意，仿佛在無聲確認，然后一同發力，將被褥均勻展開擺放。整個過程自然且和諧，每個動作都呈現出如同人類在相互協助的狀態。

Figure AI宣稱，這標志著全球首次用單一神經網絡實現多機器人協作locomanipulation。每臺機器人獨立運行模型，通過觀察對方動作自主決定自己的動作，通過識別對方行為自主規劃自身動作，無需中央控制單元，也不存在直接通信。

這家目前全球估值最高的人形機器人公司，在最近的融資輪次中估值已觸及390億美元。而這次展示的技術突破，可能預示著機器人協作正在進入一個新階段。

01.

單一神經網絡如何實現多機協作

Figure展示的這套系統最核心的突破在于，兩臺機器人運行的是同一個學習到的視覺-語言-動作策略，它們之間不存在共享規劃器，沒有信息傳遞，也不存在核心協調器。

每臺機器人只依靠自身的攝像設備感知環境，通過對方的行為來判斷其目的。就像兩個人協同折疊床單時那般，只需觀察動作即可領會對方意圖。這種協作方式的技術挑戰反映在三個維度。

第一個是協作的復雜性遠超并行工作。在同一空間內，一臺機器人的任何行為都會重構另一臺機器人面臨的任務。每臺機器人需要只憑行為即時理解伙伴的目標，而同一時刻，它自己的動作也在持續改變伙伴視角下的場景。這種相互作用的動態性，讓整個系統的難度成倍上升。

第二是處理柔性物體的挑戰。被褥缺乏固定形態，不具備剛性幾何特征，也沒有規范的抓握位置。在"你的一半"和"我的一半"之間不存在明確的分界。每臺機器人都需要在推測伙伴動作的過程中確定接觸位置，然后伴隨織物在雙方作用力下的折疊、垂掛和滑動，以每秒數十次的頻率更新這兩種預測。

第三個難點在于時序的連續性。整個臥室重置任務涉及全屋的移動操控，機器人需要順暢地在不同位置間行走，保持單腿動態平衡，并在剛性、可變形、關節式以及協作式操控之間流暢轉換。在策略執行速率下，這意味著要做出數千個連貫的準確判斷，而每一個判斷都取決于包含另一臺受同樣受限的機器人在內的快速變化的環境。

Figure透露，其數據策略包含四條主線：人類動作數據采集、第一人稱人類視頻預訓練、大規模仿真訓練，以及遠程遙操作數據。其中，人類動作采集已經從研究模式轉變為生產模式，通過穿戴氨綸動捕服去采集擬人的全身動作。

02.

技術突破背后的產業化進展

在技術演示之外，Figure AI的產業化進程同樣值得關注。其位于加利福尼亞的BotQ制造基地，已成功將人形機器人生產節奏從每天1臺提升到每小時1臺，不到120天內實現了約24倍的產能增長。

這個生產基地自2025投入使用后即瞄準高產能制造定位，目標年產能曾設定在約12000臺。在產能提升背后，有成熟的自動化生產線架構、定制制造執行軟件覆蓋150余個聯網工位，以及覆蓋80多項最終驗證測試的質量體系。機器人電池線一次合格率達到99.3%，組件執行器產量超過9000個。

Figure創始人Brett Adcock將即將推出的Figure 04比作人形機器人領域的"iPhone 1時刻"。從Figure 01到Figure 03，公司在手部、足部、觸覺傳感與充電設計上不斷改進，而Figure 04在設計、制造易用性與成本控制上將實現重大突破。

在商業模式上，Figure正籌劃以類似汽車租賃形式推廣家用機器人，每月租金大約400-600美元。機器人占用空間僅2×2英尺，能夠自主充電，無需人為干預。通過板載推理與數據去標識化，既保障隱私，又能不斷改進Helix模型效果。

Adcock在最新訪談中還透露了幾個關鍵設計理念。熱插拔策略讓機器人能夠獨立完成家庭整理、物流處理等任務，當機器人電量低于10-15%時，另一臺機器人便可接替工作，確保任務持續進行。"永不摔倒"方案借助Vulcan強化學習項目，即便某個膝關節故障，機器人依然能維持穩定并跛行至維修點。

03.

機器人穿衣服成為新趨勢

這次展示還反映出另一個值得關注的行業動向：機器人開始穿衣服了。

從1X、傅利葉，到Figure、小米，再到特斯拉的Optimus，各家機器人廠商都開始把"穿衣服"默認為常規配置。Brett Adcock在社交平臺高調展示了Figure 03的多款穿搭，并提到Figure的設計團隊包含汽車和服裝設計師。

這不單是美觀需求。當機器人開始進入商場、養老、展示廳，甚至嘗試走進家庭，外形首次不僅是外形，而變為產品定義的組成部分。它涉及到安全感、友好度、場景匹配、品牌呈現，甚至未來的觸覺感知與功能保護。

在租賃市場，這種需求尤為明顯。某機器人租賃品牌運營人員表示，客戶普遍更喜歡有服裝、有角色感的機器人。比如財神機器人，穿上財神服裝后，角色感和互動性都會更強。據了解，該品牌的"皮膚周邊"每個月已有超百單的需求。

專注于機器人皮膚領域的某研發機構認為，機器人皮膚應該關涉三大維度：基礎功能（散熱、耐磨、防護等物理性能）、社交屬性（擬人化觸感與視覺親和力）和前瞻技術（集成柔性傳感、環境交互與多模態感知能力）。

這個市場的演進可能歷經三個時期：第一時期是外觀與功能需要，第二時期是身份標記與場景定制，第三時期是消費品屬性，涵蓋潮玩、聯名等多種模式。李寧已與北京人形機器人創新中心成立"人形機器人運動科學聯合實驗室"，安踏也與宇樹科技、香港理工大學南京技術創新研究院成立"人形機器人運動科學聯合研究基地"等。

不過，也有技術人員對Figure的演示提出質疑。部分批評聲音認為，這些協作可能依賴精心設計的初始狀態和場景布置，表面上看似默契配合，其實可能只是短序列任務訓練下的可預見行為。能否真正動態理解對方意圖、長期落地協作，還需要進一步驗證。

另一個問題是，端到端單一模型是否是協同的最佳解。在工廠、物流倉、大型酒店后廚等真實場景中，人其實是被調度的，背后都有一個或顯或隱的頂層規劃器。機器人到底需要多少自主、多少調度，行業里還遠沒有共識。

截至目前，Figure AI累計交付量已突破350臺，擁有約500名員工，其中以工程和AI團隊為核心。隨著產能的快速提升和商業模式的逐步清晰，這家估值390億美元的公司正在加速將人形機器人從實驗室推向真實世界。而多機協作能力的突破，可能會成為這個進程中的關鍵一步。