美國發明，中國制造并笑到最后。這是當前中美在新興產業、先進制造業的現狀。未來產業，如人形機器人，似乎也是如此。

也許并非如此。

美國的明星人形機器人公司 Figure，宣布已經設計出了人形機器人生產線 BotQ，即將年產 12000個下一代人形機器人 Figure 3，計劃四年內產能達到年產 10萬個，還有 300萬個執行器。

Figure明確提出，在建立起人與機器人的混合生產方式之后，下一步將通向制造業的終局：機器人制造機器人。

先看下 BotQ，Figure初具規模的人形機器人制造工廠。

BotQ 第一代生產線每年最多可生產 12,000臺人形機器人。這僅僅是個開始， Figure的目標是與中國在規模制造領域展開競爭。

Figure官宣，在過去八個月里， Figure的硬件和制造工程團隊從零開始打造了一套高效且可擴展的制造流程，

下面是目前取得的進展。

? 垂直整合制造： Figure決定將人形機器人的制造環節引入公司內部，以控制生產過程、品質，并確保向市場交付高性能機器人。

? 構建軟件基礎設施：過去六個月， Figure一直在開發支持大規模生產的軟件基礎設施（ MES、 PLM、 ERP、 WMS）。

? 機器人制造機器人： Figure 的人形機器人將用于生產過程中，制造其他人形機器人。這項計劃將在今年實施。預計未來參與生產線的機器人數量將顯著增加，以進一步提升自動化水平。

這是Figure官宣的實現可擴展制造的路線圖：

重新思考機器人架構

實現高產能從早期工程設計階段開始。團隊在內部制造并組裝 Figure 02 后，記錄并分析了從零件制造到最終組裝的每個環節周期時間。最大的影響因素始于零件數量與制造工藝。作為原型機， Figure 02 大量采用復雜、精度要求高但生產速度慢的數控（ CNC）加工工藝。雖然 CNC 加工對原型機和高精度零件有益，但在大幅降低零件成本與制造時間方面擴展性不足。零件數量也是關鍵因素——將多個零件合并為單個零件可顯著減少生產周期。

因此， Figure完成了下一代機器人 Figure 03 的設計，這是專為經濟性與大規模制造設計的量產機型。為實現量產目標， Figure轉而采用注塑、壓鑄、金屬注射成型和沖壓等工藝，節省了數千小時的生產時間。原本需要一周以上的 CNC 加工零件，現在用復雜鋼模具制造僅需不到 20秒。盡管轉用這些工藝初期資本投入高，但考慮到 2025年及以后機器人的產量，這筆投資將快速收回。

盡管如此，還是有專家認為，僅僅制造頭部就需要這么多工序也太多了——多個注塑零件、拋光、鉆孔，還要噴漆（透明保護層？）。所以，產能暫時只有一年1.2萬臺。”

為了重新設計機器人架構， Figure還成立了兩個新團隊：安全團隊與可靠性團隊。 Figure計劃在實現高產能的同時，也不斷提高機器人的可靠性?？煽啃詧F隊位于 BotQ，負責運行高加速生命周期測試，幫助了解機器人的壽命。該團隊需要專業設備，包括高溫烘箱、專用執行器測試設備和故障分析儀器，以明確故障根因。利用這些數據，可以向設計團隊提供必要改進建議，確保達到可靠性指標。

建設供應鏈

與其他行業不同，人形機器人并沒有成熟的供應鏈體系，幾乎需要從零開始設計整臺機器人，包括執行器、電機、傳感器、電池組和電子元件。

缺乏成熟供應鏈成為團隊確定零件制造方式和地點的一大障礙。哪些部件需要垂直整合？哪些應該在內部制造？ Figure決定集中力量在內部組裝核心技術（執行器、機械手、電池、最終組裝），并在必要時利用外部供應商制造零部件。

Figure稱，還聘請了世界一流的全球供應鏈管理團隊，與有能力生產復雜零件的供應商建立牢固的合作伙伴關系。 Figure機器人涉及超過三十種獨特材料，其中許多需要特殊工藝，如電機繞線、柔性 OLED屏幕或精密光學設計。所有這些，外部合作伙伴均能與合作共建供應鏈：未來四年，可輕松擴展至年產 10萬臺機器人或 300萬個執行器。

搭起制造團隊

關鍵是制造團隊。過去六個月， Figure聘請了經驗豐富的專家，他們在職業生涯中專注于設計生產線、優化生產線，并高效快速地將材料轉化為產品。制造工程師負責將機器人組裝劃分成多個子站，選擇合適工具將零件組裝起來，設計和采購裝配線夾具，以及理解如何在快速組裝過程中測試零部件。此外，工程師還為機械、電氣和軟件團隊提供設計更改反饋，以減少生產周期。

新產品制造中的一個關鍵問題是了解哪些生產環節應自動化，哪些應人工操作。歷史上，人形機器人產量低，自動化程度很低。 Figure 通過分析質量和速度等指標，選擇在短期內實現關鍵工序的自動化。例如，通過自動潤滑站，我們能比人工更加精確地控制電機齒輪箱潤滑脂的量和位置。在電池單元測試及加載環節，機器人能比人類更快速地拾取、掃描和測試電池單元。

下面是工廠的生產布局。由于前幾年的量產在 1.2萬臺，產流程產線比較緊湊，創始人阿德柯克（ Brett Adcock）認為它更像消費電子產品的生產線，之所以采用集中式裝卸平臺與傳統庫存系統，而非特斯拉式的倉儲模式，是因為目前產量并不是很大。不過圖中顯示，也預留了擴展區域。

而特斯拉模式，即“倉庫在輪子上”（ warehouse on wheels）或側面裝載庫存（ side-loading inventory），是一種較為激進且高效的庫存物流策略，更適用于極高產能、大規模汽車制造業場景。

構筑制造基礎設施

制造過程需要大量基礎設施支持。為了成功建立工廠， Figure在開發過程中增加了新工具，包括產品生命周期管理（ PLM）、企業資源計劃（ ERP）、倉庫管理系統（ WMS），以及最關鍵的制造執行系統（ MES）。

制造執行系統（ MES）是制造運營的核心，完全由內部開發，把生產各個環節整合到實時數字生態系統中。從零件供應鏈追蹤、監控裝配效率到嚴格的質量控制， MES 可以實現高效運行。

此外， MES 還能與物聯網設備集成，監測流程，追蹤零件生命周期，并提供與機器人每個零件相關的數字化測試數據庫。

機器人制造機器人

BotQ 的重要創新之一，是將 Figure 人形機器人自動化整合到自身裝配線中。 Figure眼中的未來制造機器人的場景，是借助內部人工智能 Helix，利用機器人組裝生產線關鍵組件，并作為物料搬運者在各個工位間轉運物料，無需安裝笨重且不靈活的傳送帶系統。

人工智能驅動的自動化與人工監督相結合，形成了混合型勞動力，最大化了速度、精度與靈活性。通過用機器人制造更多機器人。

混合制造的終局，是實現人形機器人的自主制造：“我們能夠加快生產進度，同時減少人類從事重復工作的需求，為未來的自主制造奠定基礎。”

Figure、宇樹與智元

人形機器人是一個典型的賽道，中國雖然起跑比美國晚了許多，但在生成式 AI之后，重新定義人形機器人的具身智能賽道上，兩國起跑時間相差不多，都是一邊完善技術、一邊應用，一邊尋求量產的降低成本的機會。

現在， Figure在大規模招人，阿德科克親自下場，急需崗位包括：制造測試工程師、倉庫管理系統集成工程師、生產助理 /生產技術員、生產經理、再制造經理、質量工程師。

在走向規模制造的過程中，雖然最吸引眼球的是特斯拉的 Optimus，但兩國初創企業，正在以靈活的產品與制造科技，向馬斯克發起挑戰。

2月 20日， Figure推出了 Helix，這是一種通用的“視覺 -語言 -動作” (VLA) 模型，它將感知、語言理解和學習控制統一起來，以克服機器人技術領域的多項長期挑戰。

FigureAI還結束了與 OpenAI的短暫合作，希望掌握自己的命運?！拔覀儾荒芡獍斯ぶ悄?，就像我們不能外包硬件一樣，阿德科克說：“要在現實世界中大規模解決具身智能，必須垂直整合機器人 AI?！?/p>

僅 20天后，智元機器人發布了首個 （ Genie Operator-1，簡稱 GO-1），并公布了其技術報告。

智元稱之為 ViLLA（ Vision-Language-Latent-Action）架構，具有采訓推一體，小樣本快速泛化、“一腦多形”的跨本體應用、持續進化、人類視頻學習等優勢。

具身智能領域的競爭，已經從“具身”或“智能”各自發展，逐步走向垂直整合。

在去年12月，在包括遠征A2在內的五款商用機器人問世后4個月，智元就宣布開啟量產，今年1月展示其第1000臺通用具身機器人正式下線，其中雙足機器人有731臺。

宇樹創始人王興興采取了穩扎穩打的策略，在 AI方面的投入“相對克制”。他并不在乎外界將宇樹定義為“硬件”公司，也不在乎誰先達成 AI機器人的模型。

他更看重人形機器人的量產能力和產業鏈的形成：“如果哪一天有個人把 AI機器人的模型做出來，找我們定制機器人，我們可以保證年底之前直接給他做 10萬個人形機器人?！?/p>

我們曾發表過一篇爆款文章 掀起了一股宇樹熱。

不過，美國不會認命。中美兩國在機器人領域的競爭，不僅表現在技術的迭代能力，而且也表現在大規模量產能力上。從巨頭特斯拉到初創企業Figure，美國的人形機器人開始規劃量產了，也開始進入工廠車間、田間地頭實習測試了。

機器人不能只是跳廣場舞和練武術了。