導讀：本報告深度剖析人形機器人領軍者 Figure AI 的全棧技術壁壘與蘋果系供應鏈革命，揭示其如何通過具身智能突破重構工業與家庭場景，并解碼 24 萬億美元市場爆發的底層邏輯與投資價值。

來源于Figure AI官網

硅谷走出的鋼鐵俠

當機器人遞來蘋果，AGI的黎明已至。2024年3月，一段刷屏視頻里，人形機器人Figure01聽懂 “我餓了”，精準遞上蘋果，還能描述眼前場景、解釋動作邏輯。這個由Figure AI打造的“AI 新物種”，不僅讓網友驚呼 “聞到AGI的味道”，更點燃了人形機器人商業化的導火索。從OpenAI加持到自主研發端到端模型，這家成立僅3年的公司，正在上演科技版的 “速度與激情”。當機器人遞來蘋果，AGI的黎明已至。

來源：視頻截圖

說到Figure AI，不得不提到其創始人布雷特?阿德科克（Brett Adcock）。這位傳奇的連續創者，1986年生于美國鄉村農場，大學起開啟創業之路。

早期創建內容平臺（StreetofWalls.com、Working App）到26歲創立 AI 獵頭公司 Vettery，被1 .1億美元收購。

31歲創辦電動航空企業 Archer Aviation（做低空飛行器的公司），帶領其紐交所上市（估值27億美元），被譽為 “馬斯克式創新者”。

2022年，他辭去Archer董事會職務，創立Figure AI，誓言 “開發通用人形機器人，解放人類重復性勞動”。正如SpaceX重塑航天，他要讓機器人成為 “勞動力革命的基礎設施”。

Figure AI創始人Brett Adcock（圖片來源：網絡）

壹 All in機器人，創始人的瘋狂與遠見

連續成功讓他堅信“技術顛覆需要極致野心”。Brett Adcock的終極賭局為什么是機器人領域呢？這源于他對痛點洞察異于常人的敏感，也是他作為技術狂人的宿命。

Brett Adcock在創立電動航空企業Archer Aviation期間，發現傳統飛機制造中25%-35%的工序仍依賴人工組裝，如緊固件安裝、線束裝配等，并且他也曾多次提到航空制造業的自動化瓶頸。

2021年夏，Brett Adcock以Archer Aviation創始人身份參觀特斯拉弗里蒙特工廠。這座被馬斯克譽為"未來工廠"的超級工廠，盡管部署了4000+工業機器人（占全球工業機器人總量0.3%），但仍存在自動化孤島、工傷高發、技術適配困境等困境，這更堅定了他開發人形機器人的決心。這也成為了他創立Figure AI的關鍵轉折點。

2022年，Brett Adcock帶著“重塑勞動力市場”的野心創立Figure AI，其“硬件 + 軟件垂直整合”的戰略思路，被業內類比為“馬斯克式的第一性原理實踐”—— 正如打造SpaceX時的技術攻堅路徑，Brett Adcock通過自建供應鏈、整合頂尖人才，快速構建起人形機器人的全棧能力。

貳 為“勞動力危機”開藥方

基于對“勞動力短缺”的敏感，Brett Adcock 提出“用雙足機器人替代流水線工人”，當時幾乎所有人都認為他瘋了。Brett Adcock在種子輪融資PPT中寫道：“工廠是為人類設計的，只有人形機器人能無縫使用人類工具——這是進化論給我們的答案，不是我的妄想”。這種說法其實是數據鐵幕下的反常識：美國制造業空缺崗位突破80萬，2023年調查顯示日本68%中小企業因缺人面臨嚴重用工短缺，但投資機構只愿押注機械臂和AGV小車。

而且Brett在硅谷閉門會上放話（ Brett Adcock, TechCrunch專訪）：“10年內，一個機器人時薪成本降至5-10美元約等于一杯星巴克拿鐵”。這種機器人比人便宜的論點，也是基于早期計算模型：若人形機器人時薪低于15美元（美國最低工資標準），就能顛覆制造業。

叁 車庫里的“擎天巨神計劃”

為躲避競爭對手挖角，Figure AI的研發始于硅谷一處廢棄車庫，要打造一支機器人界的"復仇者聯盟"。

Brett Adcock與美國投資人莎拉·郭（Sarah Guo）對話中透露，完成公司愿景規劃后，第一年工作的重心就是組建團隊（一把手工程），他專門列了一個表，把制作人形機器人需要的技術都列出來，比如人工智能、動力電池、電機、工業設計等，然后在每項技術底下，都列出行業內的技術人才。接著他在6個月內打了300多個電話，他給他們所有人都發了電子郵件。大部分第一次通話中沒有明確回應，多打了幾次電話后，才愿意加入公司。

核心團隊的 “技術拼圖”

Jerry Pratt自1994年開始研究雙足機器人，并于2002年建立了IHMC機器人實驗室，該實驗室在2015年DARPA機器人挑戰賽中獲得了第二名。他在Figure AI擔任CTO，為公司貢獻了許多核心技術。

Figure AI CTO Jerry Pratt（來源：網絡）

Dana Berlin的職業生涯大部分在巴克萊資本的投資銀行工作，曾處理過價值約1000億美元以上的交易，在Figure AI擔任戰略發展副總裁，負責與公司資本化和市場戰略相關的所有事務。

Corey Lynch曾在Google DeepMind的機器人團隊擔任高級研究科學家，研究重點是擴大真實機器人的模仿學習、強化學習和自我監督學習，在Figure AI擔任高級AI工程師。

Brian Mick畢業于加州大學伯克利分校，獲得機械工程碩士學位，曾在Tesla的電池工程團隊工作七年，負責為Model 3、Model Y和Semi電池設計零件，在Figure AI擔任機械部門經理。

Damien Bardon取得巴黎ESA計算機科學和電子學碩士學位，以及昆士蘭大學計算機科學碩士學位，曾在Archer Aviation和空客擔任航空電子設備主管，在Figure AI擔任人形機器人管理系統總監，領導為人形機器人開發硬件和軟件平臺的團隊。

Michael Rose畢業于弗吉尼亞理工大學，獲得機械工程碩士學位，曾在波士頓動力公司擔任了八年的機器人工程師，為各種機器人項目開發了控制算法，在Figure AI擔任控制系統總監，負責高級自主性和硬件執行。

Matt DeDonato畢業于伍斯特理工學院，獲得機器人工程學士和碩士學位，曾在豐田研究院/Woven Planet擔任車輛硬件團隊高級經理七年，在Figure AI擔任機器人系統總監，負責高級機器人架構和系統集成，包括機器人的組裝、調試和測試。

Figure AI的團隊成員來自谷歌DeepMind、特斯拉、波士頓動力等頂尖科技公司，在硬件、軟件、AI領域都有非常豐富的經驗。這種跨領域的團隊組合有助于從多個角度解決復雜的技術問題，推動Figure AI在人形機器人領域的發展。

供應鏈的 “蘋果密碼”：車庫里的精密制造革命

在硅谷科技圈流傳著一個公開的秘密——Figure AI供應鏈核心團隊深嵌蘋果DNA。這不僅體現在其對精密制造的極致追求，更展現在"軟硬協同"的生態化布局思維。供應商分級體系沿用蘋果"核心-戰略-備選"三級分類，綠的諧波、兆威機電等中國供應商被納入"戰略級"，享受技術協同開發特權。借鑒蘋果JIT（準時制）模式，實現周級庫存周轉，關鍵部件備貨周期壓縮至48小時。

供應鏈副總裁Carlos Garcia：前蘋果全球運營高級總監，主導過MacBook Unibody一體化工藝量產，將3C行業"微米級精度管控"帶入人形機器人關節制造。

采購總監Emily Zhou：曾負責iPhone攝像頭模組供應商管理，為Figure AI引入"三級供應商備份制度"，確保關鍵部件（如兆威機電的微型電機）斷供風險趨近于零。

生產工程主管Raj Patel：蘋果Apple Watch產線自動化改造負責人，將消費電子行業"百萬級量產品控標準"嫁接到人形機器人產線，使Figure 02首批次產品質量大大提高。

肆 明星投資陣容的戰略拼圖

微軟系深度綁定

微軟不僅領投B輪9500萬美元，更將Figure AI的機器人技術嵌入Azure云服務生態，構建"AI模型+機器人+云平臺"的垂直閉環。

英偉達的算力鐵三角

英偉達通過投資5000萬美元+提供Orin芯片方案，將Figure AI納入其機器人開發者生態，形成"GPU算力+算法優化+硬件部署"的協同網絡。

亞馬遜的產業滲透

貝索斯通過Explore Investments投資1億美元，瞄準物流場景的機器人替代需求。其旗下Kiva倉儲機器人部門與Figure AI達成非公開技術合作。

產業資本跨界布局

英特爾（2500萬美元）、三星（500萬美元）、LG Innotek（850萬美元）的入局，凸顯產業鏈上游對人形機器人的技術押注。英特爾提供邊緣計算芯片，三星與 LG 則在傳感器、精密組件領域提供支持。這種 “芯片 + 傳感器 + 精密制造” 的組合，與人形機器人的硬件需求高度匹配 —— 例如，Figure02 的六眼視覺系統依賴高精度傳感器，而英特爾的低功耗芯片確保嵌入式AI的實時運行。

頂級風投機構的 “賽道共識”

領投A輪的Parkway Venture Capital（7000萬美元）與B輪的Align Ventures（9000萬美元），押注的是創始人Brett Adcock的連續創業能力。

“木頭姐” Cathie Wood 的 ARK Venture Fund 加入戰局，延續了其對 “指數級技術” 的偏好。人形機器人被ARK視為“勞動力革命”的核心載體——Figure的成本模型（12 萬美元/臺，三年回本）與行業需求（全球1200萬3D崗位），完美契合ARK的“顛覆性創新” 投資邏輯。[注：根據ARK Invest公開聲明及FigureAI融資披露，結合Cathie Wood在2023年5月會議中對“顛覆性創新”的闡述。]

關鍵里程碑（來源：StarU APP）

關鍵里程碑（來源：StarU APP）

產品進化:雙足行走到“大腦+小腦”智能體

壹 初代啟蒙：Figure01— 打開具身智能的大門

2023年，當硅谷還在爭論人形機器人是否是“昂貴的玩具” 時，Figure AI的創始人布雷特?阿德科克（Brett Adcock）帶著一支20人的團隊，在加州桑尼維爾的小辦公室里造出了Figure01的雛形。這個身高1.67米、體重60公斤的“金屬生命”，在2024年3月的演示中一鳴驚人：聽到 “我餓了”，它精準遞上蘋果，還能描述眼前場景：“桌上有蘋果、杯子，你的右手放在桌面上”。

Figure01載重20公斤，續航5小時，支持41個自由度協同運動。憑借這些突破，Figure01在2024年獲6.75億美元B輪融資，估值從2023年A輪的7000萬美元上升至2024年B輪的26億美元（PitchBook數據），投資方包括OpenAI、微軟、英偉達。

其核心技術主要體現在三個方面：

1、端到端神經網絡：集成 OpenAI 的視覺語言模型（VLM），實現 “語音指令 - 視覺感知 - 動作生成” 的閉環，無需遠程操作；

2、人類級交互：通過 1kHz關節扭矩控制，動作速度達1.2 米/ 秒，接近人類反應；16 自由度仿生手能完成煮咖啡、整理物品等精細任務；

3、自主推理能力：內置記憶模塊，可解釋決策邏輯（如遞蘋果時“因為你表達了饑餓”），演示視頻在24小時內獲百萬次播放。

貳 工業進化：Figure02——從實驗室到工廠的跨越

2024年8月，Figure02的發布標志著商業化加速。Figure02機器人身高1.68米，載重25公斤，雙足行走速度4.35公里/小時，媲美人類步行速度。

Figure02代表了自主機器人技術的一個量子飛躍，為該公司贏得了2024年RBR50創新獎。這款光滑的啞光黑色機器人具有先進的語音轉換功能，并通過6個板載RGB攝像頭進行復雜的手眼協調。通過第四代仿生手，Figure 02 不僅實現了 16 個自由度的精準控制，還通過動態扭矩調節技術，實現了毫米級的操作精度，可完成如穿針引線、精準托舉等復雜任務。

這款升級機型采用外骨骼結構，集成2.25kWh 電池與嵌入式算力，在寶馬工廠的裝配線上完成“三天學會汽車零部件裝配”的壯舉，效率提升40%。與寶馬合作部署后，Figure02可承擔高危搬運、重復裝配等任務，單臺機器人年節省人工成本15萬美元。其“無需改造現有產線” 的人形適配性（身高1.67米，適應人類操作空間），成為打入制造業的關鍵武器。

來源：Figure AI官網

Figure02的硬件革新體現在：

一、六眼視覺系統：6個RGB攝像頭構建3D環境感知，精度達毫米級，適應復雜工業場景；

二、動力心臟：2.25kWh 電池組提供50%以上續航提升，支持連續8小時高強度作業；

三、仿生之手：第4代16自由度機械臂，扭矩控制精度0.1N?m，可控制雞蛋等易碎品。

來源：Figure AI官網

叁 自主革命：Helix模型 —端到端架構的 “iPhone 時刻”

2025年2月，Figure AI宣布終止與OpenAI合作，推出自主研發的 Helix 模型，掀起具身智能的“獨立宣言”。這個“視覺 - 語言-動作”（VLA）大模型采用“雙系統架構”，徹底重構機器人的“大腦-小腦”協作模式。

2025年3月，雙機器人協同整理冰箱的視頻震驚行業：一臺識別物品（“牛奶過期了”），另一臺規劃路徑（避開障礙物），共同完成分類收納。阿德科克宣稱：“這是首次實現機器人的‘群體智能’。”

Helix模型基于雙系統協同模式，S2（70 億參數 VLM）處理語義推理（如 “整理冰箱” 的指令理解），S1（8000 萬參數 Transformer）實時生成動作（200Hz 控制頻率），延遲降低 70%。

其本地化決策機制無需云端依賴，運行于嵌入式 GPU，在家庭離線場景中實現 “看到水杯 - 判斷位置 - 抓取遞出” 的全流程自主完成。通過500小時遙操作數據集 + 英偉達 Isaac 仿真，機器人可處理陌生物品（如會動的仙人掌），技能遷移效率提升400%。

Helix 模型雙系統架構示意圖（來源：Figure AI官網）

肆 家庭場景野心：從工廠到客廳的 “終極形態”

Helix模型的終極目標是征服家庭場景—這個比工業環境復雜十倍的“機器人墳墓”。2025年Demo中，Figure機器人展現三大能力：

1. 多模態交互：語音 + 手勢 + 環境感知，聽懂 “幫我拿茶幾上的紅色杯子”，同時避開寵物和兒童。
2. 動態適應：在濕滑地面保持穩定，處理突發障礙物（如掉落的玩具），動作成功率 99.2%。
3. 自主進化：通過在線學習優化策略，搬運雞蛋時力度誤差<0.5N，比初代提升7倍。
4. 其核心技術支撐在于自動化標注及輕量化設計。AI反向生成動作指令（如 “機器人在開抽屜”→“打開廚房第三個抽屜”），數據標注成本下降 90%。而輕量化設計促使單臺算力成本降至1.2萬美元（初代35萬），嵌入式 GPU 功耗<150W，適應家庭用電環境。

伍 全棧閉環：硬件與 AI 的深度共生

Figure AI 的技術壁壘在于“垂直整合”的全棧能力：

從Figure01遞出的第一個蘋果，到Helix模型驅動的家庭助手，Figure AI用3年時間完成了從“概念驗證”到“量產倒計時”的躍遷。其核心啟示在于：具身智能的未來，屬于“硬件定義 AI、AI 優化硬件”的全棧玩家。

正如 iPhone 重新定義手機，Figure AI的自主革命，正在掀開人形機器人的“iPhone 時代”——一個機器人能理解人類意圖、適應復雜環境、與人類協同進化的新紀元。下一個十年，我們或將見證：機器人不是冰冷的工具，而是擴展人類能力的“數字伙伴”，在工廠、家庭、甚至太空，續寫“人機共生”的新篇章。

人形機器人行業主要玩家及競爭格局

當Figure AI的雙機器人在家庭場景中協同整理冰箱（嵌入自主研發的Helix模型），特斯拉 Optimus開始在弗里蒙特工廠組裝汽車，波士頓動力的 Atlas 完成核電站精密巡檢，宇樹科技的G1機器人以20萬元成本登陸春晚舞臺，Agility Robotics 的Digit正以每小時300件的速度搬運包裹——這些場景正在勾勒2025年人形機器人的全球圖景。根據Abundance360《2025-2035 年人形機器人發展趨勢報告》，這場由AI大模型、電池技術和勞動力危機驅動的革命，將在未來十年重塑全球經濟格局。預計到2035年，人形機器人市場規模或達380億美元至24萬億美元，相當于再造一個汽車產業。在這場萬億美元的競賽中，技術路線、場景落地與資本博弈正上演著 “多強割據” 的終極對決。

數據來源：Abundance360報告、StarU、企業官網

人形機器人行業正從“技術競賽 轉向“生態戰爭”，技術路線上開始分化為全棧玩家（代表：Figure AI、特斯拉）和場景專家（代表：1X、Agility、波士頓動力、Unitree、越疆）。

從競爭趨勢上看未來美國與中國兩大陣營將在各自優勢上進行搏殺，美國陣營有這技術和資本優勢，Figure AI（全棧模型）、特斯拉（汽車生態）、波士頓動力（動態控制）主導高端技術研發。微軟、英偉達、亞馬遜等巨頭通過投資或合作，構建 “模型 - 硬件 - 場景” 生態閉環。中國陣營將在成本革命和場景創新上走差異化路線，Unitree（1.6 萬美元）、越疆（工業場景定制）依托供應鏈集群（63% 全球份額），實現性價比突破。宇樹 G1（春晚營銷）、越疆 Dobot Atom（汽車總裝線）在細分領域形成差異化競爭力。

Figure AI與Tesla的“量產競賽”將定義工業場景標準，而Boston Dynamics的技術遺產可能被新興企業重新詮釋。中國廠商憑借成本控制與場景適配能力，正從“追趕者”轉向“規則制定者”——這場競賽的終局，或將誕生橫跨工業、服務、家庭的通用機器人平臺。

資本狂熱與隱憂:395億美元估值是泡沫還是真金？

在人形機器人賽道的資本狂歡中，Figure AI的融資歷程堪稱一部 “硅谷造富啟示錄”。這家成立僅三年的初創公司，憑借 “具身智能全棧自研” 的故事，在兩輪融資中斬獲超7.45億美元，估值從2023年的7000萬美元首輪融資，飆升至2025年C輪的400億美元—15倍的估值躍遷，折射出資本對人形機器人賽道的非理性狂熱，也暗藏技術落地與商業化的深層隱憂。

來源：StarU app

壹 資本邏輯：技術敘事與場景想象

2023年5月，Figure AI以7000萬美元首輪融資初露鋒芒，投資方包括Parkway Venture Capital等風投機構。

僅僅九個月后，其B輪融資便引爆行業：2024年2月，微軟（9500萬美元）、英偉達（5000萬美元）、OpenAI（500萬美元）、亞馬遜創始人貝索斯（1億美元）等科技巨頭聯合注資6.75億美元，估值飆升至26億美元。這筆融資創下當年全球人形機器人領域最高紀錄，占全年行業融資總額的43.7%，投資方陣容堪稱“硅谷全明星”：既有算力霸主英偉達、云服務巨頭微軟，也有AI領域的OpenAI，更有產業資本亞馬遜與英特爾。

2025年2月，Figure AI 再掀波瀾：以395億美元估值啟動C輪融資，目標募資10億至20億美元。這一估值較B輪增長15倍，甚至超過部分成熟AI企業（如Anthropic融資前估值580億美元，但其年收入已達10億美元）。

資本的狂熱還源于行業風口的助推：高工機器人產業研究所（GGII）通過市場調研與公開數據整理，完成對全球人形機器人行業的融資追蹤。該機構在《證券日報》的采訪中明確表示：2024年全球人形機器人融資69起，總額超110億元。Figure AI 的 B 輪融資占比近半。高盛分析指出，人形機器人供應鏈（尤其是諧波減速器、執行器）將成為核心受益領域，而Figure AI 的“工業 + 家庭”雙場景布局，被視為卡位未來的“通用智能體”。

貳 估值隱憂：數據泡沫與商業化陷阱

Figure AI 395 億美元估值的合理性廣受質疑。

首先是對標失衡，當Anthropic估值580億美元時，年收入已達10億美元；而Figure AI尚未披露具體收入，僅依賴寶馬試點訂單。其400億美元估值相當于每臺機器人（計劃四年交付10萬臺）承載49.5萬美元估值，遠超硬件設備的傳統估值邏輯。

其次就是技術驗證不足，Helix 模型的泛化能力尚未經過大規模場景驗證，工業場景的3天技能遷移（如寶馬裝配）仍屬定制化開發，家庭場景的動態決策（如避障寵物）僅停留在演示階段。OpenAI前技術顧問曾指出：“具身智能的商業化難度，遠超語言模型”。

還有量產風險，BotQ工廠的1.2萬臺年產能（2025年）與10萬臺交付目標存在差距，供應鏈本地化（中國廠商占60%）雖降成本，但依賴外部供應商的產能波動（如芯片短缺）可能沖擊交付節奏。特斯拉Optimus的量產延遲（2025年試產5000臺）已為行業敲響警鐘。

Figure AI的融資神話，是資本對人形機器人“勞動力革命”愿景的集體下注：2025 年全球勞動力缺口超1000萬，老齡化催生家庭陪伴需求，技術突破（大模型 + 輕量化硬件）讓機器人替代成為可能。然而，395億美元估值的合理性，最終取決于三個關鍵變量：

1、量產兌現：2025年5萬臺、2026年1.2萬臺的交付目標能否達成，供應鏈韌性是關鍵；

2、場景閉環：寶馬工廠的商業化驗證能否復制（如獲第二家車企訂單），家庭場景的付費意愿（月費299美元）能否驗證；

3、技術壁壘：Helix模型的零樣本泛化能力能否持續領先（對比特斯拉的端到端訓練、宇樹的強化學習），形成 “數據 - 模型 - 產品” 的正向循環。

正如馬斯克所言：“機器人的價值在于替代人類做不想做的事，而非炫技。” 當資本潮水退去，Figure AI 的估值是泡沫還是真金，答案或將寫在寶馬工廠的裝配線上、美國家庭的客廳中，以及每個季度的財報數字里。在這場瘋狂的資本游戲中，技術落地的速度，終將成為刺破泡沫或夯實價值的唯一標尺。

人形機器人市場規模:萬億賽道的爆發前夜

壹全球市場：技術革命與資本狂潮下的指數級增長

市場規模

埃隆·馬斯克表示：“到2040年，地球上將擁有 100億個類人機器人。"

高盛預計“到2035年，全球類人機器人市場將達到380億美元。”這比之前預測的60億美元增長了6倍多，表明增長預期迅速加速。

專注于美國市場的摩根士丹利則提供了一個更廣闊的長期視角。他們估計，“到2030 年，美國類人市場將創造大約40億美元，到2040年大約2400億美元，到2050年大約1萬億美元。”這一預測表明，市場增長將急劇加速，特別是在2040-2050年期間。

麥格理的前景非常樂觀，預計到2050年，其潛在市值將高達3萬億美元。這一數字強調了類人機器人在多個經濟領域的變革潛力。

圖片來源：Abundance360報告

ARK投資公司在他們的報告《ARK是如何思考類人機器人》中，他們認為類人機器人的全球市場價值可能高達24萬億美元。這一估計是基于類人機器人在家庭和制造業環境中進行大規模操作的潛力。正如埃隆·馬斯克在特斯拉2024年第一季度收益電話會議上所說，“如果你有一個有知覺的類人機器人，能夠導航現實并根據要求完成任務，那么經濟規模就沒有有意義的限制。”ARK的研究表明，這24萬億美元的市場規模可能大致平均分配于家庭機器人和工業機器人兩大應用領域。

影響市場規模的因素

創新技術的融合突破

類人機器人的快速發展并不是單一技術飛躍的結果，而是跨不同領域的多種創新的顯著融合。

多模態生成AI的突破

比如OpenAI GPT-4o 等模型實現 “視覺 - 語言 - 動作” 閉環，支持機器人理解復雜指令（如 Figure AI的Helix 模型通過自然語言完成冰箱整理）。強化學習算法使機器人可自主優化操作流程（如特斯拉 Optimus通過工廠數據迭代焊接路徑）。算力支撐：特斯拉AI超級計算機（Dojo）提供362TFLOPS 算力，支持實時決策（如 Optimus Gen-3 在0.5秒內識別并抓取異形零件）。隨著AI進步，AI 訓練成本下降 90%（基于云端訓練 + 邊緣推理），推動人形機器人商業化加速。

根據摩根士丹利最近的一份報告， “人工智能的增長大大增加了類人的潛力來 管理復雜和微妙的場景經常遇到在人類工作場所，也增加了機器人的能力利用 更復雜的安排傳感器/視覺/執行器需要使類人商業可行。”

硬件的進步——進步的物理基礎

近年來，我們看到在執行器、傳感 器和其他物理組件方面取得了顯著的進展，這些組件對于創造能夠以類似人的方式 移動和與世界互動的機器人至關重要。

摩根士丹利的研究強調了“物理類人形‘身體 ’（執行器、傳感器等）的發展 ”， 已經并應該繼續實現越來越復雜的類人形設計。 ”技術的新改進，如行星滾子螺 絲、無芯電機、諧波減速器和六軸力傳感器，已經在先進的類人設計中成為普遍的技術。

這一進展的一個顯著例子可以在激光雷達（光探測和測距）傳感器中看到。十年前，一個激光雷達裝置的價格約為10萬美元，只有一個咖啡罐那么大。如今，由于 汽車行業推動的創新，這些關鍵傳感器的尺寸縮小了1000倍，成本減少了100倍。 像Luminar這樣的公司現在只向汽車制造商提供了1,000美元的激光雷達設備， 目標 是在未來幾年達到500美元。基本部件的尺寸和成本的大幅降低是使類人機器人在 經濟上可行的一個關鍵因素。

電池技術對人形機器人發展的影響

智能機器人變得更加復雜，隨著計算能力和靈活性的提高，它們不可避免地需要更多的能量。今天的現代類人電池在運行時電池壽命一般為1-3小時。然而，為了使這些機器人在商業上可行，我們需要看到明顯更高的正常運行時間。

幸運的是，電池技術正在迅速發展。正如摩根士丹利的報告“摩爾定律會適用于電池嗎？ ”在過去的十年里，新電池的發展每兩年逐 漸增加了能量密度約20%。以這種速度，我們可以看到固態電池在2028-30年實現固態電池的商業化——這可能是類人電池容量的下一個重大突破。

圖片來源：Abundance360報告

電池技術的經濟效益也同樣很有前景。根據彭博科技的最新分析，2023年鋰離子電 池組的價格達到了139美元/千瓦時的創紀錄低點，較前一年下降了14%。這一軌跡預計將繼續下去，到2030年，價格預計將達到80美元/千瓦時，這個價格點將顯著 提高類人機器人的商業可行性。

規模化的核心因素在于成本，推動類人機器人市場前進的第三個關鍵因素是生產成本的快速下降。與許多技術革命一樣，規模經濟和持續進行的創新正在使曾經昂貴得令人望而卻步的東西變得越來越便宜。

貳 中國市場：政策與供應鏈雙輪驅動的萬億藍海

老年人護理危機：許多發達國家面臨的最緊迫的 挑戰之一是對老年人護理日益增長的需求。摩根士丹利的一份報告描繪了一幅鮮明的畫面：“到 2030年，聯合國預測美國人口將達到25人每100名24-69歲的人就有70歲以上照顧他們——“撫養率”為25%。在日本，這種情況將是前者的兩倍，每100人中有50名70歲以上 的人來照顧他們”。到2030年，歐洲的依賴率將達到35%，到2024年，中國依賴率將達到40%，到2035年，日本的依賴率將達到50%。

制造業和危險工作：除了老年人護理之外，其他行業也在努力應對嚴重的勞動 力短缺問題。高盛最近的一份報告強調了類人機器人在汽車制造和災難救援和 核反應堆工作等危險工作中的潛力。該報告預計，“假設汽車制造的勞動力替 代率為5-15%,以及災難救援和核反應堆工作等危險工作，全球對類人機器人的 需求有可能達到110萬至350萬臺。”

2024 年中國人形機器人市場規模達27.6億元，2025 年預計翻倍至53億元。《人形機器人產業研究報告》顯示，2029 年中國市場將達750億元，占全球32.7%，2035 年突破3000億元，形成工業、服務、家庭全場景生態（數據來源：首屆中國人形機器人產業大會 2024 年、環球網 2024 年）。

叁 Figure AI：技術壁壘與量產野心下的估值神話

Figure AI 395億美元估值的合理性廣受質疑，盡管爭議不斷，Figure AI 的高估值仍有其合理性：

全棧技術優勢：

Helix 模型實現 “視覺 - 語言 - 動作” 閉環，支持 200Hz 高頻控制，在寶馬工廠3天學會汽車裝配，年省成本15萬美元。其 “雙系統架構”（S2 大腦 + S1 小腦）將決策延遲降低 70%，為行業首創。

硬件層面，Figure 02 集成 2.25kWh 電池組、六眼視覺系統及 16 自由度仿生手，精度達 0.1N?m，搬運雞蛋破損率 < 0.3%，遠超波士頓動力機器人。

供應鏈革命：

蘋果系供應鏈團隊導入 3C 行業 “微米級精度管控”，實現周級庫存周轉，關鍵部件備貨周期壓縮至 48 小時。核心供應商（如綠的諧波、兆威機電）被納入 “戰略級”，確保斷供風險趨近于零。

場景潛力：

市場潛力方面，Figure AI 的家庭訂閱制（月費 299 美元）與工業場景（寶馬、物流中心）雙線突破，預計 2026 年市占率居全球前三。高工機器人預測，其 10 萬臺量產目標若達成，將貢獻全球 30% 以上出貨量，推動人形機器人從 “工業工具” 向 “家庭伙伴” 躍遷（數據來源：高工機器人 2024 年報告）。

然而，400 億美元估值的合理性，最終取決于技術落地的速度與廣度。樂觀派認為：人形機器人市場將遵循 “iPhone 式” 爆發路徑，2035 年規模或達 380 億至 24 萬億美元（ARK Invest），Figure AI 的全棧能力將定義行業標準。而謹慎派指出：硬件設備的估值邏輯與軟件公司存在本質差異，需警惕 “技術敘事” 掩蓋商業化風險。

肆 數據全景與競爭格局廠到客廳的 “終極形態”

（數據整合：高盛、摩根士丹利、環球網等）

人形機器人市場的爆發，本質是 AI 大模型、供應鏈革命與勞動力危機的交匯。中國憑借 63% 的全球產業鏈主導地位（摩根士丹利 2025 年），正從跟隨者轉向規則制定者。Figure AI 以 “全棧自研 + 蘋果供應鏈” 的組合，成為全球人形機器人賽道的 “iPhone 時刻”—— 其 400 億美元估值不僅是資本狂歡，更是對 “機器人即勞動力” 未來的定價。當 2025 年量產號角吹響，萬億市場的終局，或將重新定義人類的生產與生活方式。

未來展望:機器人如何改寫人類勞動歷史？

從蘇美爾文明的犁具到蒸汽時代的紡織機，從電氣革命的流水線到智能時代的人形機器人，技術迭代始終在重塑人類勞動的本質。當 Figure 02 機器人在寶馬工廠實現 3 天技能遷移，特斯拉 Optimus 開始組裝汽車，宇樹 G1 走進家庭場景，一場比工業革命更深刻的勞動革命正在上演 —— 機器人不僅是工具的進化，更是人類勞動形態、生產關系乃至存在方式的顛覆性重構。

站在 2025 年的節點回望，機器人革命已超越技術范疇，成為人類文明的轉折點。當 Figure AI 的雙機器人在家庭中協同服務，當宇樹 G1 在春晚展現中國智造，我們見證的不僅是工具的進化，更是勞動本質的回歸：從異化的 “物性勞動” 到自由的 “智性創造”，從生存必需的 “工作” 到生命自覺的 “活動”。

這場革命沒有終點，只有持續的演進：波士頓動力的 Atlas 在火星模擬艙演練設備維修，英偉達的 GT00T 模型賦予機器人情感交互能力，中國 “天工” 母平臺正在構建通用具身智能。未來的勞動史，將是人機共舞的協奏曲 —— 機器人拓展人類的能力邊界，人類定義技術的文明方向。正如馬克思在《1844 年經濟學哲學手稿》中所喻：“勞動是人的本質力量的對象化。” 當機器人成為這種力量的延伸，人類終將在技術的彼岸，遇見更自由的自己。

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