九游体育-最全体育赛事入口

　　导读：本报告深度剖析人形机器人领军者 Figure AI 的全栈技术壁垒与苹果系供应链革命，揭示其如何通过具身智能突破重构工业与家庭场景，并解码 24 万亿美元市场爆发的底层逻辑与投资价值。

　　当机器人递来苹果，AGI的黎明已至。2024年3月，一段刷屏视频里，人形机器人Figure01听懂 “我饿了”，精准递上苹果，还能描述眼前场景、解释动作逻辑。这个由Figure AI打造的“AI 新物种”，不仅让网友惊呼 “闻到AGI的味道”，更点燃了人形机器人商业化的导火索。从OpenAI加持到自主研发端到端模型，这家成立仅3年的公司，正在上演科技版的 “速度与激情”。当机器人递来苹果，AGI的黎明已至。

　　说到Figure AI，不得不提到其创始人布雷特・阿德科克（Brett Adcock）。这位传奇的连续创者，1986年生于美国乡村农场，大学起开启创业之路。

　　31岁创办电动航空企业 Archer Aviation（做低空飞行器的公司），带领其纽交所上市（估值27亿美元），被誉为 “马斯克式创新者”。

　　2022年，他辞去Archer董事会职务，创立Figure AI，誓言 “开发通用人形机器人，解放人类重复性劳动”。正如SpaceX重塑航天，他要让机器人成为 “劳动力革命的基础设施”。

　　连续成功让他坚信“技术颠覆需要极致野心”。Brett Adcock的终极赌局为什么是机器人领域呢？这源于他对痛点洞察异于常人的敏感，也是他作为技术狂人的宿命。

　　Brett Adcock在创立电动航空企业Archer Aviation期间，发现传统飞机制造中25%-35%的工序仍依赖人工组装，如紧固件安装、线束装配等，并且他也曾多次提到航空制造业的自动化瓶颈。

　　2021年夏，Brett Adcock以Archer Aviation创始人身份参观特斯拉弗里蒙特工厂。这座被马斯克誉为未来工厂的超级工厂，尽管部署了4000+工业机器人（占全球工业机器人总量0.3%），但仍存在自动化孤岛、工伤高发、技术适配困境等困境，这更坚定了他开发人形机器人的决心。这也成为了他创立Figure AI的关键转折点。

　　2022年，Brett Adcock带着“重塑劳动力市场”的野心创立Figure AI，其“硬件 + 软件垂直整合”的战略思路，被业内类比为“马斯克式的第一性原理实践”—— 正如打造SpaceX时的技术攻坚路径，Brett Adcock通过自建供应链、整合顶尖人才，快速构建起人形机器人的全栈能力。

　　基于对“劳动力短缺”的敏感，Brett Adcock 提出“用双足机器人替代流水线工人”，当时几乎所有人都认为他疯了。Brett Adcock在种子轮融资PPT中写道：“工厂是为人类设计的，只有人形机器人能无缝使用人类工具——这是进化论给我们的答案，不是我的妄想”。这种说法其实是数据铁幕下的反常识：美国制造业空缺岗位突破80万，2023年调查显示日本68%中小企业因缺人面临严重用工短缺，但投资机构只愿押注机械臂和AGV小车。

　　而且Brett在硅谷闭门会上放话（ Brett Adcock, TechCrunch专访）：“10年内，一个机器人时薪成本降至5-10美元约等于一杯星巴克拿铁”。这种机器人比人便宜的论点，也是基于早期计算模型：若人形机器人时薪低于15美元（美国最低工资标准），就能颠覆制造业。

　　为躲避竞争对手挖角，Figure AI的研发始于硅谷一处废弃车库，要打造一支机器人界的复仇者联盟。

　　Brett Adcock与美国投资人莎拉·郭（Sarah Guo）对话中透露，完成公司愿景规划后，第一年工作的重心就是组建团队（一把手工程），他专门列了一个表，把制作人形机器人需要的技术都列出来，比如人工智能、动力电池、电机、工业设计等，然后在每项技术底下，都列出行业内的技术人才。接着他在6个月内打了300多个电话，他给他们所有人都发了电子邮件。大部分第一次通话中没有明确回应，多打了几次电话后，才愿意加入公司。

　　Jerry Pratt自1994年开始研究双足机器人，并于2002年建立了IHMC机器人实验室，该实验室在2015年DARPA机器人挑战赛中获得了第二名。他在Figure AI担任CTO，为公司贡献了许多核心技术。

　　Dana Berlin的职业生涯大部分在巴克莱资本的投资银行工作，曾处理过价值约1000亿美元以上的交易，在Figure AI担任战略发展副总裁，负责与公司资本化和市场战略相关的所有事务。

　　Corey Lynch曾在Google DeepMind的机器人团队担任高级研究科学家，研究重点是扩大真实机器人的模仿学习、强化学习和自我监督学习，在Figure AI担任高级AI工程师。

　　Brian Mick毕业于加州大学伯克利分校，获得机械工程硕士学位，曾在Tesla的电池工程团队工作七年，负责为Model 3、Model Y和Semi电池设计零件，在Figure AI担任机械部门经理。

　　Damien Bardon取得巴黎ESA计算机科学和电子学硕士学位，以及昆士兰大学计算机科学硕士学位，曾在Archer Aviation和空客担任航空电子设备主管，在Figure AI担任人形机器人管理系统总监，领导为人形机器人开发硬件和软件平台的团队。

　　Michael Rose毕业于弗吉尼亚理工大学，获得机械工程硕士学位，曾在波士顿动力公司担任了八年的机器人工程师，为各种机器人项目开发了控制算法，在Figure AI担任控制系统总监，负责高级自主性和硬件执行。

　　Matt DeDonato毕业于伍斯特理工学院，获得机器人工程学士和硕士学位，曾在丰田研究院/Woven Planet担任车辆硬件团队高级经理七年，在Figure AI担任机器人系统总监，负责高级机器人架构和系统集成，包括机器人的组装、调试和测试。

　　Figure AI的团队成员来自谷歌DeepMind、特斯拉、波士顿动力等顶尖科技公司，在硬件、软件、AI领域都有非常丰富的经验。这种跨领域的团队组合有助于从多个角度解决复杂的技术问题，推动Figure AI在人形机器人领域的发展。

　　在硅谷科技圈流传着一个公开的秘密——Figure AI供应链核心团队深嵌苹果DNA。这不仅体现在其对精密制造的极致追求，更展现在软硬协同的生态化布局思维。供应商分级体系沿用苹果核心-战略-备选三级分类，绿的谐波、兆威机电等中国供应商被纳入战略级，享受技术协同开发特权。借鉴苹果JIT（准时制）模式，实现周级库存周转，关键部件备货周期压缩至48小时。

　　供应链副总裁Carlos Garcia：前苹果全球运营高级总监，主导过MacBook Unibody一体化工艺量产，将3C行业微米级精度管控带入人形机器人关节制造。

　　采购总监Emily Zhou：曾负责iPhone摄像头模组供应商管理，为Figure AI引入三级供应商备份制度，确保关键部件（如兆威机电的微型电机）断供风险趋近于零。

　　生产工程主管Raj Patel：苹果Apple Watch产线自动化改造负责人，将消费电子行业百万级量产品控标准嫁接到人形机器人产线首批次产品质量大大提高。

　　微软不仅领投B轮9500万美元，更将Figure AI的机器人技术嵌入Azure云服务生态，构建AI模型+机器人+云平台的垂直闭环。

　　英伟达通过投资5000万美元+提供Orin芯片方案，将Figure AI纳入其机器人开发者生态，形成GPU算力+算法优化+硬件部署的协同网络。

　　贝索斯通过Explore Investments投资1亿美元，瞄准物流场景的机器人替代需求。其旗下Kiva仓储机器人部门与Figure AI达成非公开技术合作。

　　英特尔（2500万美元）、三星（500万美元）、LG Innotek（850万美元）的入局，凸显产业链上游对人形机器人的技术押注。英特尔提供边缘计算芯片，三星与 LG 则在传感器、精密组件领域提供支持。这种 “芯片 + 传感器 + 精密制造” 的组合，与人形机器人的硬件需求高度匹配 —— 例如，Figure02 的六眼视觉系统依赖高精度传感器，而英特尔的低功耗芯片确保嵌入式AI的实时运行。

　　“木头姐” Cathie Wood 的 ARK Venture Fund 加入战局，延续了其对 “指数级技术” 的偏好。人形机器人被ARK视为“劳动力革命”的核心载体——Figure的成本模型（12 万美元/台，三年回本）与行业需求（全球1200万3D岗位），完美契合ARK的“颠覆性创新” 投资逻辑。[注：根据ARK Invest公开声明及FigureAI融资披露，结合Cathie Wood在2023年5月会议中对“颠覆性创新”的阐述。]

　　2023年，当硅谷还在争论人形机器人是否是“昂贵的玩具” 时，Figure AI的创始人布雷特・阿德科克（Brett Adcock）带着一支20人的团队，在加州桑尼维尔的小办公室里造出了Figure01的雏形。这个身高1.67米、体重60公斤的“金属生命”，在2024年3月的演示中一鸣惊人：听到 “我饿了”，它精准递上苹果，还能描述眼前场景：“桌上有苹果、杯子，你的右手放在桌面上”。

　　Figure01载重20公斤，续航5小时，支持41个自由度协同运动。凭借这些突破，Figure01在2024年获6.75亿美元B轮融资，估值从2023年A轮的7000万美元上升至2024年B轮的26亿美元（PitchBook数据），投资方包括OpenAI、微软、英伟达。

　　1、端到端神经网络：集成 OpenAI 的视觉语言模型（VLM），实现 “语音指令 - 视觉感知 - 动作生成” 的闭环，无需远程操作；

　　2、人类级交互：通过 1kHz关节扭矩控制，动作速度达1.2 米/ 秒，接近人类反应；16 自由度仿生手能完成煮咖啡、整理物品等精细任务；

　　3、自主推理能力：内置记忆模块，可解释决策逻辑（如递苹果时“因为你表达了饥饿”），演示视频在24小时内获百万次播放。

　　2024年8月，Figure02的发布标志着商业化加速。Figure02机器人身高1.68米，载重25公斤，双足行走速度4.35公里/小时，媲美人类步行速度。

　　Figure02代表了自主机器人技术的一个量子飞跃，为该公司赢得了2024年RBR50创新奖。这款光滑的哑光黑色机器人具有先进的语音转换功能，并通过6个板载RGB摄像头进行复杂的手眼协调。通过第四代仿生手，Figure 02 不仅实现了 16 个自由度的精准控制，还通过动态扭矩调节技术，实现了毫米级的操作精度，可完成如穿针引线、精准托举等复杂任务。

　　这款升级机型采用外骨骼结构，集成2.25kWh 电池与嵌入式算力，在宝马工厂的装配线上完成“三天学会汽车零部件装配”的壮举，效率提升40%。与宝马合作部署后，Figure02可承担高危搬运、重复装配等任务，单台机器人年节省人工成本15万美元。其“无需改造现有产线” 的人形适配性（身高1.67米，适应人类操作空间），成为打入制造业的关键武器。

　　一、六眼视觉系统：6个RGB摄像头构建3D环境感知，精度达毫米级，适应复杂工业场景；

　　二、动力心脏：2.25kWh 电池组提供50%以上续航提升，支持连续8小时高强度作业；

　　三、仿生之手：第4代16自由度机械臂，扭矩控制精度0.1N・m，可控制鸡蛋等易碎品。

　　2025年2月，Figure AI宣布终止与OpenAI合作，推出自主研发的 Helix 模型，掀起具身智能的“独立宣言”。这个“视觉 - 语言-动作”（VLA）大模型采用“双系统架构”，彻底重构机器人的“大脑-小脑”协作模式。

　　2025年3月，双机器人协同整理冰箱的视频震惊行业：一台识别物品（“牛奶过期了”），另一台规划路径（避开障碍物），共同完成分类收纳。阿德科克宣称：“这是首次实现机器人的‘群体智能’。”

　　Helix模型基于双系统协同模式，S2（70 亿参数 VLM）处理语义推理（如 “整理冰箱” 的指令理解），S1（8000 万参数 Transformer）实时生成动作（200Hz 控制频率），延迟降低 70%。

　　其本地化决策机制无需云端依赖，运行于嵌入式 GPU，在家庭离线场景中实现 “看到水杯 - 判断位置 - 抓取递出” 的全流程自主完成。通过500小时遥操作数据集 + 英伟达 Isaac 仿真，机器人可处理陌生物品（如会动的仙人掌），技能迁移效率提升400%。

　　Helix模型的终极目标是征服家庭场景—这个比工业环境复杂十倍的“机器人坟墓”。2025年Demo中，Figure机器人展现三大能力：

　　多模态交互：语音 + 手势 + 环境感知，听懂 “帮我拿茶几上的红色杯子”，同时避开宠物和儿童。

　　动态适应：在湿滑地面保持稳定，处理突发障碍物（如掉落的玩具），动作成功率 99.2%。

　　自主进化：通过在线学习优化策略，搬运鸡蛋时力度误差0.5N，比初代提升7倍。

　　其核心技术支撑在于自动化标注及轻量化设计。AI反向生成动作指令（如 “机器人在开抽屉”→“打开厨房第三个抽屉”），数据标注成本下降 90%。而轻量化设计促使单台算力成本降至1.2万美元（初代35万），嵌入式 GPU 功耗150W，适应家庭用电环境。

　　从Figure01递出的第一个苹果，到Helix模型驱动的家庭助手，Figure AI用3年时间完成了从“概念验证”到“量产倒计时”的跃迁。其核心启示在于：具身智能的未来，属于“硬件定义 AI、AI 优化硬件”的全栈玩家。

　　正如 iPhone 重新定义手机，Figure AI的自主革命，正在掀开人形机器人的“iPhone 时代”——一个机器人能理解人类意图、适应复杂环境、与人类协同进化的新纪元。下一个十年，我们或将见证：机器人不是冰冷的工具，而是扩展人类能力的“数字伙伴”，在工厂、家庭、甚至太空，续写“人机共生”的新篇章。

　　当Figure AI的双机器人在家庭场景中协同整理冰箱（嵌入自主研发的Helix模型），特斯拉 Optimus开始在弗里蒙特工厂组装汽车，波士顿动力的 Atlas 完成核电站精密巡检，宇树科技的G1机器人以20万元成本登陆春晚舞台，Agility Robotics 的Digit正以每小时300件的速度搬运包裹——这些场景正在勾勒2025年人形机器人的全球图景。根据Abundance360《2025-2035 年人形机器人发展趋势报告》，这场由AI大模型、电池技术和劳动力危机驱动的革命，将在未来十年重塑全球经济格局。预计到2035年，人形机器人市场规模或达380亿美元至24万亿美元，相当于再造一个汽车产业。在这场万亿美元的竞赛中，技术路线、场景落地与资本博弈正上演着 “多强割据” 的终极对决。

　　人形机器人行业正从“技术竞赛 转向“生态战争”，技术路线上开始分化为全栈玩家（代表：Figure AI、特斯拉）和场景专家（代表：1X、Agility、波士顿动力、Unitree、越疆）。

　　从竞争趋势上看未来美国与中国两大阵营将在各自优势上进行搏杀，美国阵营有这技术和资本优势，Figure AI（全栈模型）、特斯拉（汽车生态）、波士顿动力（动态控制）主导高端技术研发。微软、英伟达、亚马逊等巨头通过投资或合作，构建 “模型 - 硬件 - 场景” 生态闭环。中国阵营将在成本革命和场景创新上走差异化路线 万美元）、越疆（工业场景定制）依托供应链集群（63% 全球份额），实现性价比突破。宇树 G1（春晚营销）、越疆 Dobot Atom（汽车总装线）在细分领域形成差异化竞争力。

　　Figure AI与Tesla的“量产竞赛”将定义工业场景标准，而Boston Dynamics的技术遗产可能被新兴企业重新诠释。中国厂商凭借成本控制与场景适配能力，正从“追赶者”转向“规则制定者”——这场竞赛的终局，或将诞生横跨工业、服务、家庭的通用机器人平台。

　　在人形机器人赛道的资本狂欢中，Figure AI的融资历程堪称一部 “硅谷造富启示录”。这家成立仅三年的初创公司，凭借 “具身智能全栈自研” 的故事，在两轮融资中斩获超7.45亿美元，估值从2023年的7000万美元首轮融资，飙升至2025年C轮的400亿美元—15倍的估值跃迁，折射出资本对人形机器人赛道的非理性狂热，也暗藏技术落地与商业化的深层隐忧。

　　仅仅九个月后，其B轮融资便引爆行业：2024年2月，微软（9500万美元）、英伟达（5000万美元）、OpenAI（500万美元）、亚马逊创始人贝索斯（1亿美元）等科技巨头联合注资6.75亿美元，估值飙升至26亿美元。这笔融资创下当年全球人形机器人领域最高纪录，占全年行业融资总额的43.7%，投资方阵容堪称“硅谷全明星”：既有算力霸主英伟达、云服务巨头微软，也有AI领域的OpenAI，更有产业资本亚马逊与英特尔。

　　2025年2月，Figure AI 再掀波澜：以395亿美元估值启动C轮融资，目标募资10亿至20亿美元。这一估值较B轮增长15倍，甚至超过部分成熟AI企业（如Anthropic融资前估值580亿美元，但其年收入已达10亿美元）。

　　资本的狂热还源于行业风口的助推：高工机器人产业研究所（GGII）通过市场调研与公开数据整理，完成对全球人形机器人行业的融资追踪。该机构在《证券日报》的采访中明确表示：2024年全球人形机器人融资69起，总额超110亿元。Figure AI 的 B 轮融资占比近半。高盛分析指出，人形机器人供应链（尤其是谐波减速器、执行器）将成为核心受益领域，而Figure AI 的“工业 + 家庭”双场景布局，被视为卡位未来的“通用智能体”。

　　首先是对标失衡，当Anthropic估值580亿美元时，年收入已达10亿美元；而Figure AI尚未披露具体收入，仅依赖宝马试点订单。其400亿美元估值相当于每台机器人（计划四年交付10万台）承载49.5万美元估值，远超硬件设备的传统估值逻辑。

　　其次就是技术验证不足，Helix 模型的泛化能力尚未经过大规模场景验证，工业场景的3天技能迁移（如宝马装配）仍属定制化开发，家庭场景的动态决策（如避障宠物）仅停留在演示阶段。OpenAI前技术顾问曾指出：“具身智能的商业化难度，远超语言模型”。

　　还有量产风险，BotQ工厂的1.2万台年产能（2025年）与10万台交付目标存在差距，供应链本地化（中国厂商占60%）虽降成本，但依赖外部供应商的产能波动（如芯片短缺）可能冲击交付节奏。特斯拉Optimus的量产延迟（2025年试产5000台）已为行业敲响警钟。

　　Figure AI的融资神话，是资本对人形机器人“劳动力革命”愿景的集体下注：2025 年全球劳动力缺口超1000万，老龄化催生家庭陪伴需求，技术突破（大模型 + 轻量化硬件）让机器人替代成为可能。然而，395亿美元估值的合理性，最终取决于三个关键变量：

　　1、量产兑现：2025年5万台、2026年1.2万台的交付目标能否达成，供应链韧性是关键；

　　2、场景闭环：宝马工厂的商业化验证能否复制（如获第二家车企订单），家庭场景的付费意愿（月费299美元）能否验证；

　　3、技术壁垒：Helix模型的零样本泛化能力能否持续领先（对比特斯拉的端到端训练、宇树的强化学习），形成 “数据 - 模型 - 产品” 的正向循环。

　　正如马斯克所言：“机器人的价值在于替代人类做不想做的事，而非炫技。” 当资本潮水退去，Figure AI 的估值是泡沫还是真金，答案或将写在宝马工厂的装配线上、美国家庭的客厅中，以及每个季度的财报数字里。在这场疯狂的资本游戏中，技术落地的速度，终将成为刺破泡沫或夯实价值的唯一标尺。

　　高盛预计“到2035年，全球类人机器人市场将达到380亿美元。”这比之前预测的60亿美元增长了6倍多，表明增长预期迅速加速。

　　专注于美国市场的摩根士丹利则提供了一个更广阔的长期视角。他们估计，“到2030 年，美国类人市场将创造大约40亿美元，到2040年大约2400亿美元，到2050年大约1万亿美元。”这一预测表明，市场增长将急剧加速，特别是在2040-2050年期间。

　　麦格理的前景非常乐观，预计到2050年，其潜在市值将高达3万亿美元。这一数字强调了类人机器人在多个经济领域的变革潜力。

　　ARK投资公司在他们的报告《ARK是如何思考类人机器人》中，他们认为类人机器人的全球市场价值可能高达24万亿美元。这一估计是基于类人机器人在家庭和制造业环境中进行大规模操作的潜力。正如埃隆·马斯克在特斯拉2024年第一季度收益电话会议上所说，“如果你有一个有知觉的类人机器人，能够导航现实并根据要求完成任务，那么经济规模就没有有意义的限制。”ARK的研究表明，这24万亿美元的市场规模可能大致平均分配于家庭机器人和工业机器人两大应用领域。

　　类人机器人的快速发展并不是单一技术飞跃的结果，而是跨不同领域的多种创新的显著融合。

　　比如OpenAI GPT-4o 等模型实现 “视觉 - 语言 - 动作” 闭环，支持机器人理解复杂指令（如 Figure AI的Helix 模型通过自然语言完成冰箱整理）。强化学习算法使机器人可自主优化操作流程（如特斯拉 Optimus通过工厂数据迭代焊接路径）。算力支撑：特斯拉AI超级计算机（Dojo）提供362TFLOPS 算力，支持实时决策（如 Optimus Gen-3 在0.5秒内识别并抓取异形零件）。随着AI进步，AI 训练成本下降 90%（基于云端训练 + 边缘推理），推动人形机器人商业化加速。

　　根据摩根士丹利最近的一份报告， “人工智能的增长大大增加了类人的潜力来 管理复杂和微妙的场景经常遇到在人类工作场所，也增加了机器人的能力利用 更复杂的安排传感器/视觉/执行器需要使类人商业可行。”

　　近年来，我们看到在执行器、传感 器和其他物理组件方面取得了显著的进展，这些组件对于创造能够以类似人的方式 移动和与世界互动的机器人至关重要。

　　摩根士丹利的研究强调了“物理类人形‘身体 ’（执行器、传感器等）的发展 ”， 已经并应该继续实现越来越复杂的类人形设计。 ”技术的新改进，如行星滚子螺 丝、无芯电机、谐波减速器和六轴力传感器，已经在先进的类人设计中成为普遍的技术。

　　这一进展的一个显著例子可以在激光雷达（光探测和测距）传感器中看到。十年前，一个激光雷达装置的价格约为10万美元，只有一个咖啡罐那么大。如今，由于 汽车行业推动的创新，这些关键传感器的尺寸缩小了1000倍，成本减少了100倍。 像Luminar这样的公司现在只向汽车制造商提供了1,000美元的激光雷达设备， 目标 是在未来几年达到500美元。基本部件的尺寸和成本的大幅降低是使类人机器人在 经济上可行的一个关键因素。

　　智能机器人变得更加复杂，随着计算能力和灵活性的提高，它们不可避免地需要更多的能量。今天的现代类人电池在运行时电池寿命一般为1-3小时。然而，为了使这些机器人在商业上可行，我们需要看到明显更高的正常运行时间。

　　幸运的是，电池技术正在迅速发展。正如摩根士丹利的报告“摩尔定律会适用于电池吗？ ”在过去的十年里，新电池的发展每两年逐 渐增加了能量密度约20%。以这种速度，我们可以看到固态电池在2028-30年实现固态电池的商业化——这可能是类人电池容量的下一个重大突破。

　　电池技术的经济效益也同样很有前景。根据彭博科技的最新分析，2023年锂离子电 池组的价格达到了139美元/千瓦时的创纪录低点，较前一年下降了14%。这一轨迹预计将继续下去，到2030年，价格预计将达到80美元/千瓦时，这个价格点将显著 提高类人机器人的商业可行性。

　　规模化的核心因素在于成本，推动类人机器人市场前进的第三个关键因素是生产成本的快速下降。与许多技术革命一样，规模经济和持续进行的创新正在使曾经昂贵得令人望而却步的东西变得越来越便宜。

　　老年人护理危机：许多发达国家面临的最紧迫的 挑战之一是对老年人护理日益增长的需求。摩根士丹利的一份报告描绘了一幅鲜明的画面：“到 2030年，联合国预测美国人口将达到25人每100名24-69岁的人就有70岁以上照顾他们——“抚养率”为25%。在日本，这种情况将是前者的两倍，每100人中有50名70岁以上 的人来照顾他们”。到2030年，欧洲的依赖率将达到35%，到2024年，中国依赖率将达到40%，到2035年，日本的依赖率将达到50%。

　　制造业和危险工作：除了老年人护理之外，其他行业也在努力应对严重的劳动 力短缺问题。高盛最近的一份报告强调了类人机器人在汽车制造和灾难救援和 核反应堆工作等危险工作中的潜力。该报告预计，“假设汽车制造的劳动力替 代率为5-15%,以及灾难救援和核反应堆工作等危险工作，全球对类人机器人的 需求有可能达到110万至350万台。”

　　2024 年中国人形机器人市场规模达27.6亿元，2025 年预计翻倍至53亿元。《人形机器人产业研究报告》显示，2029 年中国市场将达750亿元，占全球32.7%，2035 年突破3000亿元，形成工业、服务、家庭全场景生态（数据来源：首届中国人形机器人产业大会 2024 年、环球网 2024 年）。

　　Figure AI 395亿美元估值的合理性广受质疑，尽管争议不断，Figure AI 的高估值仍有其合理性：

　　Helix 模型实现 “视觉 - 语言 - 动作” 闭环，支持 200Hz 高频控制，在宝马工厂3天学会汽车装配，年省成本15万美元。其 “双系统架构”（S2 大脑 + S1 小脑）将决策延迟降低 70%，为行业首创。

　　硬件层面，Figure 02 集成 2.25kWh 电池组、六眼视觉系统及 16 自由度仿生手，精度达 0.1N・m，搬运鸡蛋破损率 0.3%，远超波士顿动力机器人。

　　苹果系供应链团队导入 3C 行业 “微米级精度管控”，实现周级库存周转，关键部件备货周期压缩至 48 小时。核心供应商（如绿的谐波、兆威机电）被纳入 “战略级”，确保断供风险趋近于零。

　　市场潜力方面，Figure AI 的家庭订阅制（月费 299 美元）与工业场景（宝马、物流中心）双线 年市占率居全球前三。高工机器人预测，其 10 万台量产目标若达成，将贡献全球 30% 以上出货量，推动人形机器人从 “工业工具” 向 “家庭伙伴” 跃迁（数据来源：高工机器人 2024 年报告）。

　　然而，400 亿美元估值的合理性，最终取决于技术落地的速度与广度。乐观派认为：人形机器人市场将遵循 “iPhone 式” 爆发路径，2035 年规模或达 380 亿至 24 万亿美元（ARK Invest），Figure AI 的全栈能力将定义行业标准。而谨慎派指出：硬件设备的估值逻辑与软件公司存在本质差异，需警惕 “技术叙事” 掩盖商业化风险。

　　人形机器人市场的爆发，本质是 AI 大模型、供应链革命与劳动力危机的交汇。中国凭借 63% 的全球产业链主导地位（摩根士丹利 2025 年），正从跟随者转向规则制定者。Figure AI 以 “全栈自研 + 苹果供应链” 的组合，成为全球人形机器人赛道的 “iPhone 时刻”—— 其 400 亿美元估值不仅是资本狂欢，更是对 “机器人即劳动力” 未来的定价。当 2025 年量产号角吹响，万亿市场的终局，或将重新定义人类的生产与生活方式。

　　从苏美尔文明的犁具到蒸汽时代的纺织机，从电气革命的流水线到智能时代的人形机器人，技术迭代始终在重塑人类劳动的本质。当 Figure 02 机器人在宝马工厂实现 3 天技能迁移，特斯拉 Optimus 开始组装汽车，宇树 G1 走进家庭场景，一场比工业革命更深刻的劳动革命正在上演 —— 机器人不仅是工具的进化，更是人类劳动形态、生产关系乃至存在方式的颠覆性重构。

　　站在 2025 年的节点回望，机器人革命已超越技术范畴，成为人类文明的转折点。当 Figure AI 的双机器人在家庭中协同服务，当宇树 G1 在春晚展现中国智造，我们见证的不仅是工具的进化，更是劳动本质的回归：从异化的 “物性劳动” 到自由的 “智性创造”，从生存必需的 “工作” 到生命自觉的 “活动”。

　　这场革命没有终点，只有持续的演进：波士顿动力的 Atlas 在火星模拟舱演练设备维修，英伟达的 GT00T 模型赋予机器人情感交互能力，中国 “天工” 母平台正在构建通用具身智能。未来的劳动史，将是人机共舞的协奏曲 —— 机器人拓展人类的能力边界，人类定义技术的文明方向。正如马克思在《1844 年经济学哲学手稿》中所喻：“劳动是人的本质力量的对象化。” 当机器人成为这种力量的延伸，人类终将在技术的彼岸，遇见更自由的自己。

　　声明：本文基于公开信息整合，引用数据均标注来源，不构成投资建议。行业分析仅供参考，具体信息请以企业官方披露为准。九游体育九游体育