Figure AI 深度档案
一句话总结
Figure AI是2022年成立的美国人形机器人公司，创始人Brett Adcock（之前做过无人机公司）。虽然成立才4年，但它是目前人形机器人工厂真实落地数据最硬的公司——Figure 02在宝马Spartanburg工厂10个月，参与生产3万+辆BMW X3，搬运9万+钣金零件，运行1250+小时，走了200+英里。2026年6月Figure 03进入同一工厂。估值390亿美元，融资超10亿美元，与OpenAI、Brookfield战略合作。它的打法是”不炫技、只干活”，用真实工厂数据证明价值。
发展时间线
宝马工厂落地数据（核心硬货）
这是目前所有人形机器人公司中，最真实、最详细的工厂运行数据，没有之一。
| 指标 | Figure 02 数据 | 说明 |
|---|---|---|
| 部署时间 | 10个月（2024夏-2025中） | 连续工作日运行 |
| 工作班次 | 每天10小时，周一到周五 | 跟工人一样的班次 |
| 参与生产车辆 | 30,000+辆 BMW X3 | 在车身车间为焊接工序放置钣金件 |
| 搬运零件 | 90,000+件钣金件 | 精确取放，为焊接做准备 |
| 运行时长 | 1,250+小时 | 实际工作时间，不含调试 |
| 行走距离 | 200+英里（约320公里） | 约120万步 |
| 任务类型 | 钣金件取放+定位 | 要求高速度和高精度，对人工来说体力负担大 |
为什么这个数据重要？所有人形机器人公司都在”演示”，只有Figure拿出了”10个月、3万辆车、9万零件、1250小时”的真实工厂数据。这证明人形机器人不是实验室玩具，是真的能在汽车工厂这种高强度环境下持续干活。宝马愿意把Figure 03也派进去，说明Figure 02的表现通过了验证。
但要注意：Figure 02做的是”钣金件取放”这种相对单一的任务，不是复杂装配。而且是一台机器人，不是一个团队。距离”替代整条产线”还很远。做内容时不要夸大。
技术路线
一、Figure 02 / 03 核心特点
- 全电动驱动：跟特斯拉Optimus一样走电动路线，不用液压（干净、安静、易维护）
- 专为工业设计：不追求后空翻等炫技动作，专注稳定性、续航、重复精度
- AI大脑：与OpenAI合作，大语言模型理解自然语言指令；自研视觉-运动模型
- Project Go-Big：互联网级人形预训练，直接从人类视频学习动作（human-to-robot transfer），不需要机器人自己一点点试
- 迭代速度快：从Figure 01到02到03，每年一代，快速迭代
二、Project Go-Big：Figure的AI杀手锏
2025年9月发布的Project Go-Big是Figure的AI核心突破：
- 互联网规模预训练：用海量人类视频数据预训练机器人模型，跟大语言模型用互联网文本预训练一个道理
- 直接人类到机器人迁移：看人类干活的视频，就能学会怎么干，不需要机器人自己在物理世界反复试错
- 意义：解决了人形机器人最大的瓶颈——数据。之前机器人学一个新任务要自己试几百次，现在看人类视频就能学会
跟特斯拉的区别：特斯拉靠500万辆汽车的真实数据训练FSD，Figure没有车队，但它靠互联网上的人类视频训练。两条路线都是”大数据喂AI”，只是数据来源不同。Figure的优势是人类视频无处不在，劣势是视频数据没有汽车传感器数据精确。
融资与估值
| 轮次 | 时间 | 金额 | 估值 | 主要投资方 |
|---|---|---|---|---|
| 种子轮 | 2023.10 | 7000万美元 | — | Playground Global等 |
| B轮 | 2025.2 | 9亿美元 | 26亿美元 | 微软、NVIDIA、Jeff Bezos、Intel Capital |
| C轮 | 2025.9 | 超10亿美元 | 390亿美元 | — |
| 战略合作 | 2025.9 | — | — | Brookfield（全球最大资产管理公司之一） |
估值飙升：从2025年2月的26亿，到2025年9月的390亿，7个月估值涨了15倍。这背后是宝马工厂数据的硬支撑——投资人看到了”真干活”的数据，不是PPT。但390亿估值对于一个成立4年、营收还很小的公司来说，泡沫有多大？做内容时可以讨论。
竞争格局中的位置
| 维度 | Figure AI | 特斯拉Optimus | 波士顿动力 |
|---|---|---|---|
| 成立时间 | 2022年（最年轻） | 2021年项目启动 | 1992年（最老牌） |
| 工厂落地 | ★★★★★ 宝马3万辆验证 | ★★★★ 自有工厂1000+台 | ★★★ 刚进现代 |
| AI能力 | ★★★★ OpenAI+Go-Big | ★★★★★ FSD降维 | ★★★ DeepMind外援 |
| 运动能力 | ★★★ 够用不炫技 | ★★★☆ 够用 | ★★★★★ 世界第一 |
| 成本 | ★★★★ 未知但重视 | ★★★★★ 2万美元目标 | ★★☆ 贵 |
| 估值 | 390亿美元 | （含在特斯拉内） | 现代收购价约11亿（80%） |
Figure的差异化：最年轻但落地最快。它的策略是”不跟波士顿动力比运动、不跟特斯拉比成本”，而是抢”第一个在工厂真干活”的位置。宝马3万辆的数据是它最大的护城河——其他公司还在演示，它已经在产线上跑了1250小时。Brookfield这种资管巨头入场，说明它开始从”科技公司”转向”基础设施公司”。
争议与风险
- 估值泡沫：成立4年估值390亿，营收很小，泡沫有多大？如果量产不及预期，估值可能大幅回调。
- 任务单一：Figure 02在宝马只做钣金件取放，距离”通用人形机器人”还很远。能不能学会更多任务是关键。
- OpenAI依赖：AI大脑依赖OpenAI，如果OpenAI自己做机器人或优先服务其他客户，Figure会被动。
- 量产能力未验证：目前只有少量机器人在工厂，大规模量产的良率和成本控制还没证明。
- 创始人经验：Brett Adcock之前做无人机，没有机器人量产经验，团队能否撑住快速扩张？
- 宝马绑定风险：目前最大客户是宝马，如果宝马减少订单或自己做机器人，Figure增长会受影响。
CPPJD引导思考的问题库（8个角度）【大家评论区见】
主要信息来源
- Figure AI官网：figure.ai（Figure 03进厂、宝马3万辆、Go-Big、融资）
- 宝马集团新闻中心：Spartanburg工厂部署、莱比锡工厂部署、Figure 03项目
- Embodied Global：《Figure AI Inside BMW: 90,000 Parts, 30,000 Cars》深度报道
- 36氪、钛媒体：融资和商业化报道