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　　原标题：Figure AI获6.75亿美元融资、Tesla技术再更新 人形机器人迎来“疯狂爆发期”

　　最近几天，人形机器人产业又发生两起重大事件，2月26日，美国人形机器人初创公司Figure AI获得6.75亿美元融资，融资机构包括OpenAI、微软、亚马逊、英伟达等国际巨头。有关资料显示，融资前Figure AI约为20亿美元，现已成为人形机器人赛道的独角兽企业。

　　无独有偶，2月25日Tesla Optimus也迎来第二条更新视频。官方表示，升级后Optimus能够达到0.6 米/秒的行进速度。与去年12月底曝光的视频来看，Optimus行走速度再次提升30%，并且改进了前庭系统、脚部轨迹和地面接触逻辑。

　　此外，Optimus也升级了运动规划器，并缩短了整个机器人的环路延迟。能够一边前进一边转弯，并且增加了轻微的躯干和手臂摇摆，行走姿态与人类表现出高度的相似性。

　　Figure AI缘何发展如此迅速，这恐怕是很多人都在思考的问题，2022年Figure AI才刚刚成立，如今不到2年的时间，估值已达20亿美元，包括亚马逊、微软、英伟达、Open AI、英特尔在内的多家公司纷纷注资，人形机器人领域呈现较为明显的马太效应。

　　从投资上来看，美国科技阵营基本可以划分为特斯拉和非特斯拉两派，这与此前智能手机苹果与安卓派系概念大致相同，特斯拉Optimus在人形机器人领域持续领跑，其主要技术与资金来源于特斯拉电动汽车业务，十大股东当中，资产管理公司与风险投资机构占据多数席位，不对具体业务做过多干涉。而Figure AI则更多地集中在产业链与投资机构。虽然此前OpenAI曾考虑收购Figure AI，但出于自身发展计划考虑，最终选择以500万美元的投资额加入这场科技盛宴。

　　机器人硬件与价格绝对不是限制机器人落地推广的主要因素，因为任何硬件都会在大规模产业普及之后将成本降至合理区间。机器人智能化成为限制机器人商用落地的最致命的一根稻草。而恰巧，Figure AI就是这样一家人工智能机器人公司。

　　从产品迭代升级来看，Figure AI公司旗下的Figure 01更新并不算特别频繁，Youtube官方更新视频仅有5条，但每一次亮相Figure 01的技能都会提升明显。网上有段子表示，斯坦福的机器人能炒虾，特斯拉的擎天柱机器人能在人类的操纵下做家务，Figure 01也自主学会了冲咖啡的技能，甚至还能把移位的咖啡胶囊，重新放回至正确位置。2月20日，Figure 01再次更新视频，这次Figure 01已经能够徒手搬动箱子，并缓慢放置传送台流水线。

　　Figure 01的特别之处在于超强的自主学习能力。它完全由AI驱动，在融合AI后，Figure 01就能在无需事先预设程序下完成指定任务，AI为Figure 01提供了强大的学习能力。

　　从官方公布的技术方案来看，Figure 01仅需通过人类示范的演示视频，再加上10小时端到端的训练，就能学会视频里的操作技巧，然后完全自主地搞定任务。这意味着，它的技能会在学习中变得越来越丰富，未来知识与技能的成长速度将以指数级增长。

　　在落地测试场景上，Figure 01已与宝马斯巴坦堡的工厂合作，进行首批人形机器人试点。目前该工厂有超过300多台机器人从事车间装配工作。为此，Figure 01将从“少量工作”开始，随着时间推移，这些由AI驱动的人形机器人将加入更多的制造工作，包括箱子搬运、拾取和放置任务、托盘装载，以及汽车制造商一直难以留住人工工人的其他岗位。如果试用期考核成功，Figure 01的部署数量将会增加，并在未来12-24 个月的时间集成到宝马的制造流程中，包括车身车间、钣金和仓库等工区。

　　这是Optimus今年第二次更新视频，从公布的视频画面来看，行走的稳定性与速度明显提升，首席工程师Milan Kovac，这是我们有史以来最快的步态，速度约为0.6米/秒，与12月份的上一个视频相比，速度提高了30%。

　　此外，前庭系统、脚部轨迹，以及地面接触逻辑得到了改进，仔细观察会发现，Optimus在行走的过程当中，步伐稳健，甚至能够在运动中实现流畅转弯效果，在运动过程当中，并没有出现急转、停顿与延迟的情况。此外为了增加行走稳定性，工作人员为Optimus增加了更为自然的臂摆。使之整体看上去更像是一个真实的人类行走。

　　从商用落地来看，Tesla Optimus已经进入了研发的关键期，尽管在技术上依旧保持领先，但Optimus在线下实际场景明显落后于Agility的Digit与Figure AI公司的Figure 01。此前马斯克曾公开表示，会在2024年会实现部分量产，并应用于Tesla工厂，2025年进入大规模商用落地。

　　2月初，Open AI推出了首个文本生成视频大型模型Sora，引发了全球范围内的关注。尽管受冲击最大的是传媒与影视行业，但值得我们重点关注的是，Sora不仅能够理解用户提供的提示（Prompt）要求，还能尝试理解提示中事物在物理世界中的存在方式（即物理规律）。如果利用3D视觉相机采集这些观察与思维方式，Sora能够从视频中直接提取关键信息点，并实时进行信息处理与学习。这将使得人形机器人的智能化程度实现显著的提升。

　　在未来人形机器人竞争的核心似乎已从产品硬件转向智能化程度。闭环自研还是软硬件产业链协同哪种技术路线年这个特殊的年份，我们就能一起见证，让我们拭目以待。返回搜狐，查看更多