Figure：为人类部署数十亿台人形机器人

编译：Lavida，zhoujin

编辑：Siqi

排版：Scout

本文编译自 Peter H.Diamandis 和 Figure 创始人 Brett Adcock 的访谈。

Brett Adcock 是一位成功的连续创业者，在其创立的 eVTOL 公司 Archer Aviation 成功 IPO 之后，更早之前，他创立的 Vettery 则以 1 亿美元被收购。今年年初，Brett Adcock 宣布创立了通用人形机器人 Figure，并表示自己会投入至少 1 亿美元到 Figure。Figure 的目标是开发能够在不同环境中工作并处理各种任务的通用型人形机器人，从仓储到零售，甚至看护服务。上个月，Brett 发布了 Figure 的第一款通用人形机器人 Figure 01 行走的视频。

在本篇访谈中，Brett 分享了 Figure 01 是如何被设计的，以及他对于通用人形机器人领域的预期。Brett 认为人形机器人研发一定是软硬件一体的过程，LLM 为机器人提供了强大的大脑，是软件层面的重要补足，而硬件角度，几乎没有成熟的供应链可供使用，要求团队在设计产品的同时就要考虑到机器人重量、计算处理、现实环境等细节。

Figure 最先开拓的商业场景是劳动力市场，Brett Adcock 表示相较于取代人类就业，人形机器人最大的价值是解决劳动力不足的现实情况，这些机器人可以被投入到经济活动中做“Dangerous, dull, dirty”的工作，让体力劳动成为人类的一种选择而非负担。

以下为本文目录，建议结合要点进行针对性阅读。

👇

01 Figure 是什么

02 如何设计一台人形机器人

03 为什么需要软硬件一体开发

04 机器人会取代人类就业吗？

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01.

Figure 是什么

Peter：可以简单介绍一下 Figure 吗？你们的使命和目标是什么？

Brett：Figure 是一家 AI 机器人公司，专注于设计自动通用人形机器人（Autonomous General-purpose Humanoids）。自动通用人形机器人是指具备自主能力，能够自动执行多种任务，并且在外观和行为上类似于人类的机器人。我们的目标是在长期能够部署和人类数量一样多的人形机器人，让体力劳动成为一种选择而非必然。

我们所处世界的操作系统是与人类相适应的，例如门把手、仓库货架，设计初衷都是适应人类的形态和能力，而通用人形机器人就是一个系统的通用界面（General Purpose Interface），可以直接与我们的物理世界互动。它的出现将为人类带来诸多益处，有助于解决劳动力市场中的重要问题，例如提高人们在工作中的生产率，减轻家务和护理老人的负担。我们的远期计划是在全球部署 100 亿个人形机器人。

未来 1-2 年内，我们的重点将放在开发具有里程碑意义的产品上，希望在未来一两年内，能向公众展示大量人形机器人产品的研发成果，包括 AI 系统、低级控制（Low-Level Control）等，最终展示能在日常生活中发挥作用的机器人。

低级控制（low-level control））是机器人或自动化系统的基础，它们负责处理底层的物理操作，主要包括运动控制、传感器反馈、实时响应、硬件控制等。

Peter：你预计到 2030 年或 2040 年，地球上会有多少个人形机器人？

Brett：在接下来的几十年里，我们真正面临的挑战将是如何扩大人形机器人的生产规模，以及如何将足够数量的人形机器人供应到市场。长期来看，每个人、每个家庭都会想要一个人形机器人，就像现在的汽车或手机一样。并且在劳动力市场上也会有数十亿个人形机器人，去做那些对人类来说危险、单调和乏味的工作。人形机器人也将应用于航空事业，例如在太空中建立人类居住点、照看老人等各类工作场景。如果给我们足够长的时间去进行大规模制造，我们可以制造出数十亿个人形机器人。

短期内，人型机器人的性能以及可靠性是主要的限制因素，Figure 正在努力解决这个问题，我们希望能在两年内完成实际生活的机器人应用测试演示。

Peter：

如果能成功降低制造成本、提高生产量，一个功能完善的人形机器人制作成本能降低多少？

Brett：如果我们回顾消费品或汽车行业的发展历史时，可以看到产品的价格与生产量之间存在强相关。根据经验曲线（Experience Curve），每当生产数量翻倍，产品的价格或成本就可能下降 20%或 30%。因此，我们可以认为价格取决于生产量。

Experience Curve

经验曲线（Experience Curve）是一个经济学概念，随着个体或组织在特定领域的生产量增加，经验的积累会带来生产效率的提高，生产成本将会下降。

这个原理同样适用于人形机器人的生产

。目前，一个人形机器人大约有 1000 个零件，重量约为 150 磅（68 公斤）。相比之下，一个电动汽车可能有大约 1 万个零件，重量可能在 4000-5000 磅（1800-2250 公斤）之间。

因此，从长期来看，一个人形机器人的成本应该低于一台廉价电动汽车。这主要取决于机器人的执行器、电机组件、传感器的成本以及计算成本。

Peter：关于生产速度，未来几年内有可能生产几百台 Figure 机器人吗？你预计到 2030 年会达到什么水平？

Brett：现阶段我们需要先打造出更成熟的产品，才能进一步考虑生产速度的问题。我们当前面临的主要问题是确保人形机器人在客户场景中的实用性、安全性和可靠性，让机器人能够持续运行，不出故障，并且不需要大量人员来维护和操作。否则，机器人的价值就没法体现了。也无法为客户创造理想的回报率。

如果我们能够做到的话，我相信我们有能力在未来几十年内生产数千万个人形机器人。以 Tesla 和福特汽车为例，它们分别花了 10 年以上的时间生产并投放市场 100 万辆汽车。如果我们的目标是全球范围内投放 100 万台机器人，可能需要 5 年或者 10-12 年的时间。

与制造汽车相比，制造机器人的过程更加简单。特斯拉 Model 3 有大约 1 万个零件，而我们的机器人只有大约 1 千个零件，并且更轻巧。

因此，我认为在这 10 年的后半段，我们可以以相当高的产量进行机器人制造。但在接下来的 2-4 年内，我们的首要目标是制造出实用的人形机器人。

Peter：AI 已经能够用于编写其他 AI 程序了，你认为你们也会利用机器人来协助制造机器人，从而形成一种反馈循环吗？

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Brett：

是的，

我们的目标是在制造过程中只有人形机器人来制造人形机器人

。我觉得在制造过程中任何需要人类劳动力的工作都会发生重大变革，我们上周参观的汽车制造基地到处都有巨大的机器臂，数量多达数百个，那是我一生中见过的自动化程度最高的地方之一，但还有另外约 10,000 名员工在工作。

Peter：工厂制造应该是人形机器人最先投入应用的地方，机器人离家用还有多远？

Brett：人形机器人会优先在相对更结构化的环境中得到应用，所以相较于复杂多变的家庭环境，工厂制造的产品具有更清晰一致的规格和参数，生产过程更易于统一和自动化，也更容易控制成本、保证安全性，因此工厂会是最初的应用场景。

为了让人形机器人的操作技能、高级行为和感知策略更加成熟，我们需要将这些机器人投入到企业劳动力市场中，并建立一个全面的 AI 数据管道（AI data pipeline），这个过程需要时间。我的推测是预计到 2030 年左右，我们有可能看到人形机器人在家庭环境中的广泛应用。

Peter：让人形机器人成为可能的一个关键因素是 AI 能力的飞跃，而具有物理实体的 AI 机器人将在 AI 的进化中扮演重要角色。一个被装在盒子里或只能通过摄像头或扬声器观察外界的 AI，与能真正与物理世界互动的 AI 有很大不同，你怎么看？

Brett：我相信，最终我们将有能力对 AGI 产生重大影响。2023 年大家持续讨论的一个问题是，在模型训练和规模拓展中，一旦互联网上没有足够的文本用来训练新一代模型，AGI 是否还能实现？我认为，通过人形机器人与环境互动来获取人类数据，并使用视觉语言模型来理解和处理这些数据，可能会是能持续推进 AGI 研究向前的一个主要途径，虽然这可能需要更长时间。

Peter：Figure 的团队是如何组建的？

Brett：我一直在努力找到世界上最优秀的人才，还有那些鲜为人知的小众实验室，以更深入地了解执行器或运动控制。同时，我也在看书学习全身逆动力学（whole-body inverse dynamics）或 NPC 控制器（NPC controller）等相关知识，我花了大量时间在这上面。

全身逆动力学（whole-body inverse dynamics）是机器人控制领域的一个概念，它涉及研究和计算机器人身体各部分的运动和受力情况，以便更好地理解和控制机器人的运动。这个概念通常用于开发机器人的动态控制系统，以使机器人能够在执行任务时保持平衡、稳定和高效。

NPC 控制器（NPC controller）是一种用于控制机器人的控制算法，它代表“非线性模型预测控制”（Nonlinear Model Predictive Control）。这种控制方法使用机器人的数学模型来预测未来的运动和行为，然后根据这些预测来生成控制命令，以实现所期望的机器人行为。NPC 控制器通常用于高级机器人应用，如动态步行、操纵和避障等领域，以提高机器人的性能和稳定性。

作为初创公司的创始人，最重要的是证明你能做出来产品，即使是一个最小可行产品（MVP），因为我们的目标都是推出产品或服务。

在创立 Archer 的时候，我在佛罗里达大学建了一个 372 平方米的 Archer Aviation eVTOL 实验室，与一个博士团队合作在那里制造了第三、四代电动飞行器，这个过程让我对技术原理和产品的认证决策（certification decisions）有了更深入的了解。

如果能事先知道 Archer 和 Figure 有多难，也许就不会有人去做了，因为它们确实非常有挑战性。我当时完全没有意识到供应链的成熟度问题，很多机器人的初创公司也是。他们可能会认为硬件采购很容易，真正的难题在于软件，但实际情况并非如此。因为要让软件顺利运行就需要优质的硬件，特别是对于 eVTOL 飞行器和 Figure 机器人，获取硬件供应非常困难。

Peter：在 Figure 公司的发展过程中，有哪些技术层面的限制推动你做出了当前的决策？是电池寿命、材料重量或者 AI 吗？

Brett：我们花了很多时间来了解需求，整个设计流程非常严格，也进行了大量的交易研究，确保我们能够做出正确决策。

我们很多决定都取决于硬软件的供应链情况，其中驱动器（actuator）、中间件（middleware）、操作系统、电池、控制软件（control software）是主要的限制因素，一些情况下感知系统是比较容易获得并内置于机器人中的。

我本来以为能很容易买到现成的，但市场上根本没有好的驱动器、电池、控制软件和中间件操作系统解决方案。传感器虽然有一些现成的，但我们几乎都是自己制造下一代机器人的电子元件，并不是因为我们想，而是不得不。

Figure 研制的执行器（左） vs

具有相同扭矩的现成执行器（右）

Source: IEEE Spectrum

02.

如何设计一台人形机器人

Peter：Figure 机器人的身高是大概 168 cm，这个高度不会让人类感到害怕，同时又足够接触到货架顶层，你们在设计的时候是如何考虑的？

Brett：我们在设计机器人身高的时候经历了一个复杂的决策过程，因为这个过程中的两个决定性因素之间是互相矛盾的，我们需要在二者之间找到平衡。

一方面，从物理角度来看，机器人身高低于 168cm 是最理想的，因为这样的设计可以降低能源消耗、增强稳定性，并且较矮的机器人部件更易于控制，并且在跌倒时能更快地恢复平衡。

然而，从商业实用性角度上，我们又需要机器人有足够长的手臂、可以灵活从高处和低处获取物品，就像“神探加杰特”（Inspector Gadget ）中的机器人那样具有超人的能力。

因此，综合考虑这两方面的因素，我们确定了这个高度作为理想身高。我们正在设计的下一代机器人会和第一代产品的身高保持一致。

Inspector Gadget 中拥有超长手臂的特工

Peter：你认为机器人有必要看起来和人类一模一样吗？

Brett：根据恐怖谷效应，当机器人的外观越来越接近人类时，人们对它的信任感会增加，但是当它们过于接近人类时，人们会感到不安和恐惧。所以我们的目标并不是追求让机器人在外观上看起来像人类，比如说有五官和表情，而是希望机器人在功能上能够模仿人类的操控和移动能力。这样的话机器人就能够执行需要与人类操作系统交互的任务。

这也意味着我们无需改变工作环境，就能将机器人投入到人类不愿意从事的工作中，比如仓库管理和制造业，或者做家务。这正是人形机器人的目的。我们的最终目标是让机器人融入经济活动中，从事对人类有用且有益的工作。

Peter：据你了解现在市场上有多少人形机器人公司？比如很多人都知道特斯拉的 Optimus 机器人，现在应该也听说过 Figure ，你觉得还有多少公司像你们一样募到了充足的资金来发展人形机器人？

Brett：我们关注到的应该已经获得融资的有 6 个左右，过去十年大多数人形机器人项目仍处于研发阶段，比如 Boston Dynamics 的 Atlas。美国也有许多非常优秀的实验室，比如加州理工学院和 UC Berkeley 也展示过他们的一些研究成果。

商业化方面，我们会去看这几个公司是不是商业化团队，研发的机器人是否可以行走，以及有没有手。据我们所知，目前只有我们和特斯拉的 Optimus 满足这三个特质。

Peter：我们的 Abundance 360 CEO 峰会每年都会聚焦不同的机器人公司。几年前我们邀请了波士顿动力的 Mark Robert，在峰会上演示了 Atlas 机器人。去年来自英国的 Engineered Arts 公司展示了 Ameca 人形机器人，她最大的特点是拥有面部表情，而且动作非常类似人类，虽然看起来有点怪，但让人感觉很新鲜。Ameca 接入的是 GPT-4，Atlas 则是由自有系统驱动。可能大部分人没有意识到的是，作为机器人，Atlas 实际上非常重，它的液压系统非常危险。而你们在设计时采取了不同的方法，Figure 的重量相对较轻，不容易伤害到人，可以介绍一下它的其他参数吗？

能实现表情功能的 Ameca 机器人

Source: Engineered Arts

Brett：我们的目标重量是 60 公斤，而现在 Figure 的实际重量略高于 61 公斤，结果还是很理想的，因为我之前做的很多项目都有明显的超重问题，比如 Archer（拾象注：Archer Aviation 是 Brett 创立的一家专注于开发电动垂直起降（eVTOL）飞机的航空制造公司）。我们希望 Figure 在充满电的状态下能续航 5 小时，然后经过～2C 快速充电后再次投入工作。

C-rate（充电倍率）指充电电流相对电芯额定容量（ Ah ）的倍数，表示电池充电到最大容量所需要的时间，是衡量电池充电速度的一个指标，C 前面的数字越大，表示充电速度越快。1C 表示电池在一小时内可以充满电，文中提到的 “2C 快速充电”就是说电池在半小时内可以充电到 100%。

另外就是让 Figure 能以几米/秒的步行速度快走，不需要跑步或冲刺，但有时候机器人可能需要在仓库里走大概 400 米，所以想让他走快点。

我们需要通过一些特定操作实现快速、可靠和安全的目标，当前的硬件已经能够完成大部分人类工作，主要的限制在于软件。通过软件更新，我们将会不断提升机器人的能力。

Peter：我很兴奋你们专注于让机器人模仿人类形态。我对另一件事情非常感兴趣，那就是与肌肉相关的硬件设计。我曾经读过关于肌动蛋白和肌肉收缩等方面的文章，一直希望能研发出一种材料，只要施加电流就会像肌肉一样收缩——这种材料将是人形机器人的理想驱动器，而不是传统的旋转或螺旋功能。你是否了解这方面的研究？我们是否有望看到电机肌肉技术（Electromechanical Muscle-tech）的发展？

Brett：人体的结构非常复杂，尤其是肌肉工作和关节运动。例如，人的肩关节有三个自由度，所以我们的机器人需要通过三个不同的执行器实现俯仰和翻滚，这些执行器被设计成按特定的顺序依次激活或启动，以执行复杂的运动任务。要使机器人达到与人类相似的自由度和效率非常困难，所以在很长时间内，机器人与人类之间的差距将持续存在。

Figure 01 肩关节设计细节

Source: IEEE Spectrum

我们已经研究了很多种技术，包括液压技术以及其他类型的执行器，而不仅仅局限于旋转或线性电机。我们的电机驱动器（Electromechanical Actuator）可以满足各种需求，因为它们具有足够的能量、动力和自由度以及合适的速度和扭矩来执行这些任务。只要能够满足需求，我们就可以进行大批量生产，从而大幅降低生产成本。

我们还在进行一些有趣的学术研究，但我们认为其中一些研究成果与实际应用还有距离，还不能将其应用到一个人形机器人上，并在未来几年内进行有用的工作。

Peter：在 Figure 的设计中，数据处理和计算任务是都在机器内部进行，还是需要部分在云端完成处理？

Brett：我们所有的短期、低级别的处理都在机身上操作，所以我们需要在机器人上集成足够强大的计算和图形处理能力，以便运行机器人内部的计算机，来驱动整个运动控制器、运行感知系统以及执行我们所需的各项功能。

我们的机器人也具备与云端通信的能力，因此对于一些不需要高带宽、不必担心延迟问题的任务，例如规划机器人的下一步行动等高级行为，这些任务可以在云端进行处理。

总体而言，我们希望在机器人上尽可能多地完成任务，例如在一个 5G 信号不稳定的环境中，控制器仍能以非常快的频率运行，所以我们的机器人需要具备在内部高速完成大量任务的能力。

Peter：关于机器人的视觉系统，你们的方案是什么样的？完全使用摄像头视觉（Camera Visual）方案还是使用激光雷达？

Brett：如果我们回顾消费品或汽车行业的发展历史时，可以看到产品的价格与生产量之间存在强相关。根据经验曲线的理论，每当生产数量翻倍，产品的价格或成本就可能下降 20%或 30%。因此，我们可以认为价格是生产量的函数。

Peter：你是否关注过《星际迷航》中的 Data 机器人以及 R2-D2 、 C-3PO？他们的哪些设计是值得借鉴的？哪些不太合理？

Brett：我喜欢 C-3PO，但我不太喜欢它手臂上带有小型执行器的杠杆式装置。R2-D2 的形状和结构我觉得不太实用，后部的加速器可能有些用处。但其实我并不是《星际迷航》的科幻迷，我童年接触更多的是阿西莫夫这些科幻作家的作品。

星际迷航中的 Data 指挥官

Source: Memory Fandom

R2- D2 让我想到，很多人都建议我们给机器人装上轮子，而不是采用双足行走这种更复杂的方式。

《星球大战》中的 R2-D2 机器人

Source: Wikipedia

但我认为固定轮距的设计是不合理的，尽管采用这种设计的机械臂在市场上表现出色，并且很多人也花了大量时间去实现这个设计。

考虑一个实际情况，如果我们让一台轮式机器人进入仓库，它需要具备垂直移动的能力，这意味着它需要配备能够上下移动的电梯。为了到达货架的后面或者类似的地方，你需要先把它推向前方，然后再向后倒车。

为了完成这些复杂的动作，轮式机器人必须具备与双足行走的机器人类似的复杂性、驱动力和自由度。因此，那些试图让我把机器人建造成 R2-D2 样式的建议实际上是不切实际的。

03.

为什么需要软硬件一体开发

Peter：Oculus 的创始人 Palmer Lucky 最近在做一家国防科技公司，在外界看来，他们像是一个专注于硬件制造的公司，但实际他们做的大概是 60% 的软件和 40% 的硬件。Figure 的硬件和软件的比例如何？

Brett：如果包含做控制系统（control）、中间件（middleware）和自主决策与行动能力（autonomy）的人，我们的软件占比会比硬件稍微多一些，因为硬件 team 的员工只有 15 个左右，软件规模要明显大一些。

长远来看，软件会成为公司最大的业务板块。Figure 作为一家专注于 AI 的公司，以后会有一个庞大的 autonomy 团队，并且研发出关键的 AI 数据引擎。

但硬件方面也同样重要。如果我们真的想做出实现高性能、高可靠性、高安全性和低成本的人形机器人，就需要开发自己的执行器、电子设备、电池和几乎所有软件，因为这些都没有现成的解决方案。做硬件我们经常说“唯一的出路就是继续前进”，因为每次启动机器人都会出现各种新问题，这确实是一项严峻的挑战。

长时间从事软件开发再进入硬件领域是真的很困难，研发硬件需要经过一个漫长的迭代周期，这也是我们受挫的主要因素。

Peter：LLM 如果能够应用于人形机器人，我们就可以与机器人交流，让它理解我的意图，进行有效对话。你们打算训自己的模型，还是会集成其他模型？在你们制造机器人的哪个环节会引入 LLM？

Brett：要让人形机器人从工厂走进家庭，关键在于语言，所以 LLM 或视觉语言模型对我们的业务帮助很大。我们要让机器人能够从语义层面理解世界，做到理解和回应用户的需求和指令，恰好 LLM 可以做到这点。

因此，我们会逐步将视觉语言模型加入机器人的研发过程，从高层次的行为角度来帮助人形机器人理解人类在说什么，让它能与人类进行对话，同时也能推断和理解人们在说什么以做出回应。我们很可能不会自己训模型，但我们可以在机器人系统上训练视觉语言模型，关联传感器数据。

打造一个正确的 AI 数据引擎对我们来说非常重要，它能确保我们对机器人产生的数据进行准确的训练，对神经网络进行正确的训练，以便未来能够有效地部署和使用。这也是驱动我们尽快让产品进入市场的动力，我们希望将更多的机器人投放市场，收集数据，从而让我们未来的机器人队伍将变得更加智能、学会更多技能。

Peter：人们没有意识到机器人之间的 AI 和数据集是相互连接的，当一个机器人学会了如何执行某项任务，或者如何应对某种情况，不仅仅是那个机器人学会了，所有的机器人都会学到，这个是很棒的。

Brett：就像我的孩子们一样，在他们学习做某件事的过程中，尽管可能失败了很多次，但他们一旦掌握了就不会忘记，然后他们会不断积累新的技能。

对于机器人也是一样的，一旦我们成功地教会一个机器人如何成功地卸货或处理特定情况下的箱子，整个机器人队伍都会学到这个技能。因此，机器人的性能提升将非常迅速和显著。

04.

机器人会取代人类就业吗？

Peter：你预计市场最早什么时候会看到 Figure 的第一个商业应用？

Brett：我预计会在明年，如果我们明年还做不到，那可能会延后一两年，这是个比较理想的计划。我们会尽量多发布一些产品物料让公众了解我们的进度并获得市场支持，这非常重要。我们计划在未来 2-3 个月内发布首个人形机器人在办公室里行走的视频。未来，我们还将在感知、操纵和其他传统操作领域做更多工作。

Figure 01 动态行走

Source: Figure.ai

我们发布视频的目的不仅仅是让机器人展示花哨的动作，而是展示它在重复性工作中的出色性能。我们会把机器人放在仓库里，一遍又一遍地完成工作，我认为这才是具有突破性的进展。

我们目前正与客户合作，看怎么让 Figure 在我们的实验室中开始工作，并尽量模拟客户的工作环境，这样明年就可以更容易地将它部署到客户的工作场景中。

Peter：高盛的预测是，未来 15 年内，机器人可能会创造 1540 亿美元的收入，你也提到过全球 GDP 的一半来自劳动力，这是 Figure 的潜在市场。是否有人担忧机器人尤其是人形机器人的出现会导致人们失去工作，引发类似于 AI 引起的就业问题？

Brett：我的观点是在接下来的 10-20 年里，机器人业务的发展将与自动驾驶汽车的发展路径类似。就像自动驾驶汽车，高速公路的测试视频会比城市街道的更早公开，是因为城市街道有更高的安全要求和更多的不确定性。

同样，人形机器人也会首先解决相对容易的问题，比如在预知环境和任务的情况下搬运货物。这类任务就像在高速公路上驾驶，相对简单易行。然而，更复杂的任务，例如在家中烹饪或照顾老年人，就像在城市街道上驾驶，更具挑战性。

Source: Figure Master Plan

尽管大家对人形机器人的期望往往集中在复杂任务的解决上，比如谷歌的机器人做垃圾分类，丰田研究院在杂货店等场景的研究，但这些都是非常困难的挑战。我很高兴有这些研究，但

从商业角度出发，我们的首要任务应该是解决那些简单但必要的问题，然后逐渐将 AI 数据引擎应用到更复杂的任务中。

所以 Figure 和其他研究团队关注的事情恰恰相反。我们的目标是在仓储制造领域应用人形机器人，这个领域的劳动力短缺问题最为严重。全球约一半的 GDP 来自劳动力，我们正在面对全球范围内的劳动力短缺问题。随着婴儿潮一代的退休和生育率的下降，这个问题将越来越严重。

Peter：大家没有意识到，我们面临的最大挑战不是人口过多，而是人口不足。

Brett：这必然会是一个重大问题。我们有时候去拜访客户，比如一个大型财富 100 强公司时，他们首先考虑的不是如何让机器人与员工协同工作，而是让机器人解决劳动力短缺的问题。去年他们的仓库员工流失率高达 140%，因为没有人愿意做这些危险且冬冷夏热的工作。

Peter：未来几年内，你是否会把所有机器人首先投入到仓库环境中，让它们从事包装、解包、货运和物流等工作，并且着重去提升在这些场景下的能力？

Brett：我们现在大部分时间都投入到了机器人在物流方面的应用，也在一些大型汽车制造商（OEMs）上花费了不少时间，这些制造商的生产设施需要大量员工来操作。上周我们去了一个美国著名 OEM 的厂房，那里有近 1 万名员工。他们问题很多，人手不够，很多工作都很危险，工人在机器旁做点焊工作，你都可以闻到焊接烟雾的味道。

在订单履行和物流操作的领域内也存在很多问题，因为它们需要及时进行库存管理。我们看到每天大约有四、五百万个零件需要人工处理，都集中在同一个设施或同一位置，这个任务量是很庞大的，此外还有大量的钢板被移动到不同的机器上，员工需要在数百个工作站做点焊这种重复工作。

Peter：工厂是 7 × 24 无休，还是每天 8 小时？

Brett：不，他们是每天运作 21 至 22 个小时，有两个 10 小时的班次。

Peter：所以这些机器人可以在没有人员干预的情况下全天候工作，不需要像人类员工一样进行药物测试，也不需要提供假期和保险。对于这种工种，如果有一个良好的 PMF，机器人是非常理想的劳动力。

Peter：接下来你是否计划进军物流、仓储和送货服务领域？你认为下一个潜在的大市场是什么，我们何时会看到这些人形机器人出现在这个领域？

Brett：我们计划先在未来十几年内持续扩大在商业劳动力市场的规模。我们关注的领域包括医疗保健、房地产、建筑和零售等，我相信这些领域都有巨大的市场潜力。

另外，还有一些市场尚未应用人形机器人，比如房地产。科技房地产公司开发的在线平台可以使用人形机器人来代替人类经纪人提供服务。人们可以通过访问网站预约看房，然后由人形机器人打开门迎接他们，在一个虚拟的房屋中全程介绍。这是一个价值数万亿美元的市场，但科技公司迄今为止还未涉足，因为目前房地产领域的工作仍然过于依赖人力。

此外，还有许多行业的工作可以通过远程操作或其他技术来完成，人形机器人可以为这些行业带来新的发展机会。

Peter：我个人很期待人形机器人进入支持老龄人口的市场，这也是一个相对迫切需要补充劳动力的市场。如果我们希望让机器人为老年人提供高质量的看护服务，需要哪些技术上的突破和创新？

Brett：这需要我们的人形机器人具备足够的可靠性、安全性以及合理的成本。从硬件的角度来看，这种机器人将能够执行在家庭环境中所需的几乎所有工作。在商业市场上，我们需要建立对产品的信任和其他方面的成熟度。

通过将人形机器人应用于拥有大量劳动力的大型企业中，提高机器人的智能性、灵活性、可靠性，最终进行大规模生产以降低成本。机器人在老年护理领域的应用将在大约十年后发生，并且非常重要，甚至可能创造更大的市场。但这只是我们计划的第二步，而第一步是商业市场。

Peter：当 Figure 发展到第 5、6、7 代的时候，是否会出现一个拥有面部特征和个性的人形机器人，从而增加用户的舒适感？有面部表情的机器人可以让人感觉到它们与你建立了连接。随着 AI 朝着 AGI 的方向发展，识别用户的情感状态并传达情感回应的能力将会变得越来越重要。你对此有什么看法？

Brett：我们完全可以做到这一点。我们的机器人头部今天已经有了一个全封闭的屏幕，可以传递信息，告诉用户机器人正在做什么，还可以提供提示等等。我们在头部还配备了摄像头和各种传感器。无论我们的机器人是照顾者还是在为企业提供服务，都可以向用户传递面部表情信息，以使他们感到舒适。

Figure 01 头部可传递信息的全封闭屏幕

Source: Figure.ai

现在 NLP 已经足够成熟，可以让机器人与用户进行对话性的交流。我们也可以让机器人的外观看起来更舒适。考虑到我们的业务还处于早期阶段，我们需要花费很多时间来实现。如果可以，我们一定会向消费者提供这样的体验。

Peter：我们聊了工业物流、制造业还有医疗保健，你最期待的下一个重要市场是什么？

Brett：我真的很愿意在消费者领域、家庭领域和照顾老年人方面提供帮助。长期而言，这些是非常重要的业务，每个人都会拥有一个人形机器人作为助手来做事情。而另一个并没有得到很多关注的市场是，我认为人形机器人将会被应用于宇宙探索。

Peter：你提到了我要说的领域，太空探索。

Brett：我们正处在太空探索的黄金时代，这让我感到非常兴奋。这是由于正在建设的基础设施为火箭发射提供了支持。我认为人形机器人将是一个对人类非常有帮助的工具，可以帮助我们在月球和火星等地建立居住地。