7月Figure 03第1000台下线成本降九成，宝马斯帕坦堡工厂投入排序物流

2026年7月，Figure AI第1000台Figure 03人形机器人在BotQ工厂下线，制造成本相比前代降低90%，公司远期目标是年产5万台。同期，宝马在南卡罗来纳州斯帕坦堡工厂部署Figure 03执行排序物流，把人形机器人从试点推进到有明确工序的生产环节。

一、事件速览

Figure 03身高约5英尺8英寸、重61千克、负载20千克、续航5小时、最高速度1.2米每秒；手部带有触觉传感器与嵌入式掌部摄像头，支持无线充电与语音到语音的音频交互。宝马的任务是分拣未分类零件并放入排序料车，供给装配工人，这建立在此前Figure 02长达11个月的试点之上，该试点支撑了2025年3万辆以上BMW X3的生产。公司首席执行官Brett Adcock表示，11个月的部署证明了人形机器人不再是实验室实验，它们可以成为建立灵活、可靠制造劳动力的宝贵资产。

二、关键数据与技术细节

• 量产与成本：第1000台Figure 03下线，制造成本较前代降低90%，远期目标年产5万台。
• 整机规格：身高约5英尺8英寸、重61千克、负载20千克、续航5小时、最高速度1.2米每秒。
• 上一代战绩：在宝马工厂以十小时班次把钣金件装入焊接夹具，累计9万多个零件、放置准确率超过99%、记录运行时长1250小时以上。
• 模型架构：自研HelixVLA采用双系统设计，大型视觉语言主干负责高层推理与任务理解，独立的快速视觉运动策略把内部表征转化为连续控制信号。
• 容错能力：公司展示了单关节断电仍能蹒跚行走的极端容错表现，该能力通过强化学习在模拟器中训练获得。
• 行业水位：截至2026年中，没有一家制造商的人形机器人在持续商业环境中部署超过低数百台的量级。

三、行业影响与解读

上一代机型给出的9万多个零件与超过99%的放置准确率，是目前公开数据中最扎实的一组商业部署证据，它把讨论从能不能做推进到能不能稳定做一整个班次。双系统架构则代表了一条主流技术路线：用大模型换取跨任务泛化，用小策略换取高频灵巧操控的实时性，两者解耦而非端到端硬凑。成本下降九成同样关键，它说明降本主要来自工程与供应链，而非算法突破。不过也要看到行业整体水位，持续商业部署规模仍在低数百台，从千台下线到万台年产之间，隔着的不是产线复制，而是长期可靠性与运维体系。

四、值得关注的信号

• Figure内部团队2026年5月称其在机器人学习模型上已跑得比OpenAI还快，技术路线正走向高度自我主导。
• 从钣金装夹具到排序物流，任务从固定工位走向半结构化流程，泛化能力是被验证的重点。
• 单关节断电容错这类能力，可能是工业客户接受人形机器人的隐性前提，因为停机代价高于单机成本。
• 年产5万台的目标若无对应订单支撑，将面临与其他厂商同样的产能闲置风险。

小结：Figure 03的千台下线、成本降九成与宝马的工序级部署，共同把人形机器人推进了可验证的商业价值区间。99%的放置准确率与1250小时运行时长，是行业目前最硬的公开指标。但千台规模距年产五万台仍有量级差距，真正的考验在于长期可靠性、维修成本与能否拿到重复性订单。