El turno de 24 horas de los robots humanoides de Figure AI

Este enfoque contrasta con muchos robots industriales tradicionales, que suelen ejecutar movimientos previamente programados o dependen de brazos robóticos especializados. Con Helix‑02, el robot analiza continuamente lo que ve y genera acciones en tiempo real.

Este tipo de tareas se conoce en robótica como “loco‑manipulación” de largo horizonte: actividades que combinan desplazamiento por el entorno con manipulación de objetos.

En el escenario del almacén, los robots utilizaban visión artificial para:

• detectar paquetes y códigos de barras
• agarrarlos con manos robóticas articuladas
• colocarlos en una cinta transportadora con la orientación correcta para su clasificación

La demostración inicialmente buscaba completar un turno autónomo de 8 horas, pero tras alcanzar ese objetivo sin fallos, la empresa decidió continuar el experimento en directo hasta superar las 24 horas de operación continua.

Los números del experimento

Figure destacó varias métricas de rendimiento durante la prueba:

• Más de 28.000 paquetes clasificados en unas 24 horas por tres robots.
• Velocidad media de aproximadamente 2,6 segundos por paquete, cercana al ritmo humano.
• Superación del objetivo inicial de un turno autónomo de 8 horas sin fallos operativos reportados.

Estos datos sugieren que un pequeño grupo de robots podría procesar miles de paquetes al día por unidad en tareas logísticas repetitivas.

Aun así, es importante considerar que estas cifras proceden de demostraciones organizadas por la propia empresa, por lo que deben interpretarse como resultados preliminares y no como un estándar industrial verificado.

Un sistema de robots que se respaldan entre sí

Un aspecto interesante de la demostración es que no se basó en un solo robot, sino en una pequeña flota trabajando de forma coordinada.

Según los informes, el sistema permite que un robot que detecta un problema se retire automáticamente del flujo de trabajo, mientras los otros continúan clasificando paquetes.

Este enfoque recuerda a los sistemas informáticos distribuidos: en lugar de depender de una única máquina perfecta, la productividad se mantiene gracias a la redundancia y la distribución de tareas entre varios robots.

Los detalles técnicos sobre el software que coordina a los robots, los criterios de fallo o los mecanismos de recuperación no se han publicado en profundidad. Pero el principio es claro: la línea del almacén puede seguir funcionando incluso si una unidad se detiene temporalmente.

Lo que sugiere sobre los planes de escala de Figure

Más allá del récord de 24 horas, la demostración apunta a un objetivo mayor: desplegar robots en flotas reales, no solo como prototipos.

Figure afirma que está ampliando su capacidad de producción mediante BotQ, su fábrica dedicada a robots humanoides. Según la empresa, la instalación ya ha entregado más de 350 robots y ha incrementado la producción desde un robot por día hasta aproximadamente uno por hora durante la fase de expansión.

Ese salto sugiere que la compañía se está preparando para implementaciones a mayor escala, un desafío que muchas empresas de robótica nunca llegan a superar.

El sector logístico parece ser uno de los primeros objetivos claros. Los almacenes ofrecen:

• tareas repetitivas
• entornos relativamente controlados
• una fuerte presión económica para automatizar ante la escasez de mano de obra

Por eso se consideran un campo de pruebas ideal para robots humanoides de propósito general.

Un paso más hacia robots trabajando en el mundo real

La demostración combina tres avances que rara vez se habían visto juntos en robótica humanoide:

• manipulación de objetos a velocidad cercana a la humana
• autonomía durante largos periodos
• coordinación entre varios robots

Aun así, quedan preguntas abiertas: la fiabilidad a largo plazo, los costes reales de operación, las certificaciones de seguridad o el rendimiento en almacenes reales aún deben demostrarse fuera de pruebas controladas.

Incluso con esas incógnitas, el experimento muestra lo rápido que está evolucionando el sector. Hace apenas unos años, muchos robots humanoides tenían dificultades para manipular objetos simples. Hoy, empresas como Figure están probando si pequeñas flotas pueden trabajar continuamente en flujos logísticos reales.

Si estos sistemas mantienen su rendimiento en entornos industriales, la clasificación de paquetes podría convertirse en una de las primeras aplicaciones masivas de robots humanoides de propósito general.