Humanoïde robot van Figure AI werkt 200 uur non‑stop: bijna 250.000 pakketten gesorteerd met menselijke snelheid

De live gestreamde run, samen met een rechtstreekse competitie tussen een robot en een stagiair, werd een van de meest concrete benchmarks voor humanoïde robots in de logistiek.

De 200‑uur durende autonome magazijnrun

De test vond plaats in Figure AI’s faciliteit in Sunnyvale, Californië. Wat begon als een korte demonstratie groeide uit tot een meerdaags uithoudingsexperiment.

Belangrijkste resultaten volgens de berichtgeving:

• Duur: ongeveer 200 uur onafgebroken autonoom draaien
• Output: circa 249.000–250.000 pakketten gesorteerd
• Betrouwbaarheid: geen hardwarestoringen tijdens de volledige run

Eén bron spreekt van 249.558 pakketten, anderen van 249.560, waarmee de ‘bijna 250.000’ bevestigd wordt.

Niet alle berichten zijn het eens: een andere bron noemt 149.000+ pakketten, wat wijst op enige onzekerheid over de exacte aantallen die tijdens de livestream werden getoond.

Ondanks dat verschil toonde de demonstratie aan dat de robots meer dan een week aan magazijnwerk aankonden zonder handmatige bediening of mechanische problemen – een belangrijke mijlpaal voor echte inzet.

Hoe snel werkten de robots?

Doorvoersnelheid was de belangrijkste graadmeter voor de test.

Figure AI meldde eerder dat het logistieke systeem ‘menselijke gelijkwaardigheid’ had bereikt, met een verwerkingstijd van minder dan drie seconden per pakket – ongeveer het tempo van magazijnmedewerkers tijdens een dienst.

De werkstroom omvatte verschillende typische stappen:

• het visueel identificeren van het pakket
• het zo draaien dat de barcode gescand kon worden
• het scannen of verifiëren van het etiket
• het plaatsen van het pakket op de juiste transportband

Het volhouden van een tempo van ongeveer 3 seconden per pakket over honderdduizenden items suggereert dat de robots een productie‑waardige doorvoer aankunnen, geen korte snelheidsuitbarstingen.

De AI-hersenen achter de robots: Helix‑02

De prestaties van de F.03‑robots zijn grotendeels te danken aan Figure’s eigen AI‑systeem, Helix‑02.

Helix‑02 wordt omschreven als een vision‑language‑action (VLA) model – een neuraal systeem dat perceptie, redenering en motoriek in één architectuur combineert. In plaats van aparte softwaremodules, zet één aangeleerd beleid camerabeelden rechtstreeks om in de volledige lichaamsbewegingen van de robot.

Deze architectuur stelt de robot in staat om:

• objecten te herkennen via camera’s en sensoren
• taken of instructies te interpreteren
• bewegingen met armen, handen en lichaam te plannen en uit te voeren

Het systeem zet effectief ‘pixels om in acties’, waardoor de robot onbekende pakketten kan hanteren en zich kan aanpassen aan veranderende omstandigheden.

Voor logistieke taken betekent dat het herkennen van verschillende verpakkingsvormen – dozen, enveloppen of plastic zakken – en het aanpassen van de greep om etiketten correct te scannen.

De ‘Mens vs. Machine’‑wedstrijd

Om de robots rechtstreeks met mensen te vergelijken, organiseerde Figure een 10‑uur durende rechtstreekse competitie tussen een F.03‑robot en een stagiair genaamd Aime.

Beiden kregen dezelfde taak: elk pakket scannen en correct op een transportband leggen.

De eindresultaten waren bijzonder close:

• Menselijke stagiair: 12.924 pakketten (≈ 2,79 seconden per pakket)
• F.03‑robot: 12.732 pakketten (≈ 2,83 seconden per pakket)

De mens won met slechts 192 pakketten verschil, een marge van amper 1,3% over een volledige dienst.

De robot werkte dus vrijwel even snel – maar niet snel genoeg om de mens in die ene dienst te verslaan.

Waarom deze test belangrijk is voor magazijnautomatisering

Humanoïde robots bestaan al jaren, maar demonstraties duurden meestal minuten of uren, geen dagen.

Het experiment van Figure belicht drie veranderingen die van belang kunnen zijn voor logistieke automatisering:

1. Uithoudingsvermogen
Het 200 uur onafgebroken draaien toont aan dat de hardware en besturingssystemen lange operationele periodes aankunnen, essentieel voor echte magazijnen.

2. Bijna‑menselijke doorvoer
Het sorteren van pakketten in ongeveer drie seconden plaatst de robots dicht bij menselijke productiviteit voor repetitieve taken.

3. Autonome werking
De robots werkten zonder handmatige bediening; het AI‑systeem zorgde zelf voor perceptie en manipulatie.

Samen suggereren deze factoren dat humanoiden zich van korte demonstraties naar commercieel relevante magazijntaken bewegen.

De belangrijke kanttekening

Ondanks de indrukwekkende cijfers is het bewijs nog grotendeels afkomstig van Figure’s eigen demonstraties en livestreams, niet van onafhankelijke grootschalige inzet.

Het experiment is dus vooral een bewijs van vooruitgang, niet het definitieve bewijs dat humanoïde robots klaar zijn om grote delen van het magazijnwerk over te nemen.

Toch laat de nipte marge in de ‘Mens vs. Machine’‑wedstrijd – gecombineerd met een weeklange autonome run – zien hoe snel humanoïde robotica richting echt industrieel werk opschuift.

De stagiair won deze ronde, maar de kloof tussen mens en robot in logistieke taken wordt nu gemeten in seconden per pakket, niet in ordes van grootte.