Figure AI testet menneskelignende robot i 200 timer: Sorterte nesten 250 000 pakker med menneskelig hastighet

Den direktesendte kjøringen, kombinert med en side-om-side-konkurranse mellom en robot og en menneskelig praktikant, ble en av de tydeligste virkelige målestokkene for menneskelignende roboter i logistikk.

200-timers autonom lagerkjøring

Testen fant sted i Figure AIs anlegg i Sunnyvale, California. Det som startet som en kortere demonstrasjon, utviklet seg til et flerdagers utholdenhetseksperiment.

Nøkkelresultater rapportert fra kjøringen inkluderer:

• Varighet: omtrent 200 timer med kontinuerlig autonom drift
• Produksjon: omtrent 249 000–250 000 pakker sortert
• Pålitelighet: null maskinvarefeil under kjøringen

En rapport oppgir et sluttall på 249 558 pakker, mens annen dekning beskriver totalen som omtrent 249 560, noe som forsterker tallet «nesten 250 000» som ofte er rapportert.

Det er imidlertid ikke alle kilder som er enige: én kilde oppga 149 000+ pakker, noe som viser usikkerhet i de nøyaktige tallene publisert under direktesendingen.

Selv med denne forskjellen viste demonstrasjonen at robotene kunne kjøre i mer enn en uke med kontinuerlig lagerarbeid uten fjernstyring eller mekaniske havarier – en viktig milepæl for reelle utrullinger.

Hvor fort robotene jobbet

Gjennomstrømning var hovedmålet for testen.

Figure AI rapporterte tidligere at logistikksystemet hadde nådd «menneskelig paritet» i hastighet, og behandlet pakker på under tre sekunder per enhet – omtrent tempoet til lagerarbeidere som utfører samme oppgave i løpet av et skift.

Arbeidsflyten i demoen involverte flere trinn som er typiske for pakkesortering:

• visuell identifisering av pakken
• orientering slik at strekkoden kunne skannes
• skanning eller verifisering av etiketten
• plassering av pakken på riktig transportbånd

Å opprettholde et tempo på omtrent 3 sekunder per pakke på tvers av hundretusenvis av enheter antyder at robotene kan opprettholde produksjonsklar gjennomstrømming, ikke bare korte hastighetsutbrudd.

AI-hjernen bak robotene: Helix-02

Ytelsen til F.03-robotene er sterkt avhengig av Figure AIs interne AI-system, Helix-02.

Helix-02 beskrives som en visjon-språk-handling (VLA) modell – et nevralt system som kombinerer persepsjon, resonnering og motorisk kontroll i én enkelt arkitektur. I stedet for separate programvaremoduler, tolker én innlært policy kamerainput og produserer robotens fullkroppsbevegelser.

Denne arkitekturen gjør at roboten kan:

• oppfatte objekter ved hjelp av kameraer og sensorer
• tolke oppgaver eller instruksjoner
• planlegge og utføre bevegelser med armer, hender og kropp

Systemet konverterer effektivt «piksler til handlinger», noe som gjør at roboten kan håndtere ukjente pakker og tilpasse seg endrede forhold i virkelige miljøer.

For logistikk som pakkesortering betyr dette å gjenkjenne forskjellige pakkeformer – esker, konvolutter eller plastposer – og justere hvordan roboten griper eller snur dem for å skanne etiketter riktig.

«Menneske vs. maskin»-konkurransen

For å måle robotene mot mennesker, arrangerte Figure en 10-timers head-to-head-konkurranse mellom en F.03-robot og en praktikant i selskapet som heter Aime.

Begge fikk samme oppgave: skann hver pakke og plasser den riktig på et transportbånd.

Sluttresultatene var ekstremt jevne:

• Menneskelig praktikant: 12 924 pakker (≈ 2,79 sekunder per pakke)
• F.03-robot: 12 732 pakker (≈ 2,83 sekunder per pakke)

Mennesket vant med bare 192 pakker, et gap på omtrent 1,3 % over hele skiftet.

Med andre ord jobbet roboten i nesten nøyaktig samme tempo – men ikke helt nok til å slå mennesket i det ene skiftet.

Hvorfor testen er viktig for lagerautomatisering

Menneskelignende roboter har eksistert i årevis, men de fleste demonstrasjoner har historisk vart i minutter eller timer – ikke dager.

Figure-eksperimentet belyser tre endringer som kan være viktige for logistikkautomatisering:

1. Utholdenhet
Å kjøre i 200 timer kontinuerlig viser at maskinvaren og kontrollsystemene kan håndtere lange driftsperioder, noe som er essensielt for ekte varehus.

2. Nesten menneskelig gjennomstrømning
Å sortere pakker på omtrent tre sekunder hver plasserer robotene nær menneskelig produktivitet på repetitive oppgaver.

3. Autonom drift
Robotene opererte uten fjernstyring, noe som betyr at AI-systemet håndterte persepsjon og manipulasjon direkte på roboten.

Sammen antyder disse faktorene at humanoidroboter kan være på vei fra korte demonstrasjoner til kommersielt relevante lageroppgaver.

Viktige forbehold

Til tross for de imponerende tallene, kommer bevisene fortsatt i stor grad fra Figure AIs egne demonstrasjoner og direktesendte tester, snarere enn uavhengige storskala-utrullinger.

Det betyr at eksperimentet best kan forstås som et bevis på fremgang snarere enn et bevis på at menneskelignende roboter er klare til å erstatte store deler av lagerarbeidskraften i dag.

Likevel signaliserer den knepne marginen i «Menneske vs. maskin»-konkurransen – kombinert med en ukeslang autonom kjøring – hvor raskt humanoidrobotikk nærmer seg ekte industrielt arbeid.

Praktikanten vant kanskje denne runden, men gapet mellom mennesker og menneskelignende roboter i logistikkoppgaver måles nå i sekunder per pakke, ikke størrelsesordener.