X Square Robot wygrywa z Figure na szybkość. Nie w teście, który naprawdę ma znaczenie

Transmisja X Square Robot z 12 sierpnia 2026 roku dostarczyła efektownego nagłówka: 1816 paczek przetworzonych w ciągu jednej, nieedytowanej godziny, przy deklarowanej skuteczności przekraczającej 98%. To około 45% więcej niż 1247,8 paczki na godzinę wynikające z demonstracji Figure AI, podczas której roboty obsłużyły 249 560 przesyłek w 200 godzin autonomicznej pracy. 12

Nie oznacza to jednak jednoznacznego zwycięstwa nad Figure. X Square pokazało, jak szybko może działać stacjonarne, zaprojektowane do konkretnego celu stanowisko z dwoma ramionami. Figure zademonstrowała natomiast, że humanoidalne roboty potrafią znacznie dłużej wykonywać autonomiczne zadania logistyczne. Oba osiągnięcia są istotne — ale sprawdzają różne rzeczy.

Liczby robią wrażenie, lecz nie tworzą wspólnego rankingu

System X Square korzystał z dwóch stacjonarnych, sześcioosiowych ramion oraz prostych chwytaków. Roboty rozpoznawały paczki, podnosiły je, obracały i podawały na przenośnik oraz do procesu skanowania. Firma twierdziła, że system radził sobie z przesyłkami o różnej wielkości, kształcie, masie i wykonanymi z różnych materiałów — w tym z miękkimi opakowaniami oraz kartonami wymagającymi odpowiedniego ustawienia. 34

Wynik 1816 paczek w 60 minut oznacza około 1,98 sekundy na paczkę. Widoczny przed rozpoczęciem transmisji cel wynosił 1248 paczek na godzinę — niemal dokładnie tyle, ile wynosiła średnia z dłuższego testu Figure.

Roboty Figure 03 wykonywały zbliżone zadanie logistyczne: pobierały paczki, rozpoznawały lub ustawiały ich kody kreskowe i odkładały przesyłki na przenośnik. Wczesne relacje z transmisji mówiły o tempie około 2,6 sekundy na paczkę. Końcowy wynik 249 560 paczek w 200 godzin daje jednak średnią 1247,8 paczki na godzinę, czyli około 2,89 sekundy na przesyłkę. 56

Arytmetyka się zgadza. Problem w tym, że nie porównuje równoważnych testów.

Dlaczego roboty rozwiązywały inne problemy

Stacjonarne stanowisko przemysłowe można od początku zaprojektować wokół jednego przenośnika, określonego obszaru roboczego i wysokowydajnego procesu. Jego ramiona nie muszą chodzić, utrzymywać równowagi, omijać przeszkód ani wozić własnego systemu zasilania. Krótkie, powtarzalne trajektorie można zoptymalizować pod kątem maksymalnej prędkości.

Robot humanoidalny przyjmuje większą złożoność mechaniczną w zamian za mobilność i możliwość pracy w otoczeniu zaprojektowanym dla ludzi. Nogi, równowaga, zasilanie pokładowe, systemy bezpieczeństwa i większy, bardziej uniwersalny obszar roboczy mogą zwiększać elastyczność platformy. Jednocześnie generują koszty i ograniczenia, których stacjonarne stanowisko zwyczajnie nie ma.

Ta różnica jest kluczowa dla biznesu. Centrum obsługi paczek o przewidywalnym układzie i dużym wolumenie może więcej zyskać na wyspecjalizowanym stanowisku z dwoma ramionami. Klient, który nie może przebudować zakładu albo chce, by jedna maszyna przemieszczała się między różnymi obszarami pracy, może wyżej wycenić formę humanoidalną.

Co pokazuje demonstracja WALL-B

X Square przedstawiło system logistyczny jako połączenie modelu ucieleśnionej sztucznej inteligencji WALL-B z opracowanymi przez firmę sześcioosiowymi ramionami robotycznymi. W publicznej demonstracji system obsługiwał zróżnicowane paczki, a po widocznym błędzie związanym z kierowaniem lub manipulacją odzyskał prawidłowy tryb pracy i kontynuował zadanie. 37

Taka reakcja jest cennym sygnałem, że układ działa w pętli zamkniętej: postrzega otoczenie, wykonuje działanie i koryguje je, zamiast zatrzymać się przy pierwszym nieoczekiwanym zdarzeniu. To mocniejszy dowód niż idealnie czysty, zmontowany klip promocyjny.

Nadal nie dowodzi jednak szerokiej uniwersalności tej zdolności. Sama transmisja na żywo nie pozwala rozstrzygnąć, czy mamy do czynienia z łatwo przenośną, wyuczoną polityką działania, czy z połączeniem uczenia percepcji z wyspecjalizowanymi prymitywami ruchowymi, automatami stanów i regułami obsługi wyjątków. Nie pokazuje też pełnego rozkładu powtórek, błędnych skierowań, interwencji człowieka, uszkodzonych paczek ani czasu potrzebnego na odzyskanie sprawności.

Twierdzenie, że WALL-B przewyższa konwencjonalną automatyzację opartą na skryptach, pozostaje więc na podstawie tego testu nieudowodnione. Demonstracja pokazała sprawny, zintegrowany system, ale nie przesądziła, jak duża część jego możliwości przeniesie się na inne ciało robota, układ magazynu lub zadanie.

Wydajność i wytrzymałość to dwie różne tablice wyników

Deklarowana przez X Square skuteczność przekraczająca 98% brzmi bardzo dobrze, ale publiczny wynik nie zawiera ujednoliconej klasyfikacji błędów. Nie wiadomo, jak firma liczyła powtórki, tymczasowe pomyłki w kierowaniu, błędy możliwe do naprawienia, pomoc człowieka ani paczki, które dotarły na koniec linii w nieprawidłowym stanie. 28

Mocną stroną Figure jest coś innego. Według dostępnych informacji trzy roboty Figure 03 przetworzyły niemal 250 tys. paczek w ciągu 200 kolejnych godzin autonomicznej pracy, bez zgłoszonej awarii sprzętowej. 910

Taka wytrzymałość ma znaczenie, ponieważ operator logistyczny potrzebuje nie tylko szybkiej minuty czy godziny. Potrzebuje przewidywalnej pracy przez kolejne zmiany, z uwzględnieniem ładowania, konserwacji i zmiennych warunków awarii. Z drugiej strony wynik Figure z 200 godzin nie mówi, czy zestaw paczek, trudność ich orientowania, rzeczywista skuteczność i obsługa wyjątków były porównywalne z jednogodzinną konfiguracją X Square.

Żadna z firm nie opublikowała wystarczającej ilości znormalizowanych danych, by ogłosić uniwersalnego zwycięzcę.

Dwie odmienne strategie robotyki

Figure stawia na humanoida: mobilną platformę o ludzkiej sylwetce, która ma działać w przestrzeniach już zaprojektowanych dla ludzi, a z czasem wykonywać różne zadania.

Publiczna strategia X Square jest szersza i bardziej modułowa. Firma wykorzystuje WALL-B w zastosowaniach fizycznych, rozwijając jednocześnie korpusy robotów, systemy gromadzenia danych i wdrożenia przemysłowe. Wysokowydajne stanowisko logistyczne może być komercyjnym punktem wejścia, nawet jeśli długoterminowym celem firmy pozostaje ogólna inteligencja ucieleśniona. 1112

Wniosek jest ważny: sukces na stacjonarnym stanowisku do sortowania paczek świadczy o opłacalności konkretnego zastosowania. Nie dowodzi, że ta sama polityka działania zadziała bez zmian w domu, na humanoidalnym korpusie albo w nieuporządkowanym magazynie.

Ekonomia nadal pozostaje niewiadomą

Liczba paczek na godzinę to tylko jeden element biznesowego uzasadnienia automatyzacji. Stacjonarne stanowisko z dwoma ramionami może być łatwiejsze do wdrożenia tam, gdzie występuje duży wolumen, przygotowane interfejsy przenośników i stabilny układ hali. Rzeczywisty zwrot z inwestycji zależy jednak od ceny zakupu lub leasingu, integracji, serwisu, dostępności systemu, zastępowanej pracy oraz liczby paczek obsłużonych prawidłowo — nie od samej prędkości.

Humanoid może w przyszłości obsługiwać więcej środowisk, ale musi uzasadnić dodatkową złożoność sprzętu i sterowania. Jego wartość będzie zależeć od tego, czy mobilność i elastyczność ograniczą potrzebę przebudowy zakładu albo umożliwią wykonywanie zadań, których stacjonarna automatyzacja nie potrafi pokryć w opłacalny sposób.

X Square informuje, że jej system logistyczny WALL-B działa na aktywnej linii sortowania paczek. Firma później rozszerzyła publiczne wyzwanie do pięciogodzinnej demonstracji, podczas której system przetworzył 10 tys. paczek w 5 godzin, 14 minut i 1 sekundę. To godne uwagi wyniki, ale niezależne dane dotyczące dostępności systemu w produkcji na dużą skalę i zwrotu z inwestycji nadal nie są dostępne. 13

Dlaczego szybki rozwój X Square ma znaczenie

Transmisja odbyła się w momencie gwałtownego skalowania firmy. Założona w Shenzhen w grudniu 2023 roku spółka zamknęła do czerwca 2026 roku cztery kolejne rundy finansowania, kończące się rundą Series C. Jej wycena miała wówczas przekroczyć 20 mld juanów, czyli około 2,8 mld dolarów. 1415

Wśród deklarowanych inwestorów z kolejnych rund znalazły się duże chińskie grupy technologiczne i inwestycyjne. Kapitał ten pozwala firmie prowadzić strategię dwutorową: wdrażać wyspecjalizowane systemy w atrakcyjnych komercyjnie miejscach, a jednocześnie budować modele bazowe, infrastrukturę danych i bardziej uniwersalne korpusy robotów. 1516

Finansowanie nie potwierdza technicznych deklaracji X Square, ale pomaga wyjaśnić, jak firma może jednocześnie szukać krótkoterminowych przychodów z logistyki i realizować długofalową ambicję stworzenia robotów ogólnego przeznaczenia.

Jak powinien wyglądać uczciwy ranking robotów

Obie transmisje wskazują na bardziej użyteczny sposób oceniania robotyki: nieedytowane, oznaczone czasem testy operacyjne, w których publikowane są zarówno wydajność, jak i czas pracy. To lepsze niż ocenianie systemów na podstawie krótkich materiałów promocyjnych.

Naprawdę porównywalny ranking wymagałby jednak ujednolicenia:

• rozmiaru, masy, materiału i rozkładu paczek;
• tempa podawania oraz konfiguracji przenośnika;
• liczby robotów i konfiguracji sprzętowej;
• definicji prawidłowej obsługi, powtórki, uszkodzenia i błędnego skierowania;
• rejestrów pomocy człowieka i teleoperacji;
• procedur ładowania, konserwacji i wymiany urządzeń;
• dostępności systemu przez dni lub tygodnie; oraz
• kosztu instalacji i zużycia energii na jedną prawidłowo obsłużoną paczkę.

Dopóki takie szczegóły nie zostaną opublikowane, firmowe transmisje na żywo należy traktować jako demonstracje możliwości, a nie kontrolowane testy bezpośredniego porównania. 8

Uczciwy werdykt

X Square Robot ma obecnie lepszy publicznie pokazany wynik godzinowej wydajności stacjonarnego stanowiska do podawania paczek: 1816 paczek na godzinę przy deklarowanej skuteczności powyżej 98%. Figure ma natomiast mocniejszy publiczny wynik dotyczący wytrzymałości autonomicznego humanoida: niemal 250 tys. paczek w 200 godzin bez zgłoszonej awarii sprzętu.

Demonstracje mówią mniej o tym, która firma stworzyła „lepszego robota” w każdej sytuacji, a więcej o tym, do jakiego zadania zoptymalizowano każdy projekt. Wynik X Square premiuje wyspecjalizowaną wydajność przemysłową. Wynik Figure — mobilność humanoidalnej platformy i długotrwałą pracę.

Decydujące pytanie wciąż pozostaje bez odpowiedzi: który system potrafi prawidłowo, tanio i samodzielnie przetwarzać paczki w rzeczywistej pracy u klienta?