200‑часовой марафон роботов Figure AI: почти человеческая скорость и минимальный отрыв человека

Однако существует и альтернативная оценка — 149 000+ посылок, что показывает, что точные цифры, озвученные во время трансляции, в разных публикациях немного расходятся.

Несмотря на эту разницу, ключевой результат остаётся тем же: роботы смогли работать более недели в режиме, похожем на реальную складскую смену, без телеметрического управления и без механических поломок.

Скорость работы — почти как у человека

Главным показателем эксперимента была пропускная способность.

Figure AI ранее заявляла, что их система сортировки достигла «человеческого уровня» производительности — менее трёх секунд на одну посылку. Это примерно соответствует скорости складских работников на смене.

Во время демонстрации робот выполнял типичную для логистических центров цепочку действий:

• распознавал посылку визуально
• поворачивал её так, чтобы был виден штрих‑код
• сканировал или проверял этикетку
• отправлял посылку на нужную линию конвейера

Поддерживать темп около 3 секунд на отправление на протяжении сотен тысяч операций означает, что речь идёт не о коротком показе скорости, а о устойчивой промышленной производительности.

Нейросеть Helix‑02 — «мозг» робота

Ключевую роль в работе F.03 играет разработанная компанией система Helix‑02.

Это так называемая модель Vision‑Language‑Action (VLA) — нейросетевая архитектура, которая объединяет восприятие, понимание задач и управление движением в единой системе. Вместо отдельных модулей используется одна обученная модель, которая напрямую преобразует входящие данные с камер в действия робота.

По сути, система работает по принципу «из пикселей — в действия»:

• камеры и сенсоры воспринимают окружающую среду
• модель интерпретирует задачу
• нейросеть формирует движения рук и корпуса

Это позволяет роботу работать с разными типами упаковок — коробками, конвертами или мягкими пакетами — и автоматически менять способ захвата и ориентации посылки для сканирования.

Соревнование «человек против машины»

Чтобы сравнить производительность напрямую, компания провела 10‑часовое соревнование между роботом F.03 и стажёром компании по имени Aime.

Задача была одинаковой: сканировать каждую посылку и отправлять её на правильную линию конвейера.

Итог оказался очень близким:

• Человек: 12 924 посылки (≈ 2,79 секунды на посылку)
• Робот F.03: 12 732 посылки (≈ 2,83 секунды на посылку)

Человек победил всего на 192 посылки — это примерно 1,3 % разницы за всю смену.

То есть робот работал почти с той же скоростью, но в этом конкретном испытании немного уступил человеку.

Почему этот тест важен для логистики

Гуманоидные роботы существуют уже много лет, но большинство демонстраций раньше длились минуты или часы, а не дни.

Эксперимент Figure показывает сразу несколько важных тенденций:

1. Выносливость
Непрерывная работа 200 часов показывает, что механика и системы управления способны выдерживать длительные производственные циклы.

2. Почти человеческая производительность
Скорость около 3 секунд на посылку означает приближение к реальной эффективности складских работников.

3. Автономность
По сообщениям компании, роботы работали без телеметрического управления, а все решения принимала система ИИ непосредственно на борту.

В совокупности это указывает на переход гуманоидных роботов от демонстрационных роликов к практическим задачам складской автоматизации.

Важная оговорка

При этом большинство данных об эксперименте основано на демонстрациях и публикациях самой компании, а не на независимых промышленных внедрениях.

Поэтому тест скорее показывает быстрый прогресс технологий, чем доказывает, что гуманоидные роботы уже готовы массово заменить людей на складах.

Тем не менее разница в соревновании — всего несколько сотых секунды на посылку — показывает, что разрыв между человеком и гуманоидным роботом в логистических задачах теперь измеряется секундами, а не порядками величины.