Человек vs. робот: что показал 10‑часовой эксперимент Figure AI на складе

Figure AI провела необычный эксперимент: в прямом эфире гуманоидный робот Figure 03 (F.03) соревновался со стажёром по имени Aime в сортировке посылок на складе. Задача выглядела простой — поднимать посылки и отправлять их на правильную линию — но испытание длилось 10 часов подряд. Итог оказался неожиданно близким.

Человек выиграл, но с очень небольшим преимуществом. Это сделало эксперимент одним из самых наглядных сравнений реальной производительности человека и гуманоидного робота в повторяющейся физической работе.

10 часов одной и той же операции

Организаторы специально выбрали простую, повторяющуюся задачу, чтобы измерить один ключевой показатель — сколько посылок можно обработать за длительную смену. Оба участника выполняли одинаковые действия: брали коробку, ориентировали её и отправляли на конвейер или линию сортировки.

Итоговые результаты

После десяти часов непрерывной работы разница оказалась минимальной:

• Aime (человек): 12 924 посылки — примерно 2,79 секунды на посылку
• Робот Figure F.03: 12 732 посылки — примерно 2,83 секунды на посылку

Разрыв составил 192 посылки, то есть около 1,5% преимущества у человека.

Для складской логистики это очень небольшой разрыв: в таких системах производительность часто измеряется буквально в секундах на операцию.

Перерывы против непрерывной работы

Особенно интересным оказалось различие в выносливости.

• Человек периодически делал перерывы во время длинной смены.
• Робот работал непрерывно, без отдыха.

Несмотря на паузы, стажёр всё равно завершил соревнование немного впереди. Но сам факт, что робот держал почти тот же темп без остановок, показывает ключевое преимущество автоматизации — возможность работать очень долго без усталости.

Компания уже демонстрировала это в других тестах. В отдельных прямых трансляциях роботы Figure сортировали посылки более 24 часов подряд, обработав десятки тысяч отправлений без остановки.

Что сказал CEO Figure AI

После эксперимента основатель и CEO Figure AI Бретт Адкок (Brett Adcock) не рассматривал результат как поражение робота. Наоборот, он назвал его признаком прогресса.

По его словам, в реальных складских условиях люди в среднем сортируют посылки примерно за три секунды на единицу в течение всей смены. Производительность F.03 — чуть быстрее этого порога — показывает, что робот приблизился к «человеческому уровню» (human parity) в этой конкретной операции.

При этом Адкок отметил, что пиковая скорость человека всё ещё может быть выше, особенно на коротких интервалах.

Почему этот эксперимент обсуждают

Подобные демонстрации привлекают внимание, потому что обычно сравнить человека и робота в одинаковых условиях довольно сложно. В данном случае эксперимент дал редкую количественную и публичную метрику.

Есть несколько выводов, которые обсуждают наблюдатели отрасли.

Роботы уже близки к человеческой скорости

Темп примерно одна посылка каждые три секунды считается типичным для некоторых складских задач. То, что робот почти сравнялся с человеком, говорит о заметном прогрессе в роботизированном зрении, манипуляции объектами и координации движений.

Выносливость может стать главным преимуществом

Даже если человек немного быстрее, робот потенциально может работать несколько смен подряд без усталости, что теоретически повышает суммарную производительность.

Демонстрация — не полноценный склад

Эксперты также предупреждают, что подобные тесты проходят в контролируемых условиях. Настоящие логистические центры гораздо сложнее: разные формы посылок, неожиданные ошибки, требования безопасности и взаимодействие с людьми. Эти факторы всё ещё остаются серьёзным вызовом для автономных роботов.

Главный вывод

Этот эксперимент не доказал, что гуманоидные роботы готовы заменить складских работников. Но он показал важную тенденцию: в узких, повторяющихся задачах машины уже почти не уступают человеку по скорости.

Поэтому наиболее осторожная оценка сегодня звучит так: гуманоидные роботы вроде Figure F.03 достигли почти человеческой производительности в строго ограниченной задаче. Насколько это превратится в надёжную и экономически выгодную работу на реальных складах — вопрос, на который индустрия пока только ищет ответ.