10小时“人机对决”：实习生险胜 Figure AI 人形机器人

在物流行业中，这样的差距其实非常小，因为仓库效率通常以极其细微的吞吐量差别来衡量。

休息 vs. 持续运转

比赛中一个有意思的细节是两者的“体力差异”：

• 人类需要偶尔休息
• 机器人全程没有停下来

即便如此，人类最终仍略微领先。

但从企业角度看，机器人真正的优势可能在于耐力。

Figure AI 之前的直播测试显示，机器人可以连续工作超过24小时，在长时间运行中分拣超过3万件包裹。

这意味着在理论上，机器人可以跨多个班次持续工作，而无需疲劳恢复。

CEO 的解读：“接近人类水平”

比赛结束后，Figure AI 创始人兼 CEO Brett Adcock 并没有把结果看作机器人失败。

他指出，在类似的仓库任务中：

• 人类平均速度约 3秒/件包裹

而 F.03 的表现已经略低于这个数字，因此可以认为已经接近所谓的 “human parity（人类效率水平）”。

换句话说，在这种高度重复的工作中，机器人已经进入与人类相同的效率区间。

当然，人类在峰值速度上仍可能更快。

为什么这场实验值得关注

科技圈之所以关注这次直播，是因为它提供了一个非常直观的量化对比：

1. 机器人速度正在逼近人类
平均约3秒处理一个包裹，本身就是很多仓库岗位的典型节奏，而机器人已经接近这一水平。

2. 持续工作可能成为机器人的优势
人类需要休息，但机器人理论上可以连续运行多个班次。

3. 真实仓库远比实验复杂
专家提醒，这类演示通常在高度受控环境下进行。真实物流中心会出现各种复杂情况，例如：

• 形状不规则的包裹
• 意外错误或卡件
• 人机协作安全问题

这些仍然是机器人面临的重要挑战。

更现实的结论

这场直播并没有证明机器人已经准备好取代仓库工人。

但它确实说明了一点：

在某些高度重复的体力任务上，人形机器人已经不再明显慢于人类。

目前最合理的判断是：Figure 的 F.03 已经在受控分拣任务中接近人类表现。至于它是否能在真实仓库中稳定、经济地部署，仍然有待验证。

不过有一点已经很清楚——

人类与机器之间的效率差距，正在迅速缩小。