10小時「人類 vs 機械人」分揀大戰：實習生僅以192件險勝

最終成績：差距其實非常細

完成10小時之後，結果如下：

• Aime（人類實習生）：12,924 件包裹 — 平均 2.79 秒 / 件
• Figure F.03 機械人：12,732 件包裹 — 平均 2.83 秒 / 件

最後人類只係多咗 192 件，大約 1.5% 優勢。

換句話講，機械人嘅處理速度其實已經非常接近人類。對物流業嚟講，呢種吞吐量差距其實算相當細。

一個重要差別：休息 vs 不停工

比賽另一個有趣位係耐力。

• Aime 中途有休息
• 機械人全程冇停過

即使人類有休息時間，最後總數仍然略高。

不過機械人嘅優勢可能係長時間持續運作。Figure AI 之前做過其他直播測試，顯示人形機械人可以連續工作超過24小時，期間分揀超過 30,000 件包裹。

對企業而言，如果機械人可以長時間無疲勞工作，理論上可以跨多個班次運作。

CEO 點睇？「已經接近人類水平」

Figure AI 創辦人兼 CEO Brett Adcock 對結果並冇覺得輸咗。

佢指出，一般倉庫分揀員平均速度大約係：

約 3 秒處理一件包裹。

而 F.03 今次嘅速度其實已經低於呢個水平附近，因此佢認為機械人已經接近 「human parity（人類效率水平）」。

意思係：雖然最頂尖嘅人類仍然可能更快，但整體效率區間其實已經差唔多。

點解呢場比賽會引起關注？

科技界關注呢個活動，主要因為佢提供咗一個非常直觀嘅比較場景：人同機械人做完全一樣嘅體力工作。

有幾個值得留意嘅訊號：

1. 機械人速度已經貼近人類
平均三秒左右處理一件包裹，其實已經係不少倉庫工序嘅正常節奏。

2. 耐力可能會成為機械人優勢
人類需要休息，但機械人理論上可以長時間連續工作。

3. 示範環境未必等於真實倉庫
專家提醒，真正物流中心會遇到各種問題：奇怪形狀包裹、錯誤、突發狀況、同人類協作等，呢啲仍然係機械人面對嘅挑戰。

真正結論：差距正在縮小

呢場直播並冇證明人形機械人已經可以取代倉庫工人。

但佢確實顯示一個重要事實：

喺某啲高度重複嘅體力工作上，機械人已經唔再遠遠慢過人類。

目前最合理嘅解讀係——在一個高度控制嘅分揀任務中，Figure F.03 已經達到接近人類效率。但要真正投入現實物流運作，仲有不少技術同經濟問題需要解決。

唯一可以肯定嘅係：

人同機械人之間嘅效率差距，正變得愈來愈細。