X Square 機器人速度勝過 Figure，但真正關鍵的分數還沒分出高下

X Square Robot 在 2026 年 8 月 12 日的直播中交出了一個非常吸睛的數字：未剪輯、完整一小時內處理 1,816 件包裹，並宣稱成功率超過 98%。12 按每小時換算，這比 Figure AI 以 249,560 件包裹、連續自主運作 200 小時所得的平均每小時 1,247.8 件，高出約 45%。

但這還不能算是 X Square 對 Figure 的全面勝利。

X Square 展示的是一套固定、針對包裹導入流程打造的雙臂工作站能有多快；Figure 展示的則是人形機器人能否長時間自主執行物流工作。兩項成果都具備意義，只是測量的能力不同。

先看懂兩組數字

X Square 的系統由兩支固定式六軸機械臂與簡易夾具組成，負責辨識包裹、抓取、重新調整方向，再將包裹送入輸送帶與掃描流程。公司表示，系統能處理不同尺寸、形狀、材質與重量的包裹，也包含軟包裹，以及需要調整方向才能完成後續掃描的紙箱。34

1,816 件包裹在 60 分鐘內完成，等於平均每件約 1.98 秒。直播中設定的目標是每小時 1,248 件，幾乎正好對應 Figure 在更長時間測試中的平均值。

Figure 的 Figure 03 人形機器人執行的是相近但不完全相同的物流任務：拿起包裹、辨識或調整條碼方向，再把包裹放到輸送帶上。早期直播報導的速度約為每件 2.6 秒；若以最終公布的 249,560 件除以 200 小時計算，整體平均則是每小時 1,247.8 件，或每件約 2.89 秒。56

所以，算術本身沒有問題；問題在於，這不是完全對等的比較。

為什麼兩台機器人其實在解不同的問題？

固定式工業工作站可以圍繞一條輸送帶、一個工作範圍與一套高流量流程進行設計。機械臂不需要行走、維持平衡、避開障礙物，也不必攜帶自己的電池與完整移動系統。短而重複的運動軌跡，可以針對速度進行高度最佳化。

人形機器人則是以更高的機械複雜度，換取移動能力，以及在為人類設計的環境中工作的可能性。雙腿、平衡控制、機載電力、安全系統與更廣的可達工作空間，可能讓平台更具適應性；但這些設計也帶來固定式工作站不必承擔的成本與效能限制。

這個差異直接關係到商業模式。對於場地布局固定、包裹量很高的物流中心，專用雙臂工作站可能更划算。相反地，如果客戶不希望重新設計場地，或希望同一台機器在不同工作區之間移動，人形機器人的價值就可能更高。

WALL-B 的示範透露了什麼？

X Square 將這套物流系統描述為 WALL-B 具身 AI 模型與自研六軸機械臂的結合。公開示範中，系統處理了多種包裹，並在出現路由或搬運錯誤後可見地進行修正，之後繼續工作。37

這種恢復能力，是封閉迴路系統的有用證據：感知、動作與修正似乎能夠連續運作，而不是遇到第一個意外就停止。相較於完全乾淨、經過剪輯的宣傳片，未剪輯直播的說服力確實更高。

但單憑直播，仍無法證明其底層能力具有廣泛泛化性。觀眾無從判斷，系統究竟主要依靠可跨任務轉移的學習策略，還是由學習式感知搭配特定任務的運動基元、狀態機與例外處理規則。直播也沒有完整揭露重試、誤分流、人工介入、包裹損壞或恢復時間的分布。8

因此，WALL-B 優於傳統腳本式自動化的說法，不能只靠這場測試定論。這場示範證明的是一套整合能力不弱的系統，而不是它能否在不同機器人本體、倉庫布局或任務中原樣複製同樣表現。

處理速度與續航力，是兩張不同的成績單

X Square 宣稱的「超過 98% 成功率」是一個強烈的標題數字，但公開結果沒有提供標準化的失敗分類。外界仍不清楚，重試、暫時誤分流、可恢復錯誤、人工協助，或最終未正確抵達輸送線終端的包裹，分別如何被計算。28

Figure 的核心優勢則在另一個維度。據報導，三台 Figure 03 人形機器人在連續 200 小時的自主物流測試中，處理了接近 25 萬件包裹，期間沒有發生硬體故障。910

對物流客戶而言，續航力很重要，因為真正需要的不是一分鐘或一小時的峰值速度，而是跨班次、充電、維護與不同故障條件下仍可預測的運作。不過，Figure 的 200 小時結果，也沒有證明其包裹組成、方向調整難度、有效良率與例外處理方式，和 X Square 的一小時測試完全一致。

在兩家公司都尚未公布足夠標準化資料之前，還不能判定誰是通用意義上的贏家。

兩種不同的機器人路線

Figure 押注的是人形機器人：以可移動、接近人類形體的平台，在既有的人類工作環境中執行任務，並逐步跨場景工作。

X Square 的公開策略則更偏向模組化與多元化。公司一方面讓 WALL-B 應用於不同的實體工作，另一方面持續開發機器人本體、資料系統與工業部署。即使長期目標是通用型具身智慧，高吞吐量物流工作站也能先成為具商業吸引力的切入點。1112

這項策略帶來一個重要含意：固定式包裹工作站的成功，代表一個可行的應用場景，卻不等於同一套策略不需重大調整，就能在家中、人形機器人身上或非結構化倉庫中運作。

經濟效益仍缺少關鍵答案

每小時處理件數只是自動化商業模型的一部分。當物流場地有穩定高流量、既有輸送帶介面，而且可以工程化設計布局時，固定式雙臂工作站通常較容易建立投資理由。但它的實際回報仍取決於採購或租賃成本、整合費用、維護、有效運轉率、替代的人力，以及正確處理的包裹數量，而不只是表面速度。

人形機器人未來或許能覆蓋更多環境，但必須證明移動性與彈性能抵銷額外的硬體和控制複雜度。它的價值，取決於能否減少場地改造需求，或以固定式自動化無法負擔的成本完成更多任務。

X Square 表示，WALL-B 物流系統已在實際包裹分揀線上運作；公司之後也將公開挑戰延長至五小時，完成 10,000 件包裹，耗時 5 小時 14 分 1 秒。這些結果值得注意，但目前仍缺乏獨立驗證的生產規模運轉率與投資報酬資料。13

X Square 的快速成長為何值得關注？

這場直播出現之際，X Square 正處於快速擴張階段。這家深圳公司成立於 2023 年 12 月，截至 2026 年 6 月已連續完成四輪融資，最後一輪為 C 輪；報導稱其估值已超過人民幣 200 億元，約合 28 億美元。1415

據報導，公司的歷輪投資者包括多家中國大型科技與投資集團。這些資金讓 X Square 得以採取雙軌策略：先在具商業吸引力的場景部署專用系統，同時持續建構基礎模型、資料基礎設施與更通用的機器人本體。1516

融資規模本身不能證實技術宣稱，但能解釋 X Square 為何可以同時追求短期物流收入，以及長期通用機器人願景。

直播競賽正在改變機器人評測方式

兩場直播都顯示，機器人產業的展示方式正從短片式宣傳，轉向未剪輯、具時間標記、同時公布處理量與持續時間的操作測試。這比只看幾十秒的精華影片更有參考價值。

但如果要建立真正可比較的排行榜，至少還應統一以下條件：

• 包裹的尺寸、重量、材質與分布；
• 進料速度與輸送帶配置；
• 機器人數量及硬體配置；
• 成功處理、重試、損壞與誤分流的定義；
• 人工協助與遠端操作紀錄；
• 充電、維護與替換流程；
• 以數天或數週計算的運轉率；以及
• 每件正確處理包裹的設備成本與能源消耗。

在這些細節公開之前，公司自行舉辦的直播應被視為性能展示，而非受控的正面對決基準。8

公平的結論

就目前公開資料來看，X Square 在固定式包裹導入工作站的一小時吞吐量上佔優：每小時 1,816 件，宣稱成功率超過 98%。Figure 則在人形機器人的自主續航方面佔優：在沒有報告硬體故障的情況下，200 小時處理近 25 萬件包裹。

這些示範與其說揭示哪家公司打造了「全面更好的機器人」，不如說揭示兩種設計分別針對哪類工作進行最佳化。X Square 的成果偏向專用工業吞吐量；Figure 的成果偏向移動式具身能力與長時間運作。

真正決定商業成敗的問題仍未回答：在真實客戶現場中，哪一套系統能以可負擔的成本，獨立且正確地處理包裹？