人類 vs 人形機器人：Figure AI 10 小時倉庫分揀對決

這種任務在現實物流倉庫非常常見，因此也是觀察人形機器人是否能進入實際產業的重要指標。

最終結果：差距只有 192 件

10 小時結束後，兩者的成績幾乎不相上下：

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

換句話說，人類只領先 192 件包裹，約 1.5% 的差距。

在物流產業中，吞吐效率常常就是幾個百分點的差異，因此這樣的結果顯示：機器人已經非常接近人類的工作節奏。

人類會累，機器人不會

這場競賽的一個有趣細節是「耐力」。

• Aime 在 10 小時過程中有休息時間
• F.03 機器人則全程沒有停下

即使如此，人類仍然以微弱優勢勝出。

不過，這也凸顯機器人的潛在優勢：可以長時間不間斷運作。

Figure AI 之前的測試顯示，其機器人能夠連續工作 超過 24 小時，在直播示範中處理了 超過 30,000 件包裹。

如果在實際倉庫中輪班運作，這種耐力可能會逐漸轉化為效率優勢。

CEO 的解讀：「接近人類水準」

比賽結束後，Figure AI 創辦人兼 CEO Brett Adcock 並沒有把結果視為機器人輸掉。

他指出，在倉庫分揀工作中，人類員工平均速度大約是：

約 3 秒處理一件包裹。

而 F.03 的表現已經略低於這個數字，因此他認為這代表機器人在這個任務上已接近 「human parity（人類同級表現）」。

換句話說，在某些高度重複的工作場景中，機器人的效率已經進入與人類相同的區間。

為什麼這場對決受到關注

這場活動之所以引發科技圈討論，是因為它提供了一個少見的量化對比：人類與人形機器人同時做同一件實體工作。

從這個實驗可以看出三個訊號。

第一：速度差距正在縮小
機器人處理一件包裹約 3 秒，已經與許多倉庫工作者的平均效率相當。

第二：耐力可能是機器人的長期優勢
如果機器能持續工作數十小時甚至跨班運作，整體產能可能會逐漸超過人類。

第三：示範不等於真實倉庫
專家提醒，實際物流中心會遇到各種複雜情況，例如不規則包裹、錯誤分揀、安全問題、與人類員工協作等，這些仍是自動化系統的難題。

真正的結論

這場直播並沒有證明機器人已經能取代倉庫員工。

但它確實傳達了一個重要訊息：

在人類長期主導的重複體力工作中，人形機器人已經不再遠遠落後。

目前最合理的結論是：

• 在受控環境的分揀任務中，機器人已達到接近人類的效率
• 但距離能在真實物流系統中可靠、經濟地部署，仍然有一段距離

換句話說，這場「人類 vs 機器」真正展示的，不是誰贏誰輸，而是——兩者之間的差距已經縮小到令人難以忽視的程度。