Figure：具身智能垂直整合模式的领军者

在全球具身智能的激烈竞争中，一家名为Figure的企业脱颖而出，成为备受瞩目的超级独角兽。

Figure近期完成了10亿美元的C轮融资，投后估值飙升至390亿美元，彰显了市场对其前景的极大信心。

此轮融资由Parkway Venture Capital主导，跟投方阵容豪华，包括Brookfield Asset Management、NVIDIA、Macquarie Capital、Intel Capital、Align Ventures、Tamarack Global、LG Technology Ventures、Salesforce、T-Mobile Ventures以及Qualcomm Ventures等知名机构。

早在2024年2月，Figure就获得了6.75亿美元的B轮融资，投资者包括Microsoft、OpenAI Startup Fund和杰夫·贝索斯等，而C轮的主要参与方Parkway Venture Capital、Intel Capital、Align Ventures也延续了之前的支持。

尽管具身智能在全球范围内都是热门赛道，但Figure连续获得巨额融资的现象依然罕见，其发展势头堪比大模型领域的OpenAI。众多顶尖投资机构青睐它的原因何在？它的核心优势与护城河又体现在哪些方面？

软硬件深度垂直整合：具身智能领域的特斯拉范式

2022年，Brett Adcock创立了Figure，并明确了公司的终极使命：应对劳动力短缺挑战，提升人类整体福祉。

他曾阐述：“体力劳动成本约占全球GDP的50%（约42万亿美元/年），是商品和服务价格的主要构成。当机器人成为劳动力的一部分，劳动成本将显著下降；未来，如果机器人能够自主制造机器人，人类甚至可能完全退出生产环节——这将进一步推动价格下降。机器人能替代危险和不适宜的工作，最终让人类追求更幸福、更有意义的生活。”

为此，他仿效特斯拉，制定了清晰的Master Plan：  

第一阶段：“开发功能完备的机电一体化人形机器人。”

第二阶段：“实现类人的灵巧操控能力。”

第三阶段：“将人形机器人集成到实际劳动场景中。”

Brett Adcock是一位成功的连续创业者，其创立的Archer以27亿美元上市，Vettery则以1亿美元被收购。他组建的团队汇聚了来自波士顿动力、特斯拉、谷歌DeepMind以及Archer Aviation的顶尖AI与机器人专家。

Figure创始人Brett Adcock（来源：Figure）

在初创期，创始人的背景与团队实力是投资人决策的关键依据。Brett Adcock的创业经验、强大的团队配置以及清晰的战略规划，都是吸引早期投资的重要因素。

垂直整合构建飞轮效应与闭环，形成高竞争壁垒

然而，Figure在B轮和C轮获得科技巨头巨额投资及合作，其基础已不仅是团队，更是技术与产品的核心竞争力。Figure的核心优势在于其软硬件深度融合的垂直整合战略，以及对该战略的高效执行。

相比纯软件领域，垂直整合在硬件行业中更容易建立优势，苹果和特斯拉便是典范。

苹果从自研芯片、封闭操作系统到App Store生态，掌控了从底层硬件到顶层软件的全链条，实现了软硬件的无缝协同，创造了难以复制的用户体验与品牌溢价。

特斯拉则通过全栈自研的自动驾驶系统、电动汽车制造及Robotaxi服务，形成了数据驱动进化的飞轮，整车销售和服务为技术迭代提供了强劲现金流，规模化后更能大幅降低成本。

在具身智能行业，多数公司专注于产业链的某个环节。例如，大脑（模型）方面有Google DeepMind的RT系列模型及其衍生的Physical Intelligence；感知方面有Zivid的3D相机；移动方面有Agility Robotics；灵巧手方面有RightHand Robotics。

而Figure则自研机器人本体和智能模型，更进一步，它还拥有自建算力设施、大规模制造能力，并且已在自有工厂中利用机器人制造机器人。

这构成了完整的飞轮效应与闭环：自研本体与模型优化协同，实现最佳性能；自有算力与制造能力长期可控且成本优化；机器人参与制造既验证了场景能力，又为模型进化提供了数据反哺。

这正是特斯拉的成功路径，也是Figure构建核心壁垒的关键战略。

为AI设计的躯体、具备思考能力的大脑、可实现自我复制的工厂

Figure的机器人本体，当前型号为Figure 02；下一代Figure 03已完成设计，它是一个完全机电一体化的人形机器人，手部也为自研。

除了功能升级，制造工艺的变革更为显著。Figure 02采用高成本、低效率的CNC加工，仅限于小规模生产；而Figure 03转向模具化工艺（如注塑、压铸），以往需一周CNC加工的零件，现在用模具可在20秒内完成，为实现机器人规模化生产奠定了基础。  

此外，Figure开发了F.03电池系统，电量2.3千瓦时，支持机器人峰值性能运行5小时，并正进行UN38.3和UL2271双重安全认证，成本比上一代降低78%。

Figure机器人的智能由Helix系统驱动，这是一个通用的视觉-语言-行动（VLA）模型，具备多项创新特性。

Helix采用“系统1（快速反应）+系统2（深度思考）”架构：系统2是一个70亿参数的VLM模型，负责场景理解与语言解析；系统1是一个8000万参数的Transformer模型，负责将语义转化为精确、连续的机器人动作。

Helix通过完全端到端训练，仅用一套神经网络权重即可学习所有行为，无需针对特定任务微调。在它驱动下，机器人能完成物流分拣、叠衣、装洗碗机、自主导航等多样任务。

此外，Helix支持零样本多机器人协调，为实现机器人大规模协同作业提供了可能。

Figure相比其他海外公司，一个突出优势是自有的大规模制造能力，由BotQ工厂实现。据悉，BotQ第一代生产线年产能可达12000台人形机器人。

BotQ工厂的创新在于将Figure机器人集成到装配线中，它们可参与关键部件组装和物料搬运。通过机器人制造机器人，不仅加速生产，更为未来自主制造铺平道路。

更深层地，机器人在产线上实操积累了海量数据，可反哺优化Helix系统；Figure还与Brookfield合作，在其住宅、商业和物流设施中采集人类活动数据，由于人形机器人与人类视角和运动学相似，这些数据能有效迁移知识。基于这两大数据源，Figure有望构建超大规模机器人数据集。

相比传统依赖人工标注的数据训练，这种方式是无编程、无监督的，可谓开启了具身智能领域新的Scaling Law。

自研本体、自研模型、具备规模制造能力的自建工厂、场景验证与数据采集环境——将这些要素垂直整合，正是Figure的护城河与差异化优势，也是其估值达390亿美元的逻辑所在。

AI硬件正在重塑物理世界

在具身智能领域，实施软硬件垂直整合路线，不仅需要设计能力，更依赖制造能力、场景落地和产业链整合。巧合的是，中国市场的制造能力与产业链优势显著，且具备成本效益，这为中国具身智能创业者提供了沃土。

目前，宇树科技、银河通用、智元机器人、逐际动力等中国公司也选择了软硬件结合的垂直整合路径。

垂直整合之路并非坦途，为何这些公司仍要选择？因为攻克软件、硬件、产业链、场景、数据等系列难点后，就能在AI时代建立深厚护城河。  

这一逻辑不仅适用于具身智能，也适用于重塑物理世界的Physical AI及AI原生硬件。

正如阿尔法公社合伙人刘罡所言：“从硬件到具身智能。传统硬件是被动的工具，而AI原生硬件则是主动的智能体。硬件只是一个开始，是AI感知和影响物理世界的’触手’，未来将沿着‘单点硬件→智能体→具身智能平台’这条路径不断进化。我们看到的不仅仅是产品升级，更是一个全新的计算范式的诞生——从Marc Andreessen的‘软件吞噬世界’，到我们未来将要看到的‘AI硬件重塑物理世界’”