估值390亿美元的底气：Figure发布Helix 02模型，让机器人拥有‘物理直觉’

全球机器人行业的技术风向标正在发生剧变。

1月28日，人形机器人领军企业 Figure 正式推出了其最新一代端到端模型 Helix 02，并同步发布了一段震撼业界的演示视频。

对于普通观众而言，这段视频初看似乎只是机器人日常家务的展示：在厨房穿梭、整理餐具。然而，在视频结尾处，机器人展现出了一个极具突破性的‘拟人化’动作。

在关闭洗碗机门时，它并未像传统机器人那样机械地弯腰抓取，而是先顺势用脚尖顶了一下门板使其弹起，随后才从容完成关闭动作。这种动作逻辑背后，蕴含着从‘程序执行’到‘物理直觉’的本质飞跃。

过去，机器人的导航、行走与操作是相互孤立的。一类关注运动控制（如会跳舞但不具备交互能力的机器人），另一类关注精细操作（如会收碗但下半身固定的机器人）。

Helix 02 的核心突破在于：它彻底统一了运动与操作。这种‘全身联动’并非预设指令，而是机器人基于物理环境的自发决策。它意识到弯腰重心不稳，因此自主选择了最高效的辅助手段——用脚踢门。

2025年，Figure 的估值已飙升至390亿美元，远超国内头部企业。这一‘用脚关门’的小动作，或许正是解决‘机器人只会表演不会干活’痛点的关键，将引领下一波具身智能浪潮。

01 具身智能的‘大一统’时代

此次 Helix 02 采用纯粹的端到端架构设计。机器人的全景视觉、掌心视角及触觉传感器数据被实时输入神经网络，直接输出覆盖全身30个自由度的动作指令。

传统的 VLA 模型依赖海量特定任务数据，而 Helix 02 则是通过学习超过1000小时的人类全身动作数据，获得了通用的‘物理先验’。它学习的不是具体任务，而是人类运动的普适规律。

另一个细节同样令人惊叹：在关闭抽屉时，Helix 02 自发选择了用胯部顶推。这种‘移动操控一体化’解决了机器人领域最难的平衡干扰问题。机器人不再是‘先走再停再抓’，而是在移动中调整重心，在伸手时保持平衡。

正如 Figure 官方所述，真正的自主需要一个能同时推理全身的单一学习系统。Helix 02 证明了单神经网络可以掌控从手指微动到腿部支撑的所有细节。视频中连续61个无剪辑动作，标志着端到端控制已进入实用阶段。

02 神秘的 System 0：机器人的‘脊髓反射’

Helix 02 架构的核心在于新增的底层组件：System 0。这层神经网络取代了此前超过10万行的手工 C++ 物理代码，专门负责平衡与全身协调。

System 0 的运行频率高达 1000Hz，这意味着它能像人类的脊髓反射一样，在意识介入前就完成重心对冲。通过强化学习，模型自发掌握了力矩分配，使得机器人的动作不再僵硬，更像是有生命力的实体。

在三层架构中，System 2 负责宏观语义决策，System 1 负责将目标转化为轨迹，而 System 0 则是最后的‘物理屏障’。这种设计思路在 2026 年的 CES 上已成为主流技术路径，标志着机器人‘最后一毫米智能’的全面成熟。

03 全球最昂贵机器人公司的野心

除了卓越的控制算法，Figure 03 硬件平台同样不可小觑。其掌心集成的广角摄像头解决了‘自身遮挡’导致的盲区问题，配合指尖高灵敏度触觉传感器，使其能完成夹取单片药丸等极精细任务。

Figure 创始人 Brett Adcock 展现了极强的技术掌控欲。公司在2025年选择结束与 OpenAI 的合作，转而全力构建 Helix 这一属于物理实体的独立‘大脑’，实现了硬件、小脑与大脑的三位一体。

目前，Figure 已经制定了宏大的量产计划，目标是在四年内通过自有的 BotQ 工厂生产10万台机器人。从宝马工厂的组装线到普通家庭的护理，当机器人真正拥有了‘物理直觉’，人形机器人走进千家万户的倒计时或许已经开启。