Figure AI 棄 OpenAI 自造大腦,估值達 390 億美元

Figure AI 在 2025 年 9 月完成了 C 輪融資,超過 10 億美元到帳,估值定格在 390 億美元(約合 2800 億人民幣)。

這個數字放在人形機器人賽道裡,已經大到有點嚇人。

但更值得說的,不是錢,而是他們做的一個決定:徹底切斷與 OpenAI 的合作,把 AI 大腦這件事從頭自己做起。

為什麼要甩掉 OpenAI

Figure AI 與 OpenAI 的合作是在 2024 年初宣布的,OpenAI 為 Figure 的機器人提供語言能力——讓機器人能聽懂人說話、執行語言指令。

然後在 2025 年 2 月,合作結束了。

Figure 的 CEO Brett Adcock 在採訪中給了一個聽起來很務實的解釋:大型語言模型這個問題,已經沒那麼難了。他們真正需要解決的,是讓機器人以每秒 200 次以上的頻率做出運動決策——這種高速即時控制,是 LLM 根本達不到的節奏。

所以他們自行開發了 Helix。

Helix:三層神經網路架構

Helix 是 Figure 自研的視覺-語言-動作(VLA)模型,本質上是一套分層控制系統:

層級 頻率 職責
System 2 視覺推理 70 億參數 VLA 模型,負責高層規劃與語言理解
System 1 200 Hz 即時運動策略,快速回應環境變化
System 0 1000 Hz 底層平衡控制與物理接觸處理

這個三層設計的核心邏輯,是把「想什麼」和「怎麼動」拆開來跑,不讓推理延遲拖累即時控制。

System 2 跑著一個 70 億參數的語言-視覺-動作模型,負責看場景、理解指令、規劃動作序列。System 1 以每秒 200 次的頻率把那些規劃轉化成實際運動命令。System 0 以每秒 1000 次的頻率管著平衡和力回饋——這個頻率,與人類肌肉反射大概在同一個量級。

「大型語言模型已經不是主要瓶頸,讓機器人以高頻率穩定控制身體才是真正的挑戰。」——Brett Adcock,Figure AI CEO

Figure 03:瞄準家庭市場

Figure 03 是 Figure 的第三代機器人,目標是進入家庭場景。

基本參數:

  • 身高 168 公分,體重 60 公斤
  • 全身覆蓋軟質可洗紡織網,沒有夾傷點,適合在有兒童和寵物的環境中使用
  • 每隻手 20 個自由度,指尖有觸覺感測器,可以感知低至 3 克的力
  • 電池續航約 5 小時

觸覺感測這點值得單獨拿出來說。3 克的感知精度,意味著機器人可以在沒有明確程式設定的情況下處理雞蛋這類易碎物品——不是預先設定「雞蛋用多大力」,而是靠感測器即時回饋來決定力度。這在以前需要大量手動標定,現在透過感知回饋就能做到。

Figure 放了一段 4 分鐘的未剪輯影片,機器人在卸碗櫃、疊衣服、裝洗碗機——動作流暢度比大多數競爭對手的展示要自然一些。

Figure 計劃 2026 年生產 12,000 台,售價目標是 2 萬美元(約合 14.5 萬人民幣)。

誰在掏錢

C 輪融資的投資方陣容相當有意思:NVIDIA、英特爾資本、高通風險投資、Salesforce——一堆硬體和軟體巨頭都進來了。

Brookfield 資產管理也參與了,這是個管理超過 9000 億美元資產的機構,代表更傳統的大資本開始認真看待機器人這個方向。

總體融資數據:總融資超過 19 億美元,估值 390 億美元。

BotQ 工廠與規模化挑戰

Figure 在加州建了一個名為 BotQ 的機器人工廠,目標是 4 年內生產 10 萬台,平均每年 2.5 萬台。

對比參考:

  • 波士頓動力 Atlas 已經宣布在現代汽車的產能目標是每年 3 萬台
  • Figure 的 BotQ 工廠仍在爬坡階段
  • 2026 年 12,000 台的計劃中,有多少會真正送到客戶手裡,目前沒有公開數據

390 億美元估值 ÷ 4 年 10 萬台 = 每台機器人背負的資本壓力大約是 39 萬美元。

這不是說 Figure 不值這個錢,但意味著他們需要在技術、產能、價格三個維度同時證明自己。

家庭場景是最難的那條路

人形機器人現在能感覺到「不管結果怎樣必須衝」的氛圍。Tesla Optimus 的進度比預期慢(2026 年第一季仍在研發階段),波士頓動力 Atlas 走工業路線,1X Technologies 走輕量路線。

Figure 選了一個最難的切入點:家庭場景。

家裡的東西擺放比工廠流水線隨機得多,小孩和寵物會製造各種意外情況,壞了要修太麻煩,一般用戶不會容忍漫長的除錯和等待。這些都比工業部署難處理。

2 萬美元的價格點:比 Tesla Model 3 便宜,比高階家用電器貴很多。最終誰來買單,還需要時間確認。

但 Helix 的三層架構,以及 Figure 放棄「用 LLM 做全部事情」的那個判斷,目前是這個賽道裡技術路徑最清晰的公司之一。

參考來源:Figure AI Series C Announcement(figure.ai);The Domestic Robotics Revolution: Figure AI Unveils Figure 03 and the Helix Unified Brain(Financial Content / TokenRing);CocoLoop、Figure AI: The $39B humanoid robot startup explained(eesel.ai)