幾小時前，人形機械人公司 Figure宣佈完成驚人的6.75億美元 B輪融資，公司估值達到更驚人的26億美元。一眼望去，感覺半個矽谷科技圈的腕兒都投了它：微軟、英特爾、OpenAI Startup Fund（也投了1X）、Amazon Industrial Innovation Fund（也投了 Digit）、英偉達、貝索斯、「木頭姐」的方舟投資、Parkway Venture Capital、Align Ventures等。
自2023年1月退出隱身模式以來，Figure一直走在火熱的上市道路上。到目前為止，公司一共發佈了三個視頻。兩個最新視頻展示了人形機械人 Figure01如何做家務（製作咖啡）和打工（搬運空箱）——在觀察人類煮咖啡、搬運箱子的視頻後，機械人學會了這些任務。
在2月27日的視頻里，Figure01自主完成了一個典型的物流環節任務，搬運空箱。當然，速度還是比人類慢了很多，有待提升。目前，Figure01已經開始在寶馬位於南卡羅來納州斯帕坦堡的汽車工廠接受測試。
大家可能也注意到機械人身後有一條長長的線。目前，機械人身上攝像頭的數據是在體外進行處理的，行動規劃和控制是在軀幹里的計算機上完成的。未來所有工作都會在軀幹里的計算機上完成，機械人將是無繩的。也許你會好奇，如果突然把一個保齡球放進空箱子裏會發生什麼？機械人目前還不會對類似巨大的未知干擾做出反應，很可能會最終放下空箱，保持站立，並中止任務。
1月5日的視頻里，Figure01已經會做咖啡，完全自主實現。
製作過程中，Figure01能自主調整動作不準確的地方（左圖部分），無需任何人為遠程遙控。
2023年10月，Figure發佈了第一個有關 Figure01的視頻，當時這台人形機械人花了1年的時間學會走路。沒錯，才1年時間，波士頓動力可是花了20來年。
兩個最新視頻的精華在於實現不同任務背後的通用方法。這些複雜、靈活的任務很難用傳統編程方法實現，Figure證明透過端到端的神經網絡（輸入視頻、輸出行動軌跡），機械人在經過數小時訓練後就能掌握這個技能。雖然展示的只是做咖啡、搬運箱子，但可以輕鬆擴展到疊衣服、拾取物品等其他常見任務——只要獲取到人類數據，就能端到端地訓練機械人掌握整個技能。這與1X EVE、Digit掌握新技能的路子是一樣的。
另外，最新的兩個視頻中，Figure01都是完全自主地執行任務。所謂「完全自主」，是指只需將機械人放在地面上（無論放在屋裏什麼地方），在沒有其他用戶輸入的情況下，直接按開始就行。在訓練過的大型視覺語言模型( VLM)幫助下，人形機械人會先識別、定位目標箱子，然後推理合適的拿放姿勢。接下來，Figure01會導航自己到目標跟前，檢測抓取點和手部力量，嘗試抓取成功並將箱子放到傳送帶上。
這些技術亮點也是 Figure今天宣佈融資消息的同時，也和一直希望回歸機械人領域的 OpenAI達成合作協議的重要因素——將 OpenAI的研究與 Figure的機械人經驗結合起來，為人形機械人開發下一代 AI模型。OpenAI也希望將自己的高性能多模態大模型擴展到機械人領域。
谷歌 DeepMind已經在做這方面的工作，Figure正與 OpenAI研究人員合作，將下一代多模態模型放到 Figure機械人身上。期間涉及到的模型訓練、存儲、部署以及伺服器等基礎設施調用，將使用另一個投資人——微軟的雲服務。
「這項投資，加上我們與 OpenAI和微軟的合作，確保我們做好充分準備，將具身 AI帶入真實世界，對人類產生變革性影響，" Figure創始人兼 CEO Brett Adcock說。目前，公司約有80人，一些員工來自波士頓動力、谷歌 DeepMind和特斯拉。
Brett Adcock是一名成功的連續創業者，號稱「飛行出租車」先驅，2022年低調創辦了 Figure AI。創辦之前，他曾到訪加州理工學院 Aaron Ames教授領導的機械人實驗室 AMBER，想聽聽這位頂尖雙足機械人學家、也是波士頓動力創始人 Marc Raibert的學生，對人形機械人商業化所面臨挑戰的看法。
後來，他又從從頂尖的人類和機器認知研究所（ IHMC）挖來資深機械人學家 Jerry Pratt擔任公司 CTO，後者將20多年的人形機械人開發經驗帶到了公司。
2023年5月，Figure AI完成了 Parkway Venture Capital領投的7000萬美元融資，兩個月後，英特爾又投了900萬美元。不久就有了 Figure01會走路的視頻。
通常，人們認為兩條腿走路是最難的部分，這在十年前是正確的，但現在不是了。
創立公司之初，Brett Adcock曾認為人形機械人的硬件發展要快於軟件，訓練機械人做家務會耽誤將人形機械人推向市場的時間。但 ChatGPT的出現改變了他的想法，我們可能會擁有能在機械人硬件上運行、反映真實世界的可靠的 AI。為此，公司需要可靠的硬件、龐大的訓練集，並製作更多的機械人——機械人集群擴大後，它們就能從中收集更多數據，訓練機械人獲得更好的性能。
Figure表示，他們將利用這筆新的融資「擴大 AI訓練、機械人製造、擴大工程人員數量和推進商業部署工作」。它們希望在2024-2025年將機械人推向市場。和 OpenAI的合作將「通過增強人形機械人處理和推理語言的能力來幫助加速 Figure的商業化進程」
