Figure 02

BMW スパルタンバーグ工場での板金部品ハンドリング

Figure 02 は、サウスカロライナ州スパルタンバーグの BMW 工場で、車体工場ラインの治具に板金部品を置く作業を行う様子が確認されています。この導入は Figure AI と BMW マニュファクチャリングが 2024 年 1 月に交わした基本合意書に基づきます。Figure は 2024 年 8 月に自律的な部品配置の映像を公開しましたが、BMW はサイクルタイム、不良率、ロボットが担当するシフト数を公表していません。

Helix VLA によるエンドツーエンドの生産

2025 年 2 月以降、Figure 02 は同社内製の Vision-Language-Action モデル「Helix」で動作しています。Helix は以前の OpenAI 音声連携を置き換え、車載の NVIDIA GPU 2 基のみで動作し、クラウドに依存しません。Figure は 2 台のロボットが文脈を共有して洗濯物をたたみ、買い物を片付けるデモを公開していますが、確認されている実生産の作業は BMW 車体工場のタスクだけです。

物流倉庫でのピッキングと配置

Figure はプロモーション映像でコンテナ搬送や小包の取り扱いを示しています。25 kg の定格可搬重量は、一般的な EC の上限までの小包やコンテナの重量をほぼ網羅します。ただし BMW 案件に匹敵する物流分野の実名顧客は発表されていません。Apptronik（Apollo）は GXO、Agility（Digit）は Amazon という倉庫顧客を公表していますが、Figure にはそれがありません。

両手での工具使用

Figure 02 のハンドは片手 16 自由度で、Figure 01 の 6 自由度から増えています。2024 年 8 月の公開では、両手間で物を受け渡す、工具を安定して保持しながら操作するといった両手作業が示されました。処理量の数値は公表されていません。ハンドの刷新は世代間で最も目に見える仕様変更のひとつです。

Helix 向けの社内データ収集

Figure は BMW での導入を、生産作業であると同時にデータ収集プログラムとしても位置づけています。各シフトから遠隔操作と自律動作のログが生成され、Helix の学習に供給されます。BMW ラインにおける監視付き遠隔操作と自律動作の時間比率は、Figure も BMW も公表していません。

Figure 01 — 2023 年 10 月公開

Figure 初の歩行試作機。6 自由度のハンド、単一のカメラ群を備え、自然言語のやり取りは遠隔の OpenAI 音声対話に依存していました。初期の Helix 学習データ収集に使われています。Figure は 2024 年後半に公開デモ映像を Figure 02 へ切り替えており、Figure 01 を社外顧客へ出荷したことはありません。

Figure 02 — 2024 年 8 月 6 日

アクチュエータ構成を刷新した第 2 世代。16 自由度のハンド、6 台の RGB カメラ、車載 NVIDIA GPU モジュール 2 基、300 分稼働をうたう 2,250 Wh バッテリーを搭載。重量は 70 kg、身長は 168 cm を維持しました。初期ソフトウェアでは会話処理を依然 OpenAI 経由で行っていました。

Helix VLA が OpenAI 連携を置き換え — 2025 年 2 月

Figure は社内の遠隔操作データで学習した自社製 Vision-Language-Action モデル「Helix」を発表しました。車載 GPU 2 基のみで動作する Helix により、実行時の OpenAI API 依存が解消されました。これは既に配備済みの Figure 02 に対するソフトウェア更新であり、新しいハードウェア改訂ではありません。

Figure 03 — 2025 年 10 月発表、予約受付中

家庭利用を狙った小型モデルで、新しいワイヤレス充電ドックと改良ハンドを備えます。執筆時点で Figure 03 は未出荷であり、詳細仕様も未公表です。企業向けの現行プラットフォームは引き続き Figure 02 です。両世代とも Figure の BotQ 拠点での生産が計画されており、同社は 4 年で 10 万台という目標を掲げています。

BMW マニュファクチャリング（サウスカロライナ州スパルタンバーグ）

Figure のどのプラットフォームについても、公に確認されている唯一の有償顧客です。Figure 自身の映像で確認できる作業は、車体工場の治具への板金部品の設置です。2024 年 1 月 18 日の基本合意書は、数量や期間について双方を拘束するものではありませんでした。2025 年半ば時点で、Figure はこの導入をまだ初期段階と説明しています。

Source: Figure AI プレスリリース（2024 年 1 月 18 日）、導入動画（2024 年 8 月）

Figure AI 本社（カリフォルニア州サニーベール）

社内開発と Helix 学習用の機体群の拠点です。Figure は本社で撮影した 2 台協調のデモ（洗濯物たたみ、買い物の片付け）を公開しています。社内機体の台数は公表されていません。

Source: Figure AI 公開動画、2024〜2025 年

その他の企業顧客

Figure は他の実名顧客を公表していません。CEO の Brett Adcock 氏はポッドキャストや X で追加の商業契約に言及していますが、Figure の公式資料に 2 社目の顧客ロゴは登場していません。

確認できる有償顧客が 1 社のみ

実名の商業導入は BMW スパルタンバーグだけです。これに対し Apptronik（Apollo）は GXO、Agility（Digit）は Amazon、Sanctuary（Phoenix）は Magna と、合わせてより多くの実名拠点を公表しています。公開情報で見る限り、Figure の導入密度は 26 億ドルというシリーズ B 評価額が示唆する水準より狭いといえます。

ROS 非対応で SDK も未公開

Figure 02 は Figure 独自スタックの上で Helix を動かします。ROS も ROS 2 も統合されておらず、サードパーティ開発者向けプログラムもありません。開かれたアクセスを求める大学研究室やインテグレーターは、Unitree H1、Agility Digit、Boston Dynamics Atlas Research に流れます。

視覚のみのセンシング

RGB カメラ 6 台のみで、LiDAR も構造光デプスもありません。これはテスラ Optimus と同じ方針であり、同じ制約を引き継ぎます。低コントラストや高反射の環境では既知の性能劣化があり、工場照明下での故障モード分析を Figure は公表していません。

電池稼働時間はメーカー公称値

300 分という稼働時間は Figure が示した数値で、デューティサイクル、積載条件、ハンド駆動負荷は明示されていません。BMW ラインでの板金ハンドリングにおける連続稼働時間の実測値は公表されていません。

性能指標が非公開

Figure は平均故障間隔、関節摩耗データ、稼働率、オペレーター介入なしで完了したシフト数のいずれも公表していません。これらがなければ、総保有コストを FANUC や ABB の産業用ロボット開示、あるいはボストン・ダイナミクスの Spot に関する報告と比較することはできません。

vs. Tesla Optimus Gen 2

テスラと Figure は視覚のみのセンシングと ROS 非対応という点で共通しますが、導入姿勢が異なります。Figure には実名の社外顧客（BMW）があり、テスラの約 300 台の Gen 2 はフリーモントとギガテキサス内部の機体群にとどまります。可搬重量はテスラが 20 kg、Figure 02 が 25 kg。一方でテスラは電池稼働時間を 480 分と、Figure の 300 分より長く公称しています。テスラが掲げる長期的な消費者向け目標価格は約 2 万ドル、Figure 02 の企業向け価格帯は 13 万〜15 万ドルです。両社は同じ最終形を、異なる出発点から目指しています。Figure は先に企業へ出荷し、テスラは自社工場の中で反復します。

vs. Boston Dynamics Atlas（電動版）

Atlas 電動版は 2024 年 4 月に油圧式を置き換え、NVIDIA Jetson Thor 上で動作し ROS 2 をサポートします。これは Figure とは正反対のスタック思想です。Atlas の可搬重量は 50 kg（Figure 02 の 2 倍）で、ボストン・ダイナミクスの数十年にわたる動的マニピュレーション研究を反映しています。Atlas 電動版は現代自動車グループに導入されており、性格としては Figure の BMW 案件に相当します。企業価格の差は大きく、Atlas 電動版は約 42 万ドル、Figure 02 は中央値でおよそ 14 万ドルと見られます。歩容ライブラリと動的性能を求めるなら Atlas、コストと Helix VLA スタックを求めるなら Figure という選択になります。

vs. Apptronik Apollo

Apollo と Figure 02 は、仕様が最も近い米国製ヒューマノイド 2 機種です。可搬重量はいずれも 25 kg、体格も 173 cm / 72 kg と近く、ともに製造と物流を狙います。Apollo は自社製 VLA ではなく Google DeepMind の Gemini 連携で動作します。Apptronik はメルセデス・ベンツと GXO Logistics での導入を公表しており、BMW 1 拠点のみの Figure より実名顧客の裾野が広いといえます。Apptronik は量産時に企業価格 5 万ドル未満を目標としており、Figure の現行 13 万ドル超の水準を大きく下回ります。資金面は逆で、Figure は 2024 年 2 月に評価額 26 億ドルで 6.75 億ドルのシリーズ B を調達、Apptronik は調達額では劣るものの、確認済みの顧客ロゴでは先行しています。