Figure 03

由 Helix VLA 驱动的家务作业

Figure 03 是 Figure 首款主要面向非结构化家庭作业设计的平台——分类洗衣、装填洗碗机、收拾整理、摆放餐具，以及在房间之间取送物品。任务运行在 Helix 之上，这是 Figure 自研的视觉-语言-动作模型，它从遥操作示范中学习，而非依靠脚本化编程。Figure 已发布在森尼韦尔实验室拍摄的家务流程演示影像，但未公布各项任务的成功率、单项任务平均耗时，也未说明 Helix 在两次人工重置之间能自主运行多久。

依靠无线充电实现连续工作周期

感应充电线圈内置于脚掌之中。机器人在任务间隙自行走上一块 2 千瓦的充电垫，Figure 之所以如此设计，正是为了免去人工插拔电源的环节。配合 2.3 千瓦时电池和官方标称的 5 小时续航，其工程目标是见缝插针式补电，而非每日一次的完整充电循环。2 千瓦下充满电所需时间尚未公布，而 2 千瓦低于电动汽车车载充电器常见的 6.6 至 11 千瓦区间，因此完整充电所耗时间将明显长于它换来的续航时长。

高分辨率触觉操作

每个指尖都配有力感灵敏度达 3 克的传感器——相当于一枚回形针的重量。Figure 将其定位为拿起鸡蛋、处理柔软织物以及叠放餐具而不致破损的关键能力。手掌另配有一枚摄像头，Helix 将其与头部摄像头融合，用于手中物体的追踪。指尖传感器的数量、采样率和动态范围，在 Figure 2025 年 10 月的发布材料中均未披露。

面向机队学习的毫米波数据回传

Figure 03 出厂配备 10 Gbps 毫米波无线电，用于在机器人停靠充电垫时，将任务片段数据上传至 Figure 的训练基础设施。其设计意图是形成持续运转的数据飞轮：每个家庭都成为 Helix 训练片段的来源，覆盖实验室无法复现的长尾家庭环境。Figure 未说明上传的是哪些片段数据、采用何种用户同意机制，以及用户数据如何与训练数据池隔离。

对标企业版机型的滩头阵地定价

Figure 提出的消费级目标价约为 2 万美元——大致相当于 Figure 02 企业价格区间（13 万至 15 万美元）的七分之一。这一定价姿态把 Figure 03 重新定义为走量产品，其 BotQ 产线初期设计年产能为 1.2 万台，四年目标为 10 万台。截至 2026 年 4 月，Figure 报告的出货量为每月 240 台，并正朝着 BotQ 工厂每周 55 台（约每小时一台机器人）的节奏爬坡。

Figure 01 — 2023 年 10 月发布

Figure 首款可行走原型机。六自由度手部、单套摄像头，自然语言交互依赖 OpenAI 的远程语音对语音服务。内部用于早期 Helix 训练数据采集，从未向外部客户交付。

Figure 02 — 2024 年 8 月 6 日

第二代企业级平台。16 自由度手部、六个 RGB 摄像头、双机载 NVIDIA GPU 模块、2250 瓦时电池、300 分钟续航。身高体重仍为 168 厘米 / 70 公斤。依据 2024 年 1 月的意向书部署于宝马斯帕坦堡工厂。企业标价据报道在 13 万至 15 万美元区间。

机载运行的 Helix VLA — 2025 年 2 月

软件层面的转向。Figure 宣布 Helix 为其自研的视觉-语言-动作模型，基于内部遥操作数据训练，并完全在双机载 GPU 上运行，取代了此前对 OpenAI 运行时的依赖。Helix 通过软件更新推送至既有的 Figure 02 硬件，而非依托全新机型。

Figure 03 — 2025 年 10 月发布

面向家庭的第三代产品。身高保持 168 厘米，体重降至 60 公斤（Figure 02 为 70 公斤），载荷降至 20 公斤（原为 25 公斤），自由度提升至 44。全新 2.3 千瓦时电池，标称续航 300 分钟。通过脚部 2 千瓦线圈实现无线充电，配备 10 Gbps 毫米波数据链路，新增手掌摄像头与 3 克级指尖传感器。摄像系统标称帧率翻倍、延迟降至四分之一，单摄像头视场角扩大 60%。《时代》杂志将 Figure 03 评为 2025 年最佳发明之一。BotQ 工厂的产能已向首批 Alpha Home 合作方开放；更广泛的家庭市场供货目标定在 2026 年底。

Figure BotQ 工厂，美国加州森尼韦尔

Figure 03 的主要制造基地。Figure 公布的生产数据显示，产出节奏从 2025 年末的每天一台提升至 2026 年年中的约每小时一台，累计交付超过 350 台。首年产能标称为 1.2 万台；长期规划为四年内累计 10 万台。

Source: Figure AI，《Ramping Figure 03 Production》，2026 年；Humanoids Daily 报道

Alpha Home 合作伙伴计划

Figure 已将 Figure 03 单元部署到少数未具名的早期体验家庭中，用于数据采集与反馈。该计划未向外界详列；Figure 既未披露合作方身份，也未公布参与家庭的数量。

Source: Figure AI，《Introducing Figure 03》，2025 年 10 月

Figure 02 企业客户处的沿用情况

位于斯帕坦堡的宝马制造工厂仍是 Figure 02 平台唯一具名的企业部署点。对于 Figure 03 单元是否已在宝马或其他企业现场替代或补充 Figure 02，Figure 尚未公开确认。

尚未向消费者交付

截至 2026 年年中，更广泛的家庭市场供货目标仍定在 2026 年底。Alpha Home 计划规模小且未具名。大多数公开材料描述的是已被演示过的能力，而非已交付到不受控家庭环境中的能力。

纯视觉感知，无激光雷达

Figure 03 沿用了 Figure 02 的纯摄像头感知方案——头部摄像头、手掌摄像头和触觉指尖，不配备激光雷达或结构光深度传感器。相同的失效模式依然存在：在低对比度、强眩光、高反光地面和昏暗环境光下性能下降。Figure 未公布在真实家庭光照条件下的失效模式分析。

封闭软件栈

不支持 ROS 或 ROS 2，无公开 SDK，也没有第三方开发者计划。Helix 属于 Figure 内部技术。希望获得开放访问权限的研究团队和系统集成商，仍会选择宇树 H1/G1、Agility Digit 或 Boston Dynamics Atlas Research。

厂商自报续航时间

5 小时这一数字来自 Figure 自身。工作周期、载荷条件，以及指尖与手掌驱动的负载曲线均未说明。持续从事家务作业下的连续工作续航时间尚未公布。同样的保留意见此前适用于 Figure 02 的 300 分钟标称值，在整个平台层面至今仍未澄清。

家用安全认证的空白

目前尚无 UL 或 IEC 标准覆盖在私人住宅中、于儿童、宠物和楼梯周边自主移动作业的人形机器人。Figure 未披露 Figure 03 为消费级发布取得了哪些认证，也未说明 Alpha Home 家庭在何种保险安排下运行。这是全行业的空白而非 Figure 独有的问题，但它构成了 2026 年底扩大供货目标的前置门槛。

vs. 1X NEO

就任务定位而言，NEO 是与 Figure 03 最接近的同类产品：同为面向家庭的人形机器人，价位同为 2 万美元，面向消费者的交付窗口同样定在 2026 年底。NEO 更轻，30 公斤对 Figure 03 的 60 公斤，也更安静（1X 标称运行噪音 22 分贝），配备 22 自由度手部，以及为降低共享居住空间中碰撞风险而设计的柔性 3D 点阵聚合物外壳。NEO 采用腱驱动方案而非 Figure 的齿轮传动执行器，这也是其重量仅为一半的原因之一。1X 已开放公开预订，需支付 200 美元定金，并提供每月 499 美元的订阅选项；Figure 03 尚未开放公开预订，运行的是封闭的 Alpha Home 计划。两者出厂均不支持 ROS，且都运行专有的 AI 软件栈。分野在于设计理念：NEO 以柔软与安静为优化目标，Figure 03 则以执行器力量与触觉精度为优化目标。

vs. Tesla Optimus Gen 3

Optimus Gen 3 瞄准的消费价位与 Figure 03、1X NEO 相同，为 2 万至 2.5 万美元，但目前仍未向特斯拉体系之外交付。特斯拉标称 Optimus Gen 3 载荷为 25 公斤，高于 Figure 03 的 20 公斤，并给出 540 分钟续航，高于 Figure 的 300 分钟——两者均为厂商数据，未经独立验证。特斯拉同样坚持纯视觉感知且不支持 ROS，与 Figure 的软件栈理念一致。实质性的分歧在于上市路径：特斯拉优先在弗里蒙特和德州超级工厂内部部署，以便在面向消费者发布前打磨平台；而 Figure 在 Figure 03 上跳过了类似的内部工业阶段，直接转向 Alpha Home 合作方。三者之中特斯拉的制造产量目标最为激进；而 Figure 为 BotQ 给出的首年 1.2 万台，则是已公布数字中最为具体的一个。

vs. Figure 02

从通常意义上说，Figure 03 并非 Figure 02 的继任者——两个平台均仍在生产，面向不同市场。Figure 02 继续担任企业级平台：70 公斤、25 公斤载荷、13 万至 15 万美元价格区间、部署于宝马斯帕坦堡工厂。Figure 03 则以减少 10 公斤自重和 5 公斤载荷为代价，换取更适合家庭的紧凑体量，新增手掌摄像头与 3 克级指尖传感器，将有线充电替换为脚部 2 千瓦感应充电，并将价格区间下压约七倍。两者运行同一套 Helix VLA 模型，使 Figure 得以在两条产品线之间共享同一训练语料。这一对比也点明了 Figure 的产品战略：企业机型负责当下创造营收，家庭机型负责规模化产出训练数据，从而在两个平台上共同提升 Helix 的能力。