美国机器人公司Figure AI发布最新进展，其人形机器人已学会第二份工作：物流中心快递分拣。继在宝马工厂从事汽车装配后，得益于自研大模型Helix，机器人“抢饭碗”速度加快，仅用30天便完成新任务开发。视频显示，机器人能识别、抓取并按逻辑摆放快递，虽效率尚不及人类，但已在客户场地验证可行性。Helix模型通过端侧视频流指导机器人扫描条形码，实现对机器人上半身的高频控制。

🤖 Figure AI机器人学会新技能：从汽车装配工转型为物流分拣员，标志着人形机器人在实际应用场景中的进一步拓展。

📦 机器人通过Helix AI模型，能够识别快递包裹并扫描条形码，实现自主抓取和摆放，展示了其在视觉识别和精准操作方面的能力。

⏱️ 开发速度显著提升：从12个月缩短到30天，表明Figure AI在机器人模型和算法上的快速迭代和优化，加速了机器人在不同场景下的部署。

Figure机器人进厂打工又有续集：物流中心分拣工。

据财联社，美国机器人创业公司Figure AI发布了一段短视频，宣布公司的机器人已经学会打第二份工：在物流中心整理快递。

作为前情提要，公司去年8月发布最新款人形机器人Figure 02，当时介绍称，机器人已经在宝马汽车的流水线上从事汽车装配的工作，例如将钣金部件插入特定装置。

而随着自研机器人大模型Helix的上线，人形机器人“抢饭碗”的进度也娴熟了不少。公司表示，之前在宝马工厂花了12月才给机器人安排好合适的工作，而开发第二个“机器人打工”的案例，仅仅用了30天时间。

Figure AI发布的视频显示，机器人能够识别、抓取并按照逻辑摆放快递。当然，机器人的效率距离高效的人类分拣工仍有肉眼可见的差距。公司宣布，上星期日已经在客户场地验证了这套机器人流程的可行性。

Figure AI介绍称，通过端侧的视频流，机载Helix AI模型将会指导机器人寻找并扫描快递包裹上的条形码。Helix是首款能对整个人形机器人上半身（包括头部、躯干、手腕和手指）进行高频率、连续控制的视觉-语言-动作（VLA）模型。