Figure AI公司做出了一个反直觉的决定：删掉10万行C++代码，改用端到端神经网络系统。这一技术选择不仅没有削弱机器人能力，反而带来了惊人的泛化能力提升，标志着人形机器人领域的重要转折点。
智能速览
删除10万行代码改用端到端神经网络，机器人泛化能力显著提升
Figure 03硬件成本降低90%，采用AI优先设计理念
成立HARK实验室专注物理推理，弥补大模型物理常识缺失
机器人自我制造飞轮将实现指数级产能增长
预计2026年进入家庭测试，单台成本或降至2万美元
精华内容
从规则代码到神经网络，这场技术革命不仅改变了机器人开发逻辑，更重塑了整个行业的商业模型和发展速度。
代码革命
Figure AI做出了一个极其激进的决定：删除过去几年积累的10万行C++控制代码。这些基于规则的代码虽然精准，但极其脆弱，任何环境变化都可能导致系统崩溃。
取而代之的是Helix 2模型，一个纯粹的端到端神经网络系统。输入是摄像头像素，输出直接是电机扭矩，中间没有人类编写的规则逻辑。
这种选择背后是对真实世界复杂性的认知：不可能穷尽所有规则，只有让AI自主学习物理规律，才能实现真正的通用能力。
硬件重构
Figure 03的设计哲学发生了根本性转变：不再是为现有技术设计机器人，而是为AI模型量身定制躯体。这种AI优先的思路带来了巨大变化。
制造成本相比上一代降低90%，去掉了昂贵的液压系统，改用自研电机和执行器。在硬件领域实现了类似摩尔定律的成本下降。
更重要的是，为AI感知世界进行了特殊设计：手指装触觉传感器，手掌内置摄像头，解决抓取时的视觉遮挡问题。
物理推理
Brett Adcock秘密成立了HARK实验室，专门解决大模型的物理常识缺失问题。现有LLM虽然语言能力强大，但不懂物理世界规律。
Hark的AI从零开始设计怪兽卡车CAD模型，不仅要理解词汇，还要掌握结构力学和软件操作。这超越了让机器人动起来的目标，赋予其工程师思维。
这种物理推理能力是实现通用机器人的关键瓶颈，也是Figure AI的重要差异化优势。
自造飞轮
Figure正在部署机器人生产下一代机器人，构建自我制造的终极飞轮。这不仅是节省人工成本，更是实现指数级增长的关键。
24小时不停歇的生产能力将不再受限于人类工人的招聘和培训速度。一旦这个飞轮转动起来，产能将呈现爆发式增长。
Brett预测到2026年机器人将进入家庭进行alpha测试，时间表远超行业预期。
经济冲击
成本下降将带来核弹级的经济冲击。当产量提升后，单台机器人成本可能降至2万美元，相当于每天10美元的租赁成本。
这个价格比任何国家的最低工资都要低，意味着机器人将大规模替代重复性劳动。这种成本优势将彻底改变劳动力市场结构。
Brett坦言，中国是全球范围内唯一的竞争对手，但Figure的垂直整合优势让其能够更快迭代。
Figure AI的代码革命揭示了AI发展的新路径：从规则编程到自主学习，这不仅是一次技术升级，更是整个行业的范式转移。当机器人能够自我制造并理解物理世界时，人类社会将迎来真正意义上的生产力革命。这个未来比我们想象的来得更快。
关键评论
每天成本10美元的机器人，你会买回家干活吗？
为何一定要做成人形？这种思路可能整体错了
用手机抓物体时，头顶的摄像头会被挡住，怎么挡的
