Figure 02 解鎖家務技能：靠 Helix 模型自主疊毛巾，無人工遙控

疊衣服一直被看作人形機器人最難啃的日常動作之一。衣服是軟的，每次扔在桌上形狀都不同，稍一扯就會起皺或滑落。

Figure 最近放出了一段影片：自家的 Figure 02 人形機器人站在桌子前，抓起毛巾、找準角、鋪平、對摺，最後整整齊齊碼成一摞。整個過程沒有人類遠端遙控，也沒有寫死的預設指令碼，全靠機器人自主完成。

從寶馬工廠到創始人的客廳

根據公佈的細節，這段測試並不是在搭好專業感測器的實驗室裡拍的，而是在 Figure 創始人家裡實地完成的。

影片裡最顯眼的是那雙手。Figure 02 配備了多指靈巧手，可以在接觸布料時順著邊緣摸索，找到毛巾的角落，用手指把褶皺撫平。如果毛巾在摺疊過程中滑開或者變形，它還能即時反應並修正動作。官方表示，這是多指靈巧手機器人首次自主實現這一操作。

更有意思的是背後的模型遷移。此前，Figure 02 剛剛在寶馬位於斯帕坦堡的工廠裡連續工作了 20 個小時，負責重體力搬運和裝配。這次疊衣服，它用的依然是完全相同的 Helix 視覺-語言-動作模型。

Figure 並沒有修改核心程式碼，也沒有把模型推倒重訓，只是給它餵了 500 個小時的人類動作示範資料，機器人就直接從搬工業零件切到了整理家務。

為什麼重要

我們認為，這件事的關鍵不在於毛巾疊得有多好看，而在於具身智慧的泛化邏輯終於走通了一小段。

在機器人領域，過去換一個場景往往意味著重寫一套運動規劃，甚至換一套感測器。Figure 這次用事實說明，只要底層的動作大模型足夠紮實，從工業流水線跨到家庭生活，可能只需要幾百個小時的資料微調。這種通識能力的遷移速度，比單純死磕硬體機械臂要快得多。

對普通使用者來說，指望它明天就進家門做家務顯然還不現實。Figure 02 的成本和維護門檻擺在那裡，目前依然面向工業和商業場景。但這種測試證明了人形通用機器人的可行性：同一個硬體平臺和同一個模型大腦，白天可以在車間打螺絲，夜裡可以收拾貨架甚至做保潔。

看起來，人形機器人的競爭焦點正在從誰的關節更有力，轉向誰的動作模型學得更快。如果只要 500 小時示範就能學會一項複雜的柔性物體操作，那麼人形機器人解鎖新工種的速度，接下來可能會遠超大家的預期。