视频：Figure 03 人形机器人实现自主攀爬梯子，达成机器人技术新里程碑

标题：视频：Figure 03 人形机器人自主攀爬梯子，达成机器人领域新里程碑

美国公司 Figure 分享了一段新视频，宣称其 Figure 03 人形机器人可以完全自主地攀爬梯子。这段由公司创始人 Brett Adcock 发布在 X 上的视频显示，该机器人在没有可见人工辅助的情况下爬上了梯子。Figure 03 是一款面向日常使用的通用人形机器人。该公司表示，通过使用其 Helix AI 模型，该机器人能够在不可预测、不断变化的家庭环境中导航。近期，Figure 宣布已将 Figure 03 的产量从每天一台提升至每小时一台，已交付超过 350 台机器人，同时提升了制造效率和 AI 开发水平。

Figure 再攀新高

Figure 的新视频宣称，Figure 03 人形机器人可以完全自主地攀爬梯子，展示了该公司所称的机器人移动能力与平衡能力的又一里程碑。这段由 Adcock 在 X 上分享的视频显示，该机器人在没有可见人工辅助或遥控的情况下爬上了梯子。

爬梯子被认为是人形机器人最具挑战性的任务之一，因为它需要手臂和腿部的精确协调、持续的平衡调整，以及对周围环境的准确感知。成功完成这一任务可以展示机器人在运动能力、全身控制和实时决策方面的进步。

"F.03 现在可以爬梯子了，完全自主" —— Brett Adcock (@adcock_brett)，2026 年 8 月 1 日

这一演示引起了 AI 研究人员的关注，一些人将其描述为人形机器人领域的"良好进展"。虽然该视频展示了机器人表面上的爬梯能力，但 Figure 尚未披露其底层系统的技术细节，且该演示尚未经过独立验证。

在另一篇帖子中，Adcock 声称"轮式机器人是一条彻头彻尾的死路"，重申了他的观点：有腿的人形机器人更适合为人类设计的环境，例如工厂、仓库、办公室和家庭。

视觉与运动的结合

Figure 近期还发布了其 Helix System 0（S0）AI 模型的重大升级，使其人形机器人能够将视觉感知与全身运动控制相结合，从而实现更强大的自主导航能力。

此前，该系统仅依赖本体感知——即机器人对自身关节位置、身体运动和平衡状态的感知。这种方式对基本的行走有效，但限制了机器人在楼梯、梯子和崎岖地形等复杂环境中安全导航的能力。

升级后的 S0 模型现在整合了来自机载立体相机的实时视觉数据。它通过处理 RGB 图像来构建周围环境的三维表征，使机器人能够在持续监测自身身体位置的同时"看到"前方的地形。这种组合实现了更精确的落足点选择、更好的平衡性，以及在复杂表面上更流畅的运动。

Figure 表示，该模型是通过在仿真环境中进行端到端强化学习训练而成的，涵盖了各种随机化的地形和环境条件。据该公司称，学到的行为可以直接从仿真迁移到真实世界的机器人上，无需额外的校准或微调，解决了机器人领域长期存在的"sim-to-real"（仿真到真实迁移）难题。

该公司表示，升级后的系统使机器人在穿越楼梯和崎岖表面时具备类似人类的稳定性，即使在光照条件变化的情况下也是如此。Figure 认为，这种感知驱动的架构将支持更广泛的环境感知行为，使其人形机器人更接近在真实世界环境中的完全自主运行。