當我第一次看到人形機器人在客廳裡摺衣服的影片時，心中浮現的不是驚嘆，而是一個很實際的問題：「這東西真的能在我家裡用嗎？」2025 年 10 月，人形機器人市場迎來了一場真正的較量。Figure AI 推出的 Figure 03，直接向 Tesla 的 Optimus 下了戰帖。這不只是兩款產品的競爭，更代表著兩種截然不同的未來願景：一個專注於打造完美的家庭助手，另一個則想用自動駕駛的技術邏輯來改變人形機器人的遊戲規則。
究竟哪一款更接近我們想像中的未來生活？讓我們從實際應用的角度，深入拆解這場科技巨頭的對決。
Figure 03：為家庭生活而生的設計哲學
走進 Figure 03 的世界，你會發現它的設計團隊真的有在思考「機器人要怎麼融入日常生活」這個問題。身高 168 公分、體重 60 公斤，這個尺寸剛好能在一般家庭空間自由移動，不會像某些工業機器人那樣佔據整個走廊。但真正讓我驚艷的，是它的充電方式——你有想過機器人充電可以像無線充電手機一樣簡單嗎？
Figure 03 只需要站在充電墊上，透過腳底的感應線圈就能以 2 kW 的功率充電。搭配 2.3 kWh 的電池容量，單次充電可運作 5 小時。這意味著它可以在一天中自動多次返回充電站補充能量，就像掃地機器人那樣自主管理電力。對於需要全天候運作的家庭環境來說，這種設計遠比傳統插座充電來得實用。
更令人印象深刻的是它的觸覺系統。雙手內建的觸覺感應器能夠感測到僅 3 克的壓力——大約是一個迴紋針的重量。這種精細度讓它能夠處理各種家務，從拿起易碎的玻璃杯到抓取柔軟的塑膠袋都游刃有餘。手掌中還嵌入了小型攝影機，即使伸入櫥櫃深處也能保持視覺感知。相較於前一代，Figure 03 的視覺系統更是大幅升級：攝影機幀率提升一倍、延遲降低至四分之一、視野範圍擴大 60%。
Tesla Optimus：自動駕駛技術的延伸應用
Tesla 的方法則完全不同。Optimus 目前發展到第三代，身高約 173 公分、重量約 57 公斤，比 Figure 03 稍微高一些但更輕。這款機器人能夠搬運最多 20 公斤的物品，在理想條件下甚至可以舉起 68 公斤的重物，行走速度可達每小時 5 英里。
但 Optimus 真正的優勢在於電池技術。採用 Tesla 自家的 4680 電池技術，最新版本配備 3-4.5 kWh 電池組，輕度任務可運作 10-15 小時，重度任務也有 4-6 小時的續航力。更驚人的是，它支援快速充電，最快可在 10 分鐘內充滿電，並能自主導航到充電站。這種續航力對於工業應用場景來說，顯然更具吸引力。
Tesla 將 Optimus 建構在與 Full Self-Driving 系統相同的 AI 架構上，運用電腦視覺、神經網路和即時地圖繪製技術。第三代的雙手擁有 22 個自由度，加上手腕和前臂的 3 個自由度，提供高度靈巧的操作能力。這套系統的深度感知能力可以創建 50 公尺遠的詳細 3D 地圖，近距離精確度達到 1 毫米。
核心技術：兩種截然不同的 AI 思維
如果要用一句話概括兩者的技術差異，那就是：Figure 選擇「從人類學習」，Tesla 選擇「從數據學習」。
Figure 03 的核心是 Helix，這是一個創新的 Vision-Language-Action 模型，統一了感知、語言理解和動作控制。Helix 採用雙層架構：S2 層負責高階潛在規劃，S1 層則以 200Hz 的頻率輸出全身控制指令。這套系統最厲害的地方在於它能夠透過觀察人類影片來學習新任務，並且能夠跨任務泛化——不需要針對每個任務進行特定調整。
想像一下，你只需要讓機器人觀看你摺衣服的影片，它就能學會這個動作並應用到不同的衣物上。這種學習方式更接近人類的認知模式。為了實現這個目標，Figure AI 與 Brookfield 合作，大規模收集家庭環境影片數據，專注於「用語言指定、從人類影片學習、跨任務泛化」的訓練方式。
相比之下，Tesla Optimus 依賴 Tesla 在自動駕駛領域開發的 AI 系統，採用純視覺的模仿學習方法，從人類攝影機數據中學習。這套系統能夠追蹤移動物體、預測軌跡並規劃避障動作。Tesla 的優勢在於其龐大的車隊數據引擎和製造經驗，採用持續迭代的訓練飛輪。
規格比較：數據說話
| 特性 | Figure 03 | Tesla Optimus Gen 3 |
|---|---|---|
| 身高 | 168 公分 | 173 公分 |
| 重量 | 60 公斤 | 57 公斤 |
| 載重能力 | 20 公斤 | 20 公斤 |
| 電池容量 | 2.3 kWh | 3-4.5 kWh |
| 續航時間 | 5 小時 | 8-20 小時（視任務而定） |
| 充電方式 | 無線感應充電 (2 kW) | 快速充電（10分鐘） |
| 手部自由度 | 未公開具體數字 | 22 DoF + 3 腕部/前臂 |
| 觸覺靈敏度 | 3 克 | 力量感應器 |
| AI 系統 | Helix VLA | FSD-based AI |
| 年產能目標 | 12,000 台 (BotQ 工廠) | 2,000-5,000 台 (2025目標) |
從表格可以看出，兩款機器人在基礎規格上各有千秋。Figure 03 在體積和重量上更適合家庭環境，而 Optimus 在電池續航力上佔據明顯優勢。
製造挑戰：理想與現實的距離
產品再好，無法量產也只是空談。這正是這場競賽中最關鍵的環節。
Figure 03 是 Figure AI 首款從零開始為大規模製造設計的機器人。公司建立了名為 BotQ 的專屬製造設施，初期年產能可達 12,000 台人形機器人，目標在未來四年內生產 10 萬台。為了降低成本，Figure 03 從大量使用 CNC 加工轉向模具製程，如壓鑄、射出成型和沖壓。這種製造策略顯示出團隊對商業化的認真態度。
然而，Tesla Optimus 的生產計劃卻遭遇了意外的挫折。根據產業報導，Tesla 因手部設計問題而縮減了 2025 年的生產目標，從原本的 5,000 台降至 2,000 台。公司目前累積了一批沒有手部和前臂的半成品機器人，組裝工作暫時停滯。雖然 Elon Musk 在最近的播客中承認了這些困難，但並未提供明確的市場推出時間表。
這個挫折其實很能說明問題：人形機器人的手部設計是整個系統中最複雜的部分之一。22 個自由度聽起來很厲害，但要讓這麼多關節協調運作，同時保持可靠性和成本控制，絕非易事。
家庭安全：不只是功能，更是信任
你會讓一個硬邦邦的金屬機器人在家裡走來走去嗎？Figure 03 顯然想得更周到。機器人全身覆蓋柔軟的編織紡織品，不僅可以水洗、更換，還能客製化不同的服裝選擇。這些軟性材料在關鍵位置配置了多密度泡棉，防止夾傷事故。電池系統更是通過了 UN38.3 和 UL2271 安全認證，配備多層保護機制。
音訊系統也經過全面升級，揚聲器尺寸增加一倍、功率提升四倍，麥克風重新定位以提供更清晰的對話品質。這對於需要透過語音進行互動的家庭環境來說至關重要。Figure 03 能夠透過觀察人類來學習新任務，使用觸覺感應器操控物體，並且在人群中安全移動。
Tesla Optimus 雖然也強調人體安全設計，採用輕量化框架和經過優化的致動器以實現安靜、節能的運動。第 2.5 代改進了外觀設計和美觀程度，但許多觀察家認為其最近的社交媒體展示在功能上令人失望——對語音指令的反應遲緩、動作僵硬。
實際應用：展示與實力的差距
Figure 03 在商業應用上展現出紮實的進展。升級後的致動器速度提升 2 倍，扭矩密度也有所改善，能夠更快速地進行拾取和放置作業。手部的柔軟性、表面積和觸覺感應能力使其能夠穩定抓取各種物體，從小型金屬片到可變形的塑膠袋都難不倒它。
不過，Tesla Optimus 在實際應用上仍有一些未經證實的環節。大多數展示都在精心策劃的環境中進行短時間測試，持續運作、強健的錯誤恢復能力和適應雜亂動態空間的能力尚未公開展示。2024 年 10 月的「We, Robot」活動中，許多互動展示主要依賴遠端操控，Tesla 也因未透明化這一點而受到批評。
這讓我想起一個重要的產業觀察：精美的展示影片和實際的商業部署之間，往往存在著巨大的鴻溝。機器人能在實驗室裡完美執行任務是一回事，能在真實世界的混亂環境中穩定運作又是另一回事。
至於價格方面，Elon Musk 估計 Optimus 的售價約為 30,000 美元。相比之下，Figure 尚未公布 Figure 03 的具體售價，但強調其降低製造成本的努力將使大規模部署成為可能。
誰會贏得這場競賽？關鍵在數據飛輪
這場競賽的核心問題其實不是「誰的硬體更強」，而是「誰能建立更有效的學習循環」。
Figure 的 Helix 架構瞄準了正確的方向：用語言指定、從人類影片學習、跨任務泛化。這種方法的優勢在於可擴展性——一旦系統學會如何從影片中學習，它就能快速掌握各種新任務，而不需要針對每個任務重新訓練。
Tesla 的優勢在於其數據引擎和持續改進的節奏。Tesla 已經在自動駕駛領域建立了龐大的數據收集和處理系統，這套基礎設施可以直接應用到 Optimus 的開發上。最近展示的功夫模仿片段顯示出平衡、速度和逐步流暢性的改善。
從投資者或產業觀察家的角度，應該關注什麼？
首先是循環時間而非影片質感。工廠的價值是以秒計算，而非攝影技術。Figure 03 能否在沒有人工監督的情況下以生產節奏重複執行任務？
其次是訓練吞吐量。我們是否看到任務學習曲線逐月加快？這才是真正的技術護城河。
再來是運作時間數學。感應式充電墊加上 5 小時電池組很棒，但前提是對接/脫離循環和充電速率能保持高工作週期。同樣的，10 分鐘快充也很吸引人，但如果機器人需要頻繁充電，實際運作效率就會打折扣。
最終，工廠價值是以實際產出來衡量的，而不是炫目的宣傳影片。Figure 03 與 Tesla Optimus 都代表了人形機器人技術的重大進展，但誰能率先實現大規模商業部署，還需要時間來證明。
延伸思考：人形機器人產業的未來
這場競賽背後，其實反映了整個人形機器人產業正在經歷的轉型。從學術實驗室走向商業應用，從展示原型到量產交付，每一步都充滿挑戰。
如果你想深入了解這個領域的發展，MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) 提供了關於人形機器人發展的前沿學術研究。Stanford Artificial Intelligence Laboratory 在 Vision-Language-Action 模型方面有深入的技術探討。
從產業分析的角度，McKinsey & Company 針對自動化對勞動力市場的影響提供了詳盡的顧問報告。World Economic Forum 分析了機器人技術如何重塑全球就業市場。而 National Institute of Standards and Technology (NIST) 提供了機器人安全標準和測試方法的官方指引。
我的觀察與思考
Figure 03 在家庭應用上的設計思維讓我印象深刻，特別是那些看似微小但關鍵的細節：可水洗的衣物、無線充電、能感測 3 克壓力的指尖。這些都顯示出團隊真正思考過「如何讓機器人融入日常生活」這個問題，而不只是追求技術炫技。
Tesla Optimus 雖然在電池續航和製造規模上有其優勢，但目前的生產困境提醒我們：越是複雜的技術，越需要時間來完善。這並不是說 Tesla 會失敗，而是說這個產業還需要更多耐心。
我認為真正的贏家不會只有一個。就像智慧型手機市場有 iPhone 和 Android 並存，人形機器人市場也會有不同定位的產品服務不同的需求。Figure 專注於家庭場景，Tesla 可能更適合工業應用。重點是誰能更快建立起有效的數據訓練循環，並且真正解決使用者的痛點。
這場競賽才剛開始，而我們都是見證歷史的幸運兒。
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作者：Jensen Lee
身為 Tenten 團隊成員，Jensen 在科技與新創產業擁有超過 10 年的實戰經驗，對 AI 驅動的創新始終充滿熱情。他相信最好的技術是那些能夠真正融入日常生活、解決實際問題的創新。
