引言：
2025年9月16日，成立仅三年的美国人形机器人初创公司Figure AI宣布完成C轮融资，筹集资金超过10亿美元，投后估值跃升至390亿美元，一举成为全球估值最高的人形机器人公司。这家2022年才诞生的硅谷新贵，在短短一年半时间里估值增长了约14倍，其崛起速度之快、资本追捧之热、战略布局之深，不仅刷新了硬科技创业的纪录，更预示着具身智能（Embodied AI）时代正以前所未有的加速度到来。
Figure AI的估值已超越许多传统科技巨头，在2025年6月胡润研究院发布的《2025全球独角兽榜》中位列全球第11名，超越了估值2600亿元的区块链公司币安，正式问鼎全球估值最高的初创具身智能公司。更为惊人的是，这家公司打破了自身于2024年2月完成的6.75亿美元B轮融资所创下的全球人形机器人单笔融资记录。
在机器人热潮翻涌不止的当下，Figure与特斯拉Optimus、宇树科技等均被行业视为第一梯队。然而，Figure的独特之处在于其软硬件深度耦合的全栈式路线、创始人极具魄力的战略眼光，以及一套清晰且环环相扣的“顶级阳谋”。
创始人Brett Adcock——“下一个马斯克”的进化之路
1.1 从农场少年到连续创业者的蜕变
Figure AI的创始人兼CEO、现年39岁的布雷特·阿德科克（Brett Adcock） 已有近20年的前沿科技创业经验。他的创业基因早在青少年时期便已显现。阿德科克1986年出生于伊利诺伊州的一个乡村农场，据他回忆，其中学时代就已开启创业之旅，专注于科技领域。这种在相对简单环境中培养出的对复杂系统的兴趣和解决问题的本能，或许是他日后敢于挑战电动飞行汽车和人形机器人这类超长周期、超高难度硬科技的基础。
从佛罗里达大学毕业后，阿德科克先后创立了内容平台StreetofWalls.com和Working App。2012年，26岁的他创立了AI猎头公司Vettery，该公司于2018年被全球最大的人力资源公司德科集团（Adecco Group）以约1.1亿美元的价格收购。这次成功的退出不仅为他积累了第一桶金，更让他亲身体验了AI技术在改造传统行业（人力资源）中的巨大潜力。
1.2 押注天空：Archer Aviation的二次验证
2018年，阿德科克将目光投向了交通领域，创立了专注于制造全电动垂直起降（eVTOL）飞行器的Archer Aviation，旨在服务城市空中交通。他深知在短时间内掌握飞机设计和制造技能几乎不可能，因此采取了标志性的学习方式：建立联系人名单，给他能想到的每个人打电话，搜寻教科书、广泛阅读、采访专家，然后开始组建公司。
金融科技公司Bold Ventures联合创始人、马斯克的朋友彼得·迪亚曼迪斯评价道：“阿德科克创立Archer Aviation的决心让人想起马斯克早期创建SpaceX的日子。” 最终，阿德科克成功将Archer Aviation发展成为全球领先的电动航空公-司，并在纽约证券交易所上市，通过IPO融资超过10亿美元，公司估值达27亿美元。2022年5月，阿德科克宣布从Archer Aviation董事会辞职，全身心投入他的下一个“登月计划”——Figure AI。
1.3 “马斯克2.0”的标签与孤注一掷的风格
阿德科克倾注自身家当、孤注一掷的投资风格让包括《福布斯》、TechCrunch在内的多家媒体将他称为 “下一个马斯克”或“马斯克2.0” 。他在Figure首轮便投入了1000万美元，A轮追加2000万美元，并表示未来可能至少投入1亿美元资金进入Figure。2023年9月，在《My First Million》节目中，主持人Sam Parr在视频封面将Brett贴上“埃隆·马斯克2.0”标签，标明其身价30亿美元，并表示在10年内他会成为霍华德·休斯、埃隆·马斯克这样的人物。
这种个人声誉与财务的深度绑定，不仅向市场和团队传递了破釜沉舟的决心，也成为吸引顶级资本的重要因素。美国资本愿意频频向Figure AI下注，创始人叙事是核心因素之一。硅谷与机构投资人偏好能够把复杂工程化成可交付产品的创始人，而阿德科克“连续成功创业2次，敢于押注‘超前’方向，尤其擅长长周期、大叙事行业”的履历恰好契合。当投资者相信这个人能把事做成时，他们愿意用资金换取时间窗口。
闪电崛起——Figure AI的三年进化史
2.1 诞生与早期融资（2022-2023）
Figure AI于2022年1月诞生于美国硅谷，由Brett Adcock创立，总部位于加利福尼亚州圣尼维尔，专注于通用人形机器人研发。公司成立之初便组建了堪称全明星的核心团队，包括：首席技术官Jerry Pratt（前人类与机器认知研究所高级研究科学家）、机器人控制主管Michael Rose（前波士顿动力/苹果工程师）和AI团队负责人Corey Lynch（前谷歌DeepMind研究员）。
公司成立后融资节奏极为迅速。2023年5月，完成7000万美元A轮融资，由Parkway Venture Capital领投；两个月后，再获900万美元A+轮融资，英特尔资本等机构参与。尽管融资顺利，但公司发展并非一帆风顺。据报道，2023年9月，Figure AI的现金流几乎耗尽，但阿德科克仍坚持每月投入数百万美元扩大团队和购买硬件设备。这种在困境中的坚持，凸显了创始人对愿景的执着。
2.2 产品初现与关键合作（2023-2024年初）
2023年3月，在公司成立不到一年的时间里，Figure团队从零设计出了人形机器人的大部分部件，并推出了首款双足机器人 Figure 01。这款机器人不仅能完成搬箱子等简单的体力任务，还能通过观察人类的示范动作，自主学会煮咖啡，展示了其模仿学习的能力。
2024年2月，Figure AI完成约6.75亿美元的B轮融资，估值达26亿美元。此轮融资阵容豪华，投资方包括微软、英伟达、OpenAI创业基金、亚马逊旗下基金等，其中杰夫·贝索斯通过名下公司Explore Investments LLC承诺投资1亿美元，微软投资9500万美元，英伟达和亚马逊附属基金则各投资5000万美元。科技巨头的集体下注，标志着行业对Figure技术路线的认可。
2.3 技术自立与估值飙升（2024-2025）
2024年8月，Figure推出续航能力更强、计算推理能力更出色且软件系统更为先进的 Figure 02。该机器人当时使用OpenAI的模型进行自然语言交流。
然而，一个重要的战略转折点发生在2025年2月。公司宣布终止与OpenAI的合作，全力转向自主研发的端到端机器人AI模型——Helix。创始人阿德科克指出，要实现人形机器人的规模化应用，必须实现AI与硬件的深度耦合。这套系统被外界视为Figure AI的“关键法宝”，是首个能对机器人上半身（头、躯干、手腕与手指）实现高频连续控制的视觉-语言-动作（VLA）模型。
2025年5月，第三代机器人 Figure 03 正式推出。随后的几个月，Figure通过一系列视频展示了其机器人执行物流分拣、洗衣、叠衣及摆放碗碟等任务的能力。
最终，在2025年9月16日，Figure AI宣布完成C轮融资，筹集资金超过10亿美元，投后估值跃升至390亿美元，成为目前全球估值最高的人形机器人公司。本轮融资由Parkway Venture Capital领投，Brookfield Asset Management、英伟达、英特尔资本、LG Technology Ventures、赛富时、T-Mobile Ventures、高通创投等行业巨头参投。至此，Figure用三年时间，完成了从概念到原型，再到商业化应用和顶级独角兽的惊人跳跃。
脱颖而出——解码Figure AI的核心竞争力
在众多入局者中，Figure AI为何能获得最多关注和最高估值？其成功并非偶然，而是源于一套清晰、独特且执行到位的组合策略。
3.1 顶层战略：软硬件垂直整合的“特斯拉模式”
与行业内多数公司专注于产业链某一环节（如只做“大脑”模型、或只做“本体”硬件）不同，Figure AI从一开始就选择了最重但潜在壁垒最高的路线：全栈垂直整合。
华泰证券指出，本轮具身智能热潮起于大模型的技术突破，大模型决定了人形机器人泛化能力的天花板，是现阶段商业化的核心壁垒之一。然而，Figure的认知更进一步。他们认为，真正的竞争优势来自于AI与硬件的深度耦合。正如阿尔法公社所分析，Figure的竞争优势在于其“软硬件结合的垂直整合战略，以及对这个战略的执行情况”，这类似于苹果和特斯拉的成功路径。
具体而言，Figure构建了一个完整的飞轮效应和闭环：
自研机器人本体和模型：实现无缝配合，形成最优表现。
自有的算力设施和大规模制造能力：长期看节省成本，掌握主动权。
机器人建造机器人：在自有工厂里用机器人制造机器人，既验证了机器人在场景中的能力，又为进一步提高模型能力提供了数据。
这种垂直整合形成了高壁垒。中金公司研报称，未来仅有少数具备全栈能力的机器人企业，有望进一步突破至“具身智能”层级。只有极少部分具备全栈技术能力、资源整合优势与长期主义战略的企业，未来将通过收敛技术路径，最终定义“具身智能”的核心标准。Figure正是这一理念的坚定实践者。
3.2 技术内核：从借力OpenAI到自研Helix模型
Figure技术路线的进化，体现了其对自主可控的深刻理解。
早期，Figure曾与OpenAI紧密合作。2024年初的一段演示视频中，Figure 01能够根据人类语音指令完成一系列抓取和放置动作，其背后不仅有Figure的“端到端”神经网络技术，也包含了OpenAI强大模型的支持。视频发布后一度引发轰动，有媒体指出OpenAI的新机器人已经遥遥领先于马斯克的Optimus机器人。
然而，合作仅一年多后，Figure便在2025年2月果断终止与OpenAI的合作，转向完全自研的Helix模型。这一决策背后是阿德科克的核心理念：“要实现人形机器人的规模化应用，必须实现AI与硬件的深度耦合。” 放弃集成第三方大型语言模型，转而完全自研AI训练与推理系统，是为了强化技术独立性与品牌归属感。
Helix模型的技术特点：
双架构系统：采用 “系统1（快思考）+系统2（慢思考）” 架构。系统2是一个70亿参数的视觉语言模型（VLM），主要负责场景理解和语言领悟；系统1是一个8000万参数的Transformer模型，负责执行快速的反应式视觉-运动策略，将系统2的语义表征转化为精确、连续的机器人动作。
端到端训练：采用完全端到端的训练方式，仅使用一套神经网络权重便可学习所有行为，无需对特定任务进行微调。
多机器人协调：能实现零样本多机器人协调，这意味着大规模部署机器人并让它们协同作业成为可能。2025年2月20日，Figure演示了Helix加持的两个机器人能“共脑合作”，即AI同时操控两台机器人。
更重要的是，Helix驱动的机器人具备 “共享神经网络” 能力：一台机器人完成的任务学习成果可被所有机器人共享，使整个机群在部署过程中持续演进、能力不断增强。这让Figure成为一个不断成长的活系统，而非单一的消费硬件。
3.3 产品迭代：快速演进与成本控制
在产品层面，Figure展现了惊人的迭代速度和成本控制能力。
硬件快速迭代：
Figure 01（2023年3月）：概念验证原型，展示基本移动和模仿学习能力。
Figure 02（2024年8月）：续航、计算和软件系统全面升级，开始使用OpenAI模型进行交互。
Figure 03（2025年5月）：完全机电一体化的人形机器人，手部自研，制造工艺从高成本的计算机数控（CNC）加工转向模具化工艺（注塑成型、压铸等），为大规模量产奠定基础。
成本大幅降低：
制造工艺革新：Figure 02采用高复杂度、高公差、低效率的CNC加工，而Figure 03转向模具化工艺。以往需要超过一周CNC加工的零件，现在使用复杂的钢制模具可在20秒内完成。
电池系统优化：开发了F.03电池系统，电量2.3千瓦时，可支持机器人以峰值性能运行长达5小时，且成本相比上一代降低了78%。
总体成本下降：阿德科克透露，最新一代Figure 3的制造成本已较初代产品大幅降低93%。
3.4 商业化路径：双轨并行与“卖劳动力”的商业模式
Figure制定了清晰且务实的商业化策略：双轨并行市场策略。
短期聚焦B端（企业市场）：专注于劳动力市场，涵盖制造业、物流、仓储和零售等领域。这些环境虽然复杂，但任务重复性和结构化程度相对较高，更利于技术早期部署。公司已与宝马集团签署生产线机器人供应协议，在宝马南卡罗来纳州的斯帕坦堡工厂进行产线测试。2025年1月，Figure 02在宝马工厂完成高精度钣金件组装测试，任务成功率提升七倍。
长期拓展C端（家庭场景）：这是公司的“终极挑战”，但也被认为是“成百上千倍”的广阔市场。创始人相信，人形机器人有望在十年内进入家庭，从事真正有用的自主工作。2025年7-9月，Figure展示了机器人作为“家政员”的能力，包括从筐中取出待洗衣物放入洗衣机、自主叠衣服、将碗碟放入洗碗机等。
更具颠覆性的是其商业模式创新。阿德科克明确指出，Figure的最终目标并非单纯制造机器人硬件，而是打造一套完整可部署于现实世界、具备自主作业能力的AI合成人类系统，实现 “重建劳动力” 的愿景。他们的核心定位是销售可实际投入产业的人工智能劳动系统，而非硬件本身。
阿德科克强调，他们并不打算成为Meta或亚马逊的零件供应商，而是提供能理解语音指令、完成复合任务的完整自主系统。这类似于苹果的iPhone生态逻辑——销售的是体验和解决方案，而非一堆零件。Figure的制造模式也更类似消费性电子产品的iPhone，而非汽车产业的Model 3。
3.5 数据与制造壁垒：构建难以复制的护城河
Figure正在通过独特的合作伙伴关系和自主制造能力，构建两层核心壁垒。
数据壁垒——与Brookfield的合作： 2025年9月17日，Figure宣布与全球最大的另类资产管理公司之一Brookfield合作。Brookfield拥有超过1万亿美元的资产和10万个住宅单元，其住宅空置率至少约为5%，这意味着至少有约5000套配有基本家具的空置住宅，可作为Figure进行数据采集的真实场景，用于Helix模型训练。这一合作为Figure提供了大量覆盖商业与家庭环境的多元数据，将直接提升模型泛化与鲁棒性，同时极大降低了获取真实世界数据的时间与金钱成本。
制造壁垒——BotQ工厂与“机器人造机器人”： 2025年3月15日，Figure宣布BotQ量产工厂，第一代产线每年可量产12000台人形机器人，未来四年将扩展至年产10万台机器人或300万个执行器的规模。该工厂的一个关键创新是，将Figure人形机器人的自动化能力融入了装配线，利用机器人来组装生产线上的关键部件，并充当物料搬运员。通过“机器人制造机器人”，既加速了生产进程，为未来自主制造奠定基础，又让机器人在产线上积累了宝贵实操数据，这些数据可以反过来优化Helix智能系统。
390亿美元估值——乐观与压力的双重奏
4.1 估值逻辑：未来现金流的极度乐观贴现
Figure AI的390亿美元估值，在传统财务视角下或许难以理解，但在科技投资，尤其是颠覆性硬科技投资领域，有其内在逻辑。
首先，市场想象空间巨大。人形机器人走入工厂和家庭，意味着其长期可服务市场总量巨大。华尔街与VC在判断早期硬科技时，经常以“未来收入的折现叙事”作为重要依据。阿德科克曾写道：“体力劳动的报酬是商品和服务价格的主要驱动因素，约占全球GDP的50%（约42万亿美元/年）。” 即使只切入其中一小部分，也是万亿级别的市场。
其次，技术路线的稀缺性与独特性。美国市场上与Figure AI同路线的竞争对手只有特斯拉Optimus，但特斯拉在公司性质上（大型综合科技企业）跟Figure AI（专注的初创公司）截然不同。其他潜在竞争对手中，Agility和Apptronik注重硬件，大模型缺位；Skild AI更注重软件，本体稳定性不及Figure；Physical Intelligence和Field AI则只做机器人大脑。Figure的全栈能力使其在稀缺性上获得溢价。
再者，资本环境使然。美国市场在AI狂热前已经积累了大量的基金备用金，再加上本地可投资标的少，Figure AI在技术路径上更具备优势，因此可以持续获得大量投资。
华泰证券的分析指出，市场对人形机器人已深度认可其广阔空间，并对核心零部件公司给予了 “终局估值法” ——即按特斯拉2029年出货100万台对应的利润空间，再乘以相应市占率来估算。作为被拿来与特斯拉直接对比的头部公司，Figure的估值自然水涨船高。
4.2 高估值下的压力与挑战
然而，390亿美元的估值既是光环，也是沉重的压力。高估值意味着市场对其商业化速度和规模提出了极高要求。
量产与可靠性挑战：人形机器人在关节、传感器、软硬件协同等方面复杂度极高。部署到客户现场后，需要成熟的远程诊断、快速配件替换与长期学习升级方案。制造只是第一步，运营与生命周期成本才决定利润。
技术泛化能力：尽管演示视频令人印象深刻，但从受控演示环境到千变万化的真实世界，仍有巨大鸿沟。家庭环境尤其非结构化、充满不确定性，对机器人的感知、决策和灵巧操作提出了终极考验。
成本与定价平衡：阿德科克提出，这场人形机器人竞赛的胜出者将是能同时做到 “最聪明、最便宜” 的公司。若能在智慧与成本之间取得最佳平衡，Figure将具备压倒性产业优势。但目前制造成本虽大幅下降，距离大规模商用普及仍有距离。
竞争加剧：Figure并非高枕无忧。创始人Adcock曾公开聊到王兴兴的宇树科技，坦言感受到来自中国同行的竞争压力。在他看来，中国工程团队在低成本、高效率等方面的优势，将使中国成为未来全球机器人技术的主要竞争者之一。他还预测，“最终只有少数几个团队取得成功”。国内如宇树科技、智元机器人、银河通用等公司也在快速崛起。
未来展望——定义“具身智能”时代的野心
5.1 短期目标：扩大部署与数据飞轮
根据C轮融资规划，资金将用于三个核心领域：
将人形机器人扩展到家庭和商业运营领域：扩大BotQ的生产制造和实际部署。
构建下一代GPU基础架构：以加速训练和模拟，为Helix的核心模型提供支持。
启动先进的数据收集工作：收集人类视频和多模态感官输入数据，以改进机器人在复杂动态环境中的理解和操作能力。
其中，与Brookfield合作启动的 “Go-Big”项目，目标是构建世界上最大、最多样化的人形预训练数据集，目前已经实现零样本人机数据迁移。该项目已为Helix带来升级：实现语音导航、统一的单一模型架构，以及仅凭人类视频就完成端到端学习的能力。数据飞轮的加速转动，是Figure短期内的关键任务。
5.2 长期愿景：赢者通吃的硬体系统与劳动力重塑
阿德科克认为，人形机器人将可能成为史上最大规模的产品革命，甚至具备 “赢者通吃” 的产业结构。他们的系统有望成为“全球第一个有望具备赢者通吃特征的硬体系统”。
这一判断基于网络效应和数据飞轮：更多的机器人部署产生更多的数据，数据训练出更聪明的模型，更聪明的模型让机器人更有用，从而推动更多部署。当这个循环达到临界点，后来者将难以追赶。
更深层的愿景是 “劳动力重塑” 。Figure最终销售的是一种标准化的、可复制的、自主的AI劳动力单元。这不同于传统的自动化设备或工业机器人，而是能够理解自然语言指令、适应非结构化环境、执行复杂长周期任务的通用智能体。如果这一愿景实现，它改变的将不仅仅是制造业或家庭服务，而是整个全球劳动力市场的构成与定价逻辑。
5.3 行业意义：从“软件吞噬世界”到“AI硬件重塑物理世界”
Figure AI的崛起，标志着一个更宏大趋势的加速：即从“软件吞噬世界”向 “AI硬件重塑物理世界” 的范式转移。
传统硬件是被动的工具，而AI原生硬件则是主动的智能体。硬件只是一个开始，是AI感知和影响物理世界的‘触手’，未来将沿着‘单点硬件→智能体→具身智能平台’这条路径不断进化。我们看到的不仅仅是产品升级，更是一个全新的计算范式的诞生。
在这个意义上，Figure AI不仅仅是一家人形机器人公司，更是这场范式革命的先行者和定义者之一。它的成功与否，将检验“具身智能”究竟是一个可行的未来，还是一个过度炒作的泡沫。
结语：阳谋与远见
Figure AI的故事，是一个关于极致野心、战略定力与执行速度的故事。创始人Brett Adcock以其连续创业者的经验、敢于押注超长周期赛道的勇气，以及倾其所有的决心，为这艘船设定了驶向AGI终极形态的航向。
公司的成功建立在几个清晰的“阳谋”之上：选择全栈垂直整合以构建最深护城河；果断从依赖OpenAI转向自研模型以掌握命运；采用B端先行、C端远景的双轨商业化路径以保证生存与发展；以及通过战略合作（Brookfield）和自主制造（BotQ）解决数据和量产两大核心瓶颈。
390亿美元的估值，是市场对这一切的投票。它既包含了对人形机器人及具身智能赛道星辰大海般的乐观预期，也包含了对其团队能够执行这一复杂计划的信任溢价。然而，通往通用人形机器人的道路依然漫长且布满荆棘。演示视频与规模化、可靠化、低成本化的商业产品之间，仍有巨大的工程鸿沟需要跨越。
未来几年，我们将看到Figure AI能否将其“阳谋”一一兑现：Helix模型能否在真实世界中持续证明其泛化能力？BotQ工厂能否如期实现年产十万台的目标并控制住成本？宝马等早期客户能否转化为长期稳定收入？家庭场景的探索能否打开更大的想象空间？
无论如何，Figure AI已经以其惊人的发展速度和战略清晰度，为全球人形机器人行业树立了一个新的标杆。它不仅是一家公司，更是一个信号，宣告着智能体走出数字世界、大规模进入物理世界的时代，正从科幻快步走向现实。这场重塑劳动力、重塑生产力乃至重塑人类生活方式的革命，或许将比我们想象的来得更快。而Figure AI，正立志成为这场革命的定义者与领导者。
