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Home 人工智慧

人類險勝機器人!Figure AI 分揀比賽真正重點不是速度

electrify.tw by electrify.tw
2026 年 5 月 18 日
加入為 Google 偏好來源

Figure AI 近日進行一場「人機對決」直播,讓人類實習生 Aime 與 Figure 03 人形機器人在 10 小時內比拚包裹分揀效率。任務內容是掃描條碼、拿起包裹、調整方向,再把包裹正確放到輸送帶上。

本文主要內容

人類贏了 192 個包裹,但機器人不會累
Figure 03 展示意義大於短期取代
中國熟練工人仍有速度與成本優勢
包裹分揀未必需要人形機器人
Optimus 與不用工作的另一面

最後 Aime 分揀 12,924 個包裹,Figure 03 完成 12,732 個包裹,人類小勝 192 個;平均速度分別約為 2.79 秒與 2.83 秒一個包裹。不過 Aime 賽後表示左前臂幾乎快撐不住,這也讓這場比賽不只是在比速度,而是在比較人類與機器面對長時間重複勞動時的差異。

Congrats to Aime!! He said his left forearm is basically broken 😂

Final scores:
→ F.03: 12,732 packages (2.83 seconds/package)
→ Aime: 12,924 packages (2.79 seconds/package)

This is the last time a human will ever win pic.twitter.com/CalDzPZz4d

— Brett Adcock (@adcock_brett) May 18, 2026

人類贏了 192 個包裹,但機器人不會累

如果只看數字,這場比賽仍是人類勝利。Aime 比 Figure 03 多處理 192 個包裹,平均每個包裹只快約 0.04 秒,差距非常小。對 Figure AI 來說,這樣的結果雖然不是機器人獲勝,但已經足以展示 Figure 03 接近人類工作速度的能力。

更值得注意的是比賽條件。Aime 必須遵守加州勞工法,包含休息與用餐時間;Figure 03 則可持續運作,不會疲勞,也沒有肌肉痠痛、工傷或注意力下滑問題。

Figure AI 執行長 Brett Adcock 表示,這可能是人類最後一次贏過機器人。這句話帶有宣傳意味,但也點出機器人的真正優勢:不是只看單次速度,而是長時間穩定運作與可複製部署。

Figure 03 展示意義大於短期取代

Figure AI 近期不只進行這場 10 小時人機對決,也透過長時間直播展示 Figure 03 進行包裹分揀。官方強調 Figure 03 搭載 Helix-02 AI 系統,能透過機身相機辨識包裹與條碼,並非遠端人類操作。

這些展示的重點,是讓外界看到人形機器人已經能在真實任務中連續工作,而不是只停留在短片中走路、揮手或拿取物品。不過,這仍比較像是技術與商業化能力展示,不代表人形機器人已經準備在物流業大規模取代人力。

真正進入倉儲現場,還要面對採購成本、維修、可靠度、產線整合與長期稼動率等問題。人形機器人能做一件事,和它能不能以合理成本在產線上長期取代人,是兩個不同層次的問題。

中國熟練工人仍有速度與成本優勢

這場比賽如果只拿 Aime 和 Figure 03 比,很容易得出「機器人快要追上人類」的結論。但 Aime 是美國實習生,不是長期站在物流流水線上的熟練分揀工人,更不是中國物流產業裡那些每天面對高強度包裹量的一線作業者。

在中國物流倉儲現場,許多一線分揀、掃碼、打包與搬運人員長期在高強度流水線中工作,對包裹節奏、手部動作與錯誤控制都非常熟悉。尤其在計件制或電商高峰期環境下,熟練工人的短時間效率,很可能高於一般實習生。

因此,Figure 03 接近 Aime 的速度,不能直接等同於「人形機器人已經接近物流產業實際人力水準」。這場比賽更像是拿一位沒有長期物流分揀經驗的美國實習生,去對照一台最新人形機器人,而不是和真實物流產業中的高熟練人力做直接比較。

成本也是另一個關鍵。中國物流業過去能支撐低單位處理成本,很大一部分來自大量熟練且相對低成本的一線人力。只要人力成本仍低於機器人採購、維護、部署與折舊成本,企業就不會立刻全面替換人力。

包裹分揀未必需要人形機器人

Figure 03 會分揀包裹很有展示價值,但在真實物流業裡,包裹分揀不一定需要一台長得像人的機器人站在輸送帶旁模仿人類動作。

許多大型物流倉儲與轉運中心早已導入大量專用自動化設備,例如自動分揀線、交叉帶分揀機、掃碼設備、AGV / AMR 搬運機器人與智慧倉儲系統。這些設備雖然沒有 Figure 03 這麼有話題性,但更適合高速、大量、標準化處理包裹。

對物流企業來說,真正的問題不是「機器人能不能像人一樣分揀」,而是「用人形機器人做這件事,是否比現有自動化設備更划算」。如果任務已經高度標準化,專用設備往往效率更高、成本更低,也更容易整合進既有產線。

這也是 Figure AI 展示的微妙之處。它證明人形機器人已經能接近一般人類操作速度,但也提醒我們,在許多物流場景中,人形不是必要條件。人形機器人真正有機會切入的,可能是那些流程仍需要彈性、環境不完全標準化,又不值得為單一任務打造專用設備的工作。

Optimus 與不用工作的另一面

Figure AI 的人機對決,也很容易讓人聯想到 Tesla Optimus。Elon Musk 多次把 Optimus 視為特斯拉未來最重要的產品之一,也曾表示 Tesla 會先讓 Optimus 在自家工廠內部使用,再逐步走向更大規模生產。

從 Figure 03 到 Optimus,這些公司瞄準的都是同一件事:把 AI 從螢幕與車輛帶到實體世界,接手重複性高、體力消耗大、但仍需要一定靈活度的工作。

Elon Musk 也曾提到,AI 與機器人未來可能讓工作變成可選項,甚至不再有人需要工作。這句話聽起來很像科技烏托邦:機器人負責勞動,人類只要選擇自己喜歡的事情做。

但這句話少講了另一半。未來包含 Elon Musk 在內的資本階級,確實可能不需要工作,因為機器、模型、工廠與平台都在替資本持續運轉;而其他人面對的,可能不是「終於不用工作」,而是「沒有工作可做」。

工作變成選配,前提是收入也能變成基本配備。否則機器人替人類工作,最後可能只是替少數人創造更多不用工作的理由。

所以 Aime 這次贏了 Figure 03,不代表人類勞動沒有壓力;Figure 03 接近人類速度,也不代表物流工人明天就會消失。真正的變化會比較慢,也更現實:低成本熟練工人、專用自動化設備與人形機器人,會在不同場景裡重新分配工作,而最重複、最傷身、最難招人的環節,會最先被機器拿走。

延伸閱讀

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