A Figure AI raktári robotja 81 órát és 101,391 csomagot teljesített a Helix-02 teszt során

A Figure AI egy nyolcórás raktári bemutatót többnapos állóképességi tesztté alakított: a Seoul Economic Daily jelentése szerint egy Jim nevű humanoid 101,391 csomagot dolgozott fel 81 óra alatt egy élőben közvetített Helix-02 futtatás során.

Fontos pontosítás: bár a Figure rendelkezik hivatalos anyagokkal a Helix logisztikai csomagkezeléséről, a 81 órás időtartam és a 101,391 csomagos szám az élő közvetítés médiamegjelenéseiből származik. A RoboHub független módon nem ellenőrizte az élő számlálót a Figure hivatalos oldalán, így a vásárlóknak ezt az adatot egy bejelentett mérföldkőként, nem pedig harmadik fél által auditált benchmarkként kell kezelniük.

Ezen fenntartások mellett is jelentős a teszt, mivel a humanoid robotikát a rövid demóvideóktól az üzemidő, az ismételhetőség és a hibakezelés irányába mozdítja el. A csomagválogatás nem látványos feladat, de pontosan az a fajta ismétlődő, nagy volumenű munka, amelyre a raktárak már most is jelentős összegeket költenek automatizálás céljából.

A Figure saját Helix logisztikai leírása a feladatot csomagkezelésként és osztályozásként határozza meg: mozgó küldemények észlelése, különféle dobozok vagy puha borítékok megragadása, a címkék beforgatása a szkenneléshez, valamint korrekció, ha a folyamat nem tökéletes. A vállalat szerint a Helix fejlesztései ehhez a felhasználási módhoz gazdagabb sztereó látást, több léptékű vizuális jellemzőket, tanult robotok közötti kalibrációt és egy gyorsabb manipulációt lehetővé tevő inference-time sebességi módot tartalmaznak.

A jelentések szerinti élő közvetítés egy másik kérdést vet fel: képes-e a rendszer napokig, nem csak percekig ugyanazt a hasznos munkát végezni? A beszámoló szerint Jim emberi távvezérlés nélkül működött, a Helix-02 rendszert használva a dobozok felismerésére, a címkék tájolására és a csomagok válogatására, tételenként nagyjából 3-4 másodperces sebességgel. A közvetítés állítólag az eredetileg tervezett nyolc óra után is folytatódott, mert a robot megállás nélkül dolgozott.

Ezért fogják a logisztikai csapatok ezt sokkal alaposabban figyelni, mint egy otthoni rendrakási bemutatót. Egy raktárnak nincs szüksége arra, hogy egy humanoid embernek tűnjön; olyan gépre van szüksége, amely beilleszthető az emberi munkára tervezett cellákba, kezeli a különleges csomagokat, kibírja a hosszú műszakokat, és igazolja költségeit a szállítószalagokkal, fix szkennerekkel, AMR-ekkel és az emberi munkaerővel szemben.

Továbbra is vannak megválaszolatlan kérdések a vásárlók részéről. Vajon leegyszerűsítették a munkacellát a közvetítés kedvéért? Milyen gyakran kellett emberi beavatkozás a környező folyamatok újraindításához? Mi történik sérült címkék, összenyomott dobozok, kifolyt folyadékok, vegyes SKU-k vagy elakadt szállítószalagok esetén? Képes-e a robot ugyanerre az üzemidőre egy egész flotta részeként, egy valódi ügyfélraktárban, szolgáltatási szintű garanciák mellett?

A kereskedelmi tanulság nem az, hogy hirtelen minden válogatósornak humanoidra van szüksége. Hanem az, hogy a Figure próbálja bizonyítani a megbízhatósági szintet: a fedélzeti autonómiát, a manipulációs sebességet, a vizuális címkekezelést és a hosszú távú működést. Ha ezek a mutatók tovább javulnak, a Helix-alapú Figure robotok nemcsak a gyári feladatoknál – mint például a BMW-stílusú gyártási pilotok – válnak relevánssá, hanem a logisztikai vásárlók számára is, akik a humanoidokat a hagyományosabb automatizálási megoldásokkal hasonlítják össze.

A RoboHub vásárlói számára továbbra is a Figure 02 a listázott kereskedelmi referenciapont, míg a Figure 03 és a Helix-02 a 2026-os bemutatókon megjelenő újabb autonómiai stacket képviseli. Bármilyen komoly beszerzési tárgyalás során rá kell kérdezni az aktuális modell elérhetőségére, a teszthelyszínekre, a támogatott teherbírásra, az üzemidő-adatokra, az integrációs követelményekre, valamint arra, hogy a Figure közvetlenül vagy kiválasztott partnereken keresztül kezeli-e a raktári megkereséseket.