6月20日，Figure CEO Brett Adcock 在 X上发布了一张引爆科技圈的图表，显示其机器人保有量曲线向上击穿了员工数量曲线。他为此配文：“For the first time, robots now outnumber humans at Figure.”。

面对这个所谓的“历史性时刻”，有人欢呼，也有人调侃 。但在这些热闹的表象背后，人形机器人行业正上演着一场精心编排的预期管理。毕竟，造出一张漂亮的图表，往往比造出一台能修好自己的机器人要容易得多。

200小时直播背后的“取巧”

在发布那张“机器人数超越人类”图表的一个月前，Figure用一场长达200小时的直播证明了机器人的“能干”。

·三台机器人在传送带旁连续分拣了近25万件包裹。

·在10小时的人机对照测试中，机器人单件耗时2.83秒，与人类实习生的2.79秒相比，差距不到0.04秒。

听起来很震撼，但稍微深究就会发现，物流分拣是工业自动化中最经典的结构化场景：传送带匀速、包裹规格固定、动作单一重复。在这个最友好的场景里，人形机器人其实连传统机械臂的尾气都追不上：

·ABB的快递分拣机器人单台每小时可处理1500件。

·AGV自动搬运车分拣系统平均每小时可处理640到1100件。

·Figure的三台机器人协同工作，单台每小时却只能完成约424件。

真正的难关在于破损漏液、条形码遮挡等“长尾异常”，而这些在直播中被刻意回避了。

规模超越的“数字魔术”

从“能力证明”到“规模证明”，Figure成功塑造了机器换人的叙事，但这中间夹杂着三重概念偷换：

·场景偷换：用最结构化、无异常的物流分拣成绩，去推导全产业的替代能力。

·概念偷换：图表上的“保有量”包含了待组装的半成品和库存，将总产量冒充为在岗干活的劳动力。

·成本偷换：机器换人并没有真正减少人力，反而把人力从一线转移到了后台（数据标注、运控调试、现场运维），变成了用低廉时薪（如约25美元/小时）进行的成本套利，而非效率优势。

以宝马斯巴达堡工厂的试点为例，Figure 02搬运了9万多个零件，但细算下来每小时约处理72个，效率远低于熟练工。更有意思的是，该试点于2025年11月就已结束，宝马目前不仅没有Figure机器人在岗，其欧洲新试点甚至转向了其他品牌。

行业的普遍困局与“曲线救国”

这并非 Figure 一家的尴尬，整个具身智能行业都在陷入“技术理想与商业落地脱节”的困局。

国内企业如宇树科技（2025年出货量超5500台）和智元机器人（超5100台）占据了国内近80%的市场份额，但这同样代表的是产能而非在岗替代率。

优必选的 Walker S2 在工业场景获得了近14亿元订单，但实际交付量仅数百台。

与之形成鲜明对比的是，优必选近期推出的主打情感陪伴的消费级产品 U1 系列（仅限成年人购买），预售10天订单便接近4000台。

当产线替代的效率天花板难以突破时，企业们发现真正愿意爽快买单的或许不是工厂，而是客厅里的消费者。

真正的拐点何时到来？

短期来看，大面积的“机器换人”并不存在，人机协同（人干复杂活，机器干重复活）才是主流。

正如 NVIDIA 近期发布的 SpatialClaw 空间推理框架所指出的方向：只有当机器人走进新场景就能自主理解、适应变化时，通用具身智能的时代才会真正到来。

如果有一天，机器人公司敢宣布：“我们裁掉了一半的运维工程师，因为机器人能自己排查故障并修复了”，那才是真正的替代拐点。

而在那之前，图表上的产量仅仅是待消化的成本 。咱们还是脚踏实地，先把非标场景里的那颗螺丝拧明白再说吧 。