Figure 以人類行為影片訓練人型機器人，陌生家庭環境家事成功率提升 6 倍

人型機器人公司 Figure 公布最新測試結果，指出透過人類行為影片訓練的資料集，已大幅提升人型機器人在陌生家庭環境中執行家事的成功率，幅度達到 6 倍。這項進展被視為人型機器人從實驗室走向真實家庭的重要里程碑，也反映 Figure 在資料策略上的重金投入開始展現成效。

人型機器人長期面臨的核心難題是「泛化」：機器人在訓練過的環境中表現良好，但一旦進入陌生的房間、面對不同擺設的家具或未見過的物品，成功率往往急遽下降。傳統做法是透過遠端遙控收集機器人自身的操作資料，但這種方式成本高昂、規模有限。Figure 這次採用的路徑，是以人類執行家事的影片作為訓練來源，讓機器人從大量人類示範中學習動作模式與環境理解。

據悉，Figure 為此投入約 10 億美元規模的資源建立資料集與訓練基礎設施。人類行為影片的優勢在於數量龐大且多樣性高，涵蓋各種居家環境與任務情境，這正是機器人泛化能力所需要的訓練素材。透過將影片中的人類動作轉譯為機器人可執行的控制策略，Figure 讓機器人在未曾造訪的家庭中，也能完成收拾物品、整理桌面等日常家事。

業界分析人士指出，以人類影片訓練機器人的做法與大型語言模型的發展路徑有相似之處，都是透過大規模、多樣化的資料來換取模型的通用能力。若這條路徑被證實可行，人型機器人的訓練成本與部署速度都可能出現數量級的改善。不過，影片資料如何精準對應到機器人的物理動作，以及安全性驗證是否足夠，仍是需要持續解決的問題。

對產業的影響方面，Figure 的成果為人型機器人進入家庭市場提供了更具體的時間表想像。近期特斯拉執行長馬斯克也大力看好人型機器人市場，台灣供應鏈的減速機、感測器與光學零組件業者陸續被點名受惠。若家事成功率能持續提升，家用人型機器人的商業化進程可望加速。

展望未來，Figure 是否能將 6 倍的成功率提升轉化為穩定的產品體驗，以及其他人型機器人業者是否跟進採用影片訓練策略，將是接下來的觀察重點。