编译：Felix, PANews
人形机器人公司 Figure 正致力于打造一款能够胜任人类工作的通用人形机器人，无论是在工厂车间还是在家中。在包括 Jeff Bezos、微软、英伟达和亚马逊在内的多轮融资中，其估值在短短 18 个月内增长了 15 倍，达到 390 亿美元。本期 Sourcery 播客节目将深入 Figure 的总部，进行一次全面的参观，并就机器人、AI 和就业的未来与 Figure 创始人兼首席执行官 Brett Adcock 进行深入访谈。
Brett 分享了人形机器人如今已投入使用的原因，Figure 计划如何将今年的产量从数千台扩展到每年 100 万台，以及他为何相信 Figure 有可能成为全球最大的企业。还探讨了 Brett 决定离开 OpenAI 的原因、构建物理人工智能所面临的挑战，以及解决工程领域最棘手难题之一所需的条件。PANews 对本播客进行了编译。
主持人：你目前在机器人领域最热门的观点是什么？
Brett：我认为我们花了很多时间在做完全自主和端到端的事情。你走进来的时候问了我们几个问题，比如“这是远程操作的吗？” 我们没有远程操作这些东西。我认为我们对机器人技术的看法是，如果不亲自来现场看看我们在做什么，就很难看清这个领域到底发生了什么。所以我希望你今天在这里体验愉快，看到我们正在做的一切。我认为我最热门的观点是：我们只是希望人形机器人能够真正发挥作用，而它们现在就已经在发挥作用了。机器人可以处理日常事务，比如清理客厅或进行商业操作。看到这将在未来几年内发生真的很酷。
主持人：这是一个竞争非常激烈的领域，而且变得越来越有竞争性，面对这种竞争感觉如何？ 你们的目标是什么？
Brett：我们内部的目标是如何让这些机器人做真实的事情并获得报酬。所以我们非常关注如何实现自主的有用工作，这就是我们的标准。我们需要用 AI 模型非常出色地完成这件事，还需要有好的硬件。它必须具有成本效益，能大量制造机器人。我认为目前我们在全球范围内做到这个水平大概领先大家几年。我们还处于人形机器人这本书的早期章节。希望下一步是如何大规模把更多机器人推向市场，我们希望成为第一个做到这一点的人。
如何让成百上千、成千上万台机器人每天在世界上运行？这个领域还很早期。我们就像处于人形机器人大规模进入社会的第一环节。我们内部最兴奋的是：它正在工作，这只是第一环节。第二环节是把更多机器人推出去，让它们在更大规模上工作。之后我们希望真正泛化到能做人类能做的一切事情。
主持人：你们一年想生产多少？目标是什么？
Brett：今年我们会以最快的速度在这里生产数千台机器人。我们正在全力加速 BotQ 的产线。我们三月份创下了生产纪录，计划五月份再翻三倍，我们会生产数千台。我们已经有现成的零件，正在提升产量。从那以后，我们想做到数万台、数十万台，我们希望能达到每年一百万台。同时我们也需要商业进展来匹配这个速度。我们有非常多的商业需求。如果机器人现在都准备好了，我觉得我今天就能把大量机器人放到商业客户那里。最大的差距在于让机器人能够大规模自主运行。
主持人：所以目前商业化的瓶颈是？
Brett：是拥有足够数量的机器人，并让它们在大规模下达到人类水平的性能。我们不想把一千台机器人推向市场，然后每小时出现一千个问题。那对谁都不好。去年我们有一小批机器人交付给了宝马，每天都在工作，运行了六个月，非常出色。我们从中学习了很多，然后彻底重构了商业化软件和 AI 系统的整个方法。这也引领我们开发出了 Helix 2。这是第二代 AI 模型，几个月前刚刚推出。现在的问题是如何把这些机器人部署到许多不同的客户那里，我们可能在接下来 90 天内宣布很多相关消息，今年就会以相当规模把它们部署出去。如果进展顺利，我们就会继续疯狂扩张。去年我们部署的机器人效果很好，学到了很多。今年我们会有更多机器人部署到许多不同客户那里。如果进展顺利，我们就会继续疯狂扩张。
主持人：Figure 成立还不到四年，你们是怎么这么快扩张起来的？过程是怎样的？
Brett：是的，我已经创业大约 20 年了。我曾经快速把一家软件公司做大并卖掉，也快速把 Archer 做大并上市。所以每次我处于这个阶段，我都会回头想想：从过去的经验中学到了什么？怎么才能做得更好？在 Figure，我们采取了一种非常差异化的方法，基本上垂直整合设计一切。我认为全球没有哪家公司在机器人硬件上设计的零件比我们多。我们自己设计电机、转子、定子、传感器、结构、运动学、关节、电池。这让我们能够掌控自己的命运，建立自己的供应链。没有这些，你就只能依赖供应商，如果出问题你怎么办？你能理解吗？能修复吗？能打补丁吗？所以我们从上到下理解整个技术栈。一开始要投入巨大精力把对的人招进来。现在我们已经迭代到拥有相当可靠的系统，能很好地运行。
我从一开始就自筹全部资金，四个月内烧钱速度就到每月一百万美元，真的不是开玩笑。我们在四五个月内组建了 40 人的团队，他们非常优秀。然后每周工作100小时，只为了和团队一起把这事做成。我们犯过一些错误，学到了很多，也做对了一些事情，就是不断递归改进。
主持人：你为什么离开 Archer？
Brett：机器人领域的元问题就是能否解决人形机器人。如果你能解决它，它将以巨大优势成为世界上最大的生意。全球接近一半的 GDP 是人类劳动力。我想去致力于建造这个机器人技术的“圣杯”。在 Archer，我负责我们所有飞机的设计。我觉得现在这个十年，我们将把人形机器人带给大众。这可能是我们一生中最重要的生意之一。所以现在我能把时间花在我职业生涯中最重要的领域之一。我在 Archer 组建了整个团队，领导所有工程设计，带领公司完成上市。现在飞机已经处于很好的位置，可以认证并进入联邦空域。而 Figure 也处于很好的位置，可以真正大规模扩展物理智能。
主持人：你为什么在 IPO 之后决定再创立一家公司并为其提供资金？
Brett：其实我之后还创办了几家公司。简单来说，我已经关注人形机器人领域几十年了。但人形机器人一直走在错误的方向上，在造错误的东西，或者只是作为爱好在做，工程决策我认为也不够正确。我觉得需要有人大幅加速这个领域的发展。四年前最好的产品还是波士顿动力公司（Boston Dynamics）的液压人形机器人 Atlas。它会到处滴油，只能运行 20 分钟，又大又不安全，完全不能放在人类旁边，使用的是传统控制方法。波士顿动力公司有很强的研究背景，但商业化没那么强。所以我觉得需要有一家公司真正把人形机器人带给大众。如果没有我的介入，我不确定我们能否走到这一步。Figure 已经证明我们把时间线大幅提前了。
主持人：你最近因为 OpenAI 合作关系的评论而爆火，到底发生了什么？
Brett：两年前 OpenAI 领投了我们的 B 轮，他们还引入了微软。作为合作的一部分，我们签订了共同开发下一代 AI 模型的协议。我们花了大概一年时间一起合作，研究如何让 AI 模型在人形机器人上工作，如何让语言模型在人形机器人上发挥作用。他们对机器人很感兴趣，我们也想更好地理解语言模型在机器人中的作用。
我们和他们合作了一年，他们都是很好的人。我几乎每天或每周都在和他们一起工作。后来我们内部设计模型的团队已经把 OpenAI 甩在身后了。我们在机器人上测试、训练模型等所有方面都做得更好。我的团队有超过十年的机器人学习背景。最后我解除了合作。
主持人：那你当初为什么让他们投资？
Brett：我当时认为双方可能有很大的战略协同潜力，能互相学习。但结果证明我在这点上错了。
主持人：你们是不是很早就开始加强安全防护了？因为我进来时手机都被收走，有很多限制区域，你们对 IP 地址保护非常严格。
Brett：我们一直都相当注重安全。我觉得我们正在做的事情存在很高的 IP 地址风险，所以我们在工程 CAD、软件等方面都非常小心，从网络安全和内部安全角度严格把控。我们的办公室其实很开放，你进来就能看到很多东西。但在湾区，有很多间谍和诱饵。有一天我们抬头看到办公室角落的窗户上方有一架无人机正对着办公室看。我们立刻加强了所有措施。现在我们在物理和数字安全上都非常严格。
主持人：作为领导者，你如何保持自己的表现力和团队领导力？
Brett：我的人生有三个时间口袋：家庭、工作、朋友。但五年前我发现三者无法兼顾，于是决定放弃那些年度高尔夫旅行、十年没见的朋友聚餐等。我现在只把时间花在家庭和公司上。
我每天晚上 6 点回家和孩子们吃晚饭、哄他们睡觉，然后如果需要再回公司工作。我会重点解决公司里最棘手的问题，帮助公司扩张。我现在坐在开放办公区，而不是角落办公室。我把大部分时间花在产品和工程上，这些才是真正重要的事情，而不是传统的 PR、参加展会等。
主持人：这个生意最大的风险是什么？
Brett：人形机器人这件事真的太难了。我甚至很难解释清楚。让机器人做到我们今天展示的这些，几乎快把我逼死了。我们还有很长的路要走。最大的风险是能否实现长期端到端的有效工作：把机器人放到家里，让它连续 7-10 小时无故障、无人工干预地工作，每天如此，永远如此。这从来没人做到过。硬件非常复杂，我们从零开始设计了整个供应链。故障率必须极低，成本要足够低，要大量生产，还要让消费者真正想要它们。
主持人：你已经融资近 20 亿美元，估值 390 亿美元，你觉得资本或估值是风险吗？
Brett：这会成为世界上最大的生意。商业领域接近一半的 GDP 是人类劳动力工资。如果机器人能做好，我们能部署数十亿台机器人，创造数万亿美元的收入。科技公司通常以收入 10-20 倍估值，这将是一个万亿美元级的超级生意。
主持人：最后，今年你最期待什么？
Brett： 今年我想大规模向世界交付机器人。第二件事是解决我所说的“通用机器人”问题：一个能做人类能做的一切事情的机器人。我们对 Helix 有极大关注，希望这里成为物理世界中第一个看到 AGI 的地方。我们认为我们有正确的配方和训练流程。今年和明年对我们能否突破这一点非常关键。
