11月19日知名人形机器人独角兽公司【Figure AI】发布公司汽车巨头【宝马】最新合作进展，旗下人形机器人Figure 02在生产线上的性能得到了显著提升，机器人组成自主舰队，依托端到端技术，速度提高了400%，执行任务成功率提升了七倍；同时表示，机器人每天进行1000多次操作训练，并随着部署更多机器人，将收集更多数据来改进AI模型。
视频中，Figure 02队伍从移动货架车上拿取金属板，迅速转身，双足快速前往装配线上对着金属杆放置；该任务涉及将一片不易操作的金属片插入一个小于1厘米宽的插槽。公司创始人Brett Adcock表示：这项任务的挑战性极高，要求机器人在执行时具备极高的可靠性。
在这个过程中，机器人必须抓住这些难以处理的金属部件，并精准地放置到指定位置，同时还要避免与金属固定件发生碰撞；为了满足任务要求，操作的循环时间需要减少四分钟。Brett Adcock表示：这项任务的难度可谓是我们之前展示的任何静态台面操控任务的十倍。
值得注意的是，Brett Adcock于11月接受访谈时表示：与宝马的作非常顺利，试点取得了成功，Figure 02 机器人将于明年1月份永久入驻宝马工厂，明年初会将 Figure 2 推广到多个客户；并表示，公司制造方面也取得了重大进展，目前正在建造自己的生产设施，并组建了一支制造团队，专注于大规模生产，并且将在 2025 年初迁入公司新的生产基地；同时表示，Figure 01和Figure 02都不是为了大规模生产而设计，Figure 03时将实现大规模量产；Brett Adcock还回复了诸多问题（AI大模型、算力、商业化场景及落地时间、特斯拉等等）
提到[Figure AI]，就不得不提特斯拉，一个是目前全球估值最高的人形机器人初创企业，一个是本次人形机器人风口引领者；作为不同背景的两家公司，创始人在对人形机器人观点上有诸多差异点。
2024年6月13日，特斯拉2024年股东大会上，马斯克首次谈到人形机器人初创公司：原型很容易，批量生产很难，甚至不可能；并表示：特斯拉拥有生产能力、工程能力以及人工智能硬件和软件能力，将成为人形机器人域的领先者。
股东大会上，马斯克提到初创公司难点（总结）：1）大量0-1设计，包括电机、变速箱、传感器、电力电子设备；2）需要顶尖的工程师以及技术积累；3）需要高效、节能的推理计算机；4）需要强大的AI能力；5）需要非常擅长大规模制造。
2024年6月15日，Figure AI创始人Brett Adcock 发表长文，疑似反驳：人形机器人更像消费电子产品而非汽车等等，但感觉论据有些牵强。
10月24日，特斯拉三季度财报会议上，马斯克表示：我们是唯一一家真正具备大规模生产人形机器人所有必要条件的公司，因为其他公司缺少人工智能大脑，缺少真正实现大规模量产的能力，而特斯拉拥有超级计算集群Cortex。
11月，Figure AI创始人Brett Adcock接受访谈时表示：B轮投资方微软已经给了我们尽可能多的H100算力，目前已扩大了三次，变成了更大的集群，目前受到计算的限制；依托投资方OpenAI技术赋能和合作，目前已开始建立可以在我们的机器人上工作的新模型；同时表示，对于制造机器人来说，大部分问题都会随着时间的推移变成软件问题。
11月6日，马斯克针对人形机器人量产问题给出更具体答案，在“X”平台发文表示：“Optimus 已经在工厂里执行一些任务，其能力范围正在迅速扩大；迄今为止，最困难的部分是改进Optimus的设计，使其易于制造和构建复杂的供应链，以便能够大批量生产。”
接下来我们回顾一下全球头部人形机器人公司最新进展：
2024年10月17日，特斯拉在X账号上分享了Optimus人形机器人的最新进展，并配文“自主运行”，视频展示其强大自主能力。
特斯拉同时强调：这些新技能都是由Optimus上嵌入式计算机上实时运行的单个神经网络学习到的。
10月30日，【波士顿动力】发布了一则Atlas机器人在汽车工厂环境中搬运汽车发动机零部件的视频。
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视频中，Atlas旋转头部识别检测不同格子里的发动机盖，自动定位选择其中一个，并用三指夹手拿起，规划路线，旋转躯体走向小货架车一一排序放置；当零件摆放时，没对齐位置导致放错了，Atlas赶紧拿出来，然后愣了下，再重新把零件放好，充分展示其自主纠正能力；工作工程中，一个丝滑下蹲，再次证明我（Atlas）仍旧是机器人运动派“扛把子”。
同为车企且沿袭特斯拉Optimus技术（与车辆技术同源）和商业化路线（优先落地自家车间）的[小鹏汽车]于11月6日小鹏AI科技日上，发布新一代人形机器人—小鹏Iron；小鹏汽车董事长、CEO何小鹏在演讲中表示，做AI机器人比AI汽车更难，集成度要求更高，没有500亿投入做不好AI机器人。
500亿？这让一众初创公司怎么玩。
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接下来，小编从人形机器人企业产品（进展）、硬件设施（生产能力）、产品落地场景、企业官方宣布量产时间、具身智能大模型技术等方面，盘点全球（含国内）人形机器人企业现况以及人形机器人商业化落地卡点分析。
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