Робот Figure 03 от Figure AI успешно прошел 200-часовой тест по сортировке посылок

Разработчик антропоморфных роботов Figure AI отчитался о завершении длительного нагрузочного тестирования модели Figure 03. В ходе испытаний в штаб-квартире компании в Сан-Хосе роботы в автономном режиме занимались сортировкой посылок на протяжении 200 часов. Изначальный сценарий предполагал лишь восьмичасовую демонстрацию, однако стабильность системы позволила расширить временные рамки до полной выработки ресурса в 200 часов.

Технологический процесс и архитектура автономности

За выполнение операций отвечала ИИ-модель Helix-02, исключавшая необходимость прямого дистанционного управления. Алгоритм распознавал объекты, выполнял манипуляции по захвату и последующей укладке посылок на конвейерную ленту штрихкодом вниз. Если коротко, при возникновении ошибок или нештатных ситуаций система инициировала автоматический программный сброс, после чего робот возвращался к задаче без участия человека.

На практике это значит, что акцент был смещен с индивидуальных характеристик единичного устройства на работу всего парка машин. Роботы действовали по сменному графику: пока часть устройств находилась в активной фазе, остальные заряжались. По заявлению генерального директора Бретта Эдкока, уже к 50-му часу работы парк машин обработал свыше 63 тысяч посылок. Такой подход критически важен для индустриальной автоматизации, где коэффициент эксплуатационной готовности оборудования превалирует над показателями скорости одного юнита.

Сравнение с человеческим фактором и ограничения

Ранее компания проводила десятичасовой замер производительности, в ходе которого робот сопоставлялся с оператором-стажером. Результаты оказались сопоставимы: человек обработал 12 924 посылки, робот — 12 732, при средней скорости операции 2,79 и 2,83 секунды соответственно. Тем не менее, данное сравнение было ограничено узким спектром операций и не учитывало обработку нестандартных грузов или смешанных потоков.

Несмотря на показатели автономности, текущая конфигурация Figure 03 пока не является готовым коммерческим решением. Среда в тестовой зоне была жестко ограничена под конкретные повторяющиеся задачи, где типы объектов были известны заранее. Эксперты, в частности робототехник Аянна Ховард, подчеркивают, что, вопреки заметному прогрессу, точность системы еще не достигла стандартов, требуемых для полноценного складского внедрения. Во время трансляций наблюдались сложности с позиционированием объектов и периодические сбои в логике распознавания.

Тем не менее, этот кейс представляет ценность для индустрии, так как большинство демонстраций человекоподобных роботов обычно сводятся к коротким промо-роликам. Длительный тест позволяет оценить такие параметры, как физический износ агрегатов, надежность циклов зарядки и общую координацию процессов, что является определяющим фактором для производственных сред.