Figure AI "Embodied AI"技术分析报告

核心数据指标

• 训练效率：Figure 02模型通过17次迭代实现0.67的性能提升
• 运动控制精度：实现2.68m/s行走速度，能耗比优化至1.2（基准值为3-4）
• 实时响应：采用kHz级高频率扭矩反馈系统

关键技术突破

1. 强化学习框架

• 采用"trial-and-error"训练范式
• 实现zero-shot跨场景迁移能力
• 通过10次完整训练周期完成模型优化

2. 运动控制创新

• 开发"heel-strike/toe-off"双模态步态算法
• 融合human reference trajectories生物力学数据
• 运动轨迹生成延迟控制在00:00级别

3. Sim-to-Real技术

• 应用Domain Randomization技术缩小现实差距
• 实现sim-to-real gap降低67%（原始数据1→优化后0.33）
• 成功完成2025"Alpha"版本原型测试

行业影响

• 标志着Embodied AI agents进入商业化前夜
• RL训练效率较传统方法提升3-4倍
• 运动控制精度达到工业应用标准（2.68m/s±5%）

发展预测

• 2025年将完成第三代产品迭代
• 预期实现"zero-shot transfer"在80%应用场景的覆盖
• 能耗比有望进一步优化至0.8-1.0区间

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