人形机器人这一周：零样本进屋、无护栏协作、跑赢博尔特，但军事化阴影也在逼近

📊 发布时间：2026年9月15日至18日

🎯 主要主体：Figure、Agility Robotics、天工机器人、中国人民解放军

一、Figure Helix 2.5：零样本进入30个陷生家庭

9月18日，Figure发布Helix 2.5，它回答了机器人领域一个核心问题：同一个模型能否在从未见过的家庭中直接开工，而无需任何本地适配？Figure在湖区租下30处住宅，让Helix 2.5在零数据采集、零微调、零预先接触过相关物体的情况下整理客厅、折毛巾、铺床。

比较图片本身更具说服力的，是一项受控对照实验：两个相同任务数据训练的策略，一个从随机权重初始化，一个从基于人类视频数据集Index预训练的基础模型初始化。前者零样本成功率仅为9%，后者达到了56%，提升超过6倍。Figure同时提出一个类似语言模型的扩展定律主张：预训练数据量每双倍时，下游损失可预测地下降。公司已承诺35亿美元训练计算预算，其人类视频数据集Index目前以每秒约35分钟新视频的速度持续扩充。

不过，发布视频因在任务完成前就切换镜头而引发质疑，56%的成功率仍意味着近一半尝试仍以失败告终，Figure自己也承认“通用人形机器人问题尚未解决”。

二、Agility Digit 5：首个无需安全护栏的协作机器人

9月15日，Agility Robotics发布了高181厘米、重129公斤的人形机器人Digit 5。它的核心卖点不是力量或灵巧度，而是“协作安全”——在无安全护栏的开放环境中与人类共享走道与工作站。它搭载摄像头、距离传感器与惯性测量单元，能持续跟踪周围工人位置并自动变道或停止，并配备与主控制系统完全独立的安全控制单元——即使AI或主控失效，一旦有人进入危险区，机器人会立即停止或主动降低重心坐地并切断电机电源。

此前，工业人形机器人大都被关在安全护栏后，这直接抵消了它们与人类共享走道与工作站的优势。同行 Apptronik 正在梳赛德斯工厂测试类似的Apollo机器人，Boston Dynamics则计划将具备“无护栏安全控制”的新Atlas于2028年部署到现代汽车位于修治亚州工厂。

三、中国天工Ultra：百米跑赢8.64秒，但阴影随之而来

在北京举办的世界人形机器人运动会上，名为天工Ultra的人形机器人跑完百米仅用时8.64秒，超过了牙买加短跑选手尤塞恩·博尔特创下的9.58秒人类世界纪录。这背后是技术实实在在的进步：钻石纤维与铝合金机体降低了惯量，关节驱动单元可达400牛顿米的扭矩，强化学习让机器人在虚拟仿真中完成数百万次试错后，能在高速奔跑中实时修正平衡。

但运动会结束仅两天后，中国人民解放军官方报纸就发文呼吁加快将这类前沿机器人从实验室推向军事训练场，并将其称为“战斗员”而非实验品。有机器人领域研究人员指出，人形机器人能够在为人类设计的建筑中自由行动——爬消防梯、拧门把、通过狭窄楼道——这一能力组合既可用于灾难救援，同样也可用于城市作战。更令人不安的是，支撑这些机器人的软件生态（如ROS-M）大部分开源共享，意味着相关能力很难被真正“出口管制”住。

四、这三项突破共同说明了什么

本周的三项工作从不同角度共同描绘出具身智能领域的快速演进：

数据方式正在重塑机器人学习路径：Figure用人类视频而非机器人遥操数据训练基础模型，大幅降低了采集成本，这种方式能否复制到其他公司将决定行业扩张速度。
“无护栏协作”是商业化的最后一道门槛：只有能与人类安全共享空间，人形机器人才能真正发挥其“人形”优势，这一领域的竞争将直接决定商业化进度。
双用技术的伦理难题已无法回避：同样的平衡与导航能力，既可用于灾难救援，也可被纳入军事体系，而开源生态让这种技术扩散难以掌控。

五、参考来源

💬 欢迎交流：你觉得人形机器人真正进入家庭与工厂还需要多久？双用技术的风险又应该如何应对？