Figure 03 научился лазить по лестницам: разбор технологии Helix, успешность и сравнение с ANYMal

Вот оно, видео, которое облетело мир: робот Figure 03 уверенно шагает по лестнице, и вы уже готовы поверить, что будущее наступило. Но давайте заглянем за кадр: ни один пресс-релиз не сообщает, сколько раз этот робот падал, прежде чем попасть в объектив. И это не мелочь — это главный вопрос, на который компания предпочитает не отвечать. Мы перерыли все доступные материалы, чтобы показать, что скрывается за красивой картинкой и почему вам стоит сохранять здоровый скепсис.

Основные характеристики Figure 03

Что показал Figure 03 — и что осталось за кадром

9 октября 2025 года компания Figure представила третье поколение своего гуманоидного робота. Figure 03 позиционировался как шаг вперёд в области Physical AI — способности машины взаимодействовать с физическим миром так же естественно, как человек. И вот, спустя почти год, мы видим демонстрацию, которая должна была стать главным доказательством прогресса.

Ролик действительно впечатляет: робот без видимой помощи оператора взбирается по лестнице с перилами, переставляя ноги с балансировкой, характерной для человека. Однако ни в одном из опубликованных материалов нет данных о том, сколько попыток потребовалось для успешного дубля. Компания не раскрывает успешность (success rate) этого манёвра. Как отмечает немецкое издание heise.de, «показатель успешности остаётся неясным».

Это молчание — тревожный звоночек. В индустрии робототехники принято публиковать статистику испытаний, особенно для таких сложных задач, как подъём по лестнице. Без этих цифр мы не можем оценить реальную зрелость технологии. Видео может быть лучшим дублем из сотни неудачных попыток.

Технология Helix S0: как это работает (и где могут быть слабые места)

Сердце Figure 03 — модель Helix, которая, по словам разработчиков, объединяет визуальное восприятие (Vision) с управлением всем телом (Action) через языковую модель (Language). Это так называемая VLA-архитектура. В отличие от многих конкурентов, Helix работает локально на борту робота без подключения к облаку, что критически важно для промышленной безопасности и скорости реакции (по данным heise.de).

Принципиально работа модели выглядит так: визуальный поток (стереокамеры) поступает в языковую модель, которая транслирует его в команды для каждого сустава. Эта архитектура позволяет роботу адаптироваться к незнакомым ступеням в реальном времени, но требует огромной вычислительной мощности на борту. Из-за этого пока сложно говорить о длительной автономной работе без подзарядки.

Однако и здесь есть подводные камни. Во-первых, демонстрация проходила в лабораторных условиях: ровное освещение, контрастные ступени, отсутствие посторонних предметов. В реальном мире лестницы бывают металлическими, скользкими, с плохой видимостью. Во-вторых, Helix пока не показал себя на непредвиденных помехах — например, если ступенька сломана или на ней лежит предмет. Модель может быть хрупкой, и компания не спешит демонстрировать её на стресс-тестах.

Цифра успеха: почему о ней никто не говорит?

Мы перерыли все пресс-релизы, интервью Бретта Адкока и технические блоги Figure — нигде нет ни слова о проценте успешных подъёмов. В то время как академические и коммерческие проекты открыто публикуют эту статистику. Например, четырёхногий робот ANYMal, разработанный Швейцарской высшей технической школой Цюриха (ETH Zurich), ещё в 2024 году достиг 90% успеха при подъёме по вертикальной лестнице с использованием обучения с подкреплением.

Почему же Figure умалчивает эту цифру? Возможны два сценария:

• Сценарий А (оптимистичный): успешность невысока (скажем, 50–60%), и компания предпочитает не публиковать её, чтобы не снижать инвестиционную привлекательность.
• Сценарий Б (пессимистичный): робот вовсе не способен повторять трюк стабильно, и единственный удачный дубль был снят после десятков попыток, возможно, с подкрутками параметров.

Так или иначе, отсутствие данных подрывает доверие к заявлениям о готовности к реальной эксплуатации. В промышленности, где цена ошибки — человеческая жизнь или дорогостоящее оборудование, «автономность» без статистики отказов ничего не стоит.

Сравнение с эталоном: ANYMal из ETH Zurich — 90% на вертикальной лестнице

Чтобы понять масштаб достижения Figure 03, полезно посмотреть на конкурентов. ANYMal — не гуманоид, а четвероногий робот, однако задача подъёма по лестнице принципиально схожа: требуется координация конечностей, балансировка и динамическое планирование. Учёные из ETH Zurich применяли глубокое обучение с подкреплением, и их робот публично демонстрировал 90% успеха на тестовых наборах из сотен попыток.

Эксперты в области робототехники из ETH Zurich, комментируя успехи Figure, отмечают, что публикация статистики успешности является золотым стандартом в индустрии. Без этих данных любые заявления о прорыве остаются лишь маркетинговым ходом.

Почему же гуманоидная форма не даёт автоматического преимущества? Дело в том, что она сложнее в управлении: две ноги требуют более точной балансировки, чем четыре. Человекоподобный робот имеет более высокий центр тяжести и меньшую площадь опоры. Так что Figure 03 должен быть как минимум в разы точнее ANYMal, чтобы считаться прорывом. Но мы не знаем его цифр, а значит, не можем провести прямое сравнение.

Вот как выглядят характеристики двух подходов:

Очевидно, что Figure ещё предстоит доказать свою состоятельность в честном сравнении.

Что это значит для рынка — когда роботы действительно заменят людей

Несмотря на скепсис, финансисты верят в Figure. В первой половине 2025 года компания закрыла раунд Series B на $675 млн при оценке $2,6 млрд, а среди инвесторов — Джефф Безос, OpenAI, NVIDIA и Microsoft (по данным robotics.press). А уже в мае 2026 года Бретт Адкок объявил о новом стартапе Hark, который привлёк $700 млн при оценке $6 млрд (сообщает Business Insider). Это говорит о том, что инвесторы делают долгосрочную ставку на Physical AI, несмотря на неясность с техническими показателями.

Но когда же роботы массово выйдут на заводы? По оценкам аналитических агентств (например, IDC), массовое внедрение гуманоидных роботов на производствах начнётся не ранее 2032 года, а к 2028 году их доля среди автоматизированных систем не превысит 5%. Это означает, что ближайшие 5–7 лет роботы будут скорее помощниками, чем полноценными заменителями. Главные барьеры — не только надёжность, но и стоимость: ориентировочная цена Figure 03 составляет $20 000 – $25 000 (по данным NewsBreak со ссылкой на Forbes). Для массового внедрения необходимо снижение цены хотя бы до $10 000, а также сервисная инфраструктура.

Мы уже писали о том, что гуманоидные роботы на заводе 2026: считаем, когда машина заменит человека и о тренде Physical AI. Также стоит следить за китайским гигантом BYD, который наращивает парк человекоподобных роботов до 20 000 — это реальное промышленное внедрение, в отличие от лабораторных экспериментов.

Практические выводы: как отличить реальный прорыв от маркетинга

Как техническому обозревателю, мне хочется дать вам инструмент, который поможет отделять зёрна от плевел в мире роботов. Задавайте пять вопросов при просмотре любой демонстрации:

1. Сколько попыток? Если компания не публикует статистику, это красный флаг.
2. Есть ли независимое тестирование? Показывают ли робота сторонним лабораториям?
3. Каковы условия среды? Идеально ровное освещение или хаотичный реальный мир?
4. Каков показатель отказа? Что происходит, если робот ошибается? Падает или останавливается?
5. Сравнимы ли цифры с лучшими академическими образцами? Если нет, то это не прорыв, а догоняние.

Итог по Figure 03: безусловно, компания сделала важный инженерный шаг — создала компактную VLA-модель, работающую локально, и продемонстрировала её на сложной задаче. Но до промышленной готовности ещё далеко. Без публичной статистики успешности и воспроизводимости это пока красивая игрушка для привлечения инвестиций, а не рабочий инструмент.

Лестница в небо — отличная метафора. Роботы только учатся стоять на первой ступеньке, а до звёзд им ещё карабкаться и карабкаться.

Вердикт

Для кого этот робот? Пока что — для инвесторов и техноэнтузиастов, которые хотят быть в курсе передовых разработок. Для заводов и логистических центров он ещё слишком сырой.

Стоит ли покупать? Если вы — исследовательская лаборатория с бюджетом под $25 000 и готовы к экспериментам, то Figure 03 может стать интересным стендом. Для массового бизнеса — нет.

Главный плюс: архитектура Helix, работающая без облака, и впечатляющая демонстрация балансировки.

Главный минус: отсутствие открытой статистики успешности и независимых тестов.

Дисклеймер: данная статья носит аналитический характер и не является инвестиционной рекомендацией. Рынок робототехники высокорискован, решения о покупке или инвестировании принимайте после консультации со специалистами.

Хотите разбираться в робототехнике не хуже профи? Подпишитесь на наш Telegram-канал, где мы каждую неделю разоблачаем громкие новости и даём только проверенные факты. А если вы сами работаете с роботами — напишите нам, какой вопрос по Figure 03 вас волнует больше всего, и мы подготовим отдельный разбор.