文章目录Figure F.03人形机器人技术解析完全自主爬梯如何跨越真实世界移动门槛一、引言机器人终于开始迁就人的世界二、事件与证据边界视频证明了什么2.1 三层信息必须分开2.2 一段视频尚未回答的关键问题三、为什么爬梯比跑跳更难3.1 从连续地面变成离散接触3.2 七个难点同时发生3.3 金属梯带来的额外不确定性四、可能的技术栈从看见横档到站上平台4.1 一条合理的控制链路4.2 感知不仅要识别还要定位可接触区域4.3 规划离散顺序与连续运动要一起求解4.4 恢复决定能力能否走出展示环境五、Figure F.03 与 Helix 02 的软硬件基础5.1 从步态控制到像素直达全身动作5.2 为什么“无云端接管”不等于“纯端侧计算”六、横向对比与工程价值从“能爬”走向“敢用”6.1 这不是机器人第一次爬梯突破点在系统组合6.2 真正的“1 到 N”要看哪些数字七、总结这是可行性起点不是可靠性终点Figure F.03人形机器人技术解析完全自主爬梯如何跨越真实世界移动门槛一、引言机器人终于开始迁就人的世界2026 年 8 月 1 日Figure 创始人兼 CEO Brett Adcock 发布了一段 F.03 攀爬金属梯的视频并写道F.03 can now climb a ladder, fully autonomous。按照本次事件披露的信息机器人没有遥控也没有云端人工接管完成攀爬后在上方平台站稳。这段画面的意义不在于“又一个机器人会表演高难度动作”。跑步、后空翻可以展示机构性能爬梯却直接对应工厂检修、仓储夹层、船舶舱室、施工设施等由人类尺度决定的空间。过去若机器人遇到高度差常见办法是加电梯、铺坡道或由人辅助人形机器人的长期承诺恰恰相反尽量沿用门、楼梯、梯子和工具等既有设施而不是要求整个环境为机器人重建。不过一段公开视频证明的是一次可行性演示不等于已经形成可重复、可认证、可批量部署的爬梯产品。本文将把官方事实、题设信息与工程推断分开从接触力学、感知、全身控制、软硬件基础和生产化指标五个角度解析这次“0 到 1”的进展。亲爱的朋友们创作不容易若对您有帮助的话请点赞收藏加关注哦您的关注是我持续创作的动力谢谢大家有问题请私信或联系邮箱jasonai.fngmail.com二、事件与证据边界视频证明了什么2.1 三层信息必须分开信息层级可以确认的内容不能顺带推出的结论Figure 负责人公开原文F.03 已能爬梯描述为“fully autonomous”帖子包含视频发布时间为 2026 年 8 月 1 日未说明梯子规格、测试次数、成功率、训练方法和计算部署位置本次题设提供的信息对象为真实金属梯无遥控全程无云端接管最终在上方站稳“无云端接管”不等于所有神经网络都只在机身端运行也不等于完全不使用网络通信本文工程分析任务通常需要梯级识别、多接触规划、手脚协同、重心调节、力控制与异常检测不代表 Figure 已公开其爬梯控制器的内部实现更不能把通用技术路线写成该公司的确认方案这里尤其要辨析“自主”的含义。机器人领域至少存在三种容易混淆的状态预先录制并回放关节轨迹、由远端人员实时操控以及根据传感器反馈在线调整动作。官方的fully autonomous排除了把演示简单描述为人工逐步遥控但公开文字仍不足以回答策略是否预先选定、是否针对该梯训练、发生扰动后能否重规划等问题。2.2 一段视频尚未回答的关键问题待验证项为什么重要理想披露方式未见过的梯子能否成功判断能力是记住一个场景还是理解一类结构不同梯宽、横档间距、倾角和材质的盲测重复成功率单次成功无法反映尾部风险连续多轮测试及失败分布湿滑、振动和遮挡适应性工业现场远比展示环境复杂分级扰动测试与摩擦系数范围失足后的处理爬梯错误的后果远高于平地停机暂停、重新抓握、退回和防坠策略负载与续航真正任务往往还要携带工具不同载荷下的速度、功耗与热状态安全认证“能做”与“允许在人旁边做”是两回事第三方测试、风险分析和安全机制说明因此更准确的判断是这是一条很强的可行性信号说明 Figure 已跨过“能否让同一台人形硬件自主完成梯子多接触运动”的门槛它还不是通用爬梯能力或生产就绪的充分证据。三、为什么爬梯比跑跳更难3.1 从连续地面变成离散接触平地行走时脚底拥有相对连续、面积较大的支撑区域。梯子的横档窄、接触面呈圆柱状且彼此分离机器人每向上移动一步都要主动拆除一个旧接触并建立一个新接触。手和脚不再只是“操作器”与“移动器”的分工而是共同承担支撑、牵引和抗倾覆任务。从动力学角度看机器人质心加速度由多个接触力共同决定[m(\ddot{c}-g)\sum_i f_i]同时还要满足角动量平衡、关节力矩限制、摩擦约束和不碰撞约束。只要某只手的抓握力下降或脚掌在横档上发生几毫米滑移可用接触集合就会改变原先可行的全身姿态可能立即失效。3.2 七个难点同时发生难点平地或楼梯近垂直梯子支撑形态脚底面接触为主手脚四肢形成稀疏、多方向接触感知目标地面高度、障碍物每根横档的位置、直径、倾角与可抓区域重心运动主要在双脚上方平移质心需贴近梯体并反复上下、左右切换协调方式双足交替手臂可辅助平衡手脚必须按严格顺序抓握、踏稳和卸载接触可靠性鞋底接触面积较大手指包络与脚底窄边接触更易滑移视野条件前方通常可见手臂、梯级和躯干会相互遮挡金属还可能反光失败代价多数情况下可停步失去一个关键接触就可能跌落最难的通常还不是梯子中段而是两个转换区。开始攀爬时机器人要从双脚站立切换为手脚共同承重到达顶部时又要把脚从横档迁移到平台同时让躯干越过边缘并重新建立直立平衡。2015 年关于“梯子与栈道转换”的研究专门把这一阶段作为问题说明“爬到顶”和“安全上平台”本来就是两个任务。3.3 金属梯带来的额外不确定性金属表面的高光会干扰深度估计圆形横档使脚底有效接触区域更小摩擦还会随涂层、灰尘和湿度变化。对控制系统而言视觉只负责回答“横档大概在哪里”真正接触后还必须借助关节位置、力矩、触觉等信号确认“是否抓牢、是否踩实、是否正在滑”。这也是爬梯无法只靠一条漂亮的离线动作轨迹完成的原因。四、可能的技术栈从看见横档到站上平台说明本章是基于人形机器人研究与 Figure 已公开平台能力给出的工程推断并非 Figure 对该次爬梯控制器的技术披露。4.1 一条合理的控制链路头部视觉 手掌视觉 触觉 全身本体感知 │ ▼ 梯级几何与机器人状态估计 │ ▼ 全身接触序列左手→右脚→右手→左脚 │ ▼ 手部抓握 脚部落点 质心转移 │ ▼ 关节力矩与柔顺反馈控制 │ ▼ 滑移、偏差和碰撞检测 ┌─────┴─────┐ ▼ ▼ 继续攀爬 暂停承重并调整 │ 重新抓握/重新落脚/退回这条链路不是简单的“感知一次、规划一次、执行到底”。机器人要在每次接触建立后重新估计自身和梯子的相对位置再决定是否转移载荷。对于高风险动作控制系统还应设定接触置信度门槛当前手未确认抓牢就不能释放下一只脚。4.2 感知不仅要识别还要定位可接触区域检测到“这是一把梯子”远远不够。控制器需要把视觉结果转换为三维几何横档中心线、间距、扶手方向、顶部平台边缘以及每个手脚可达的候选接触位姿。头部相机适合观察全局接近横档后却容易被手臂遮挡手掌相机可提供近距离视角触觉则用于确认抓握与滑移趋势。4.3 规划离散顺序与连续运动要一起求解爬梯同时包含两个问题下一步用哪只手或脚接触哪根横档以及整副身体如何在关节极限内移动过去。前者是离散的接触序列后者是连续的轨迹优化。若只规划末端位置可能出现手脚都“够得到”但躯干撞上梯子、膝关节过伸或质心无法转移的情况。规划层核心问题典型约束任务层何时上梯、何时转入平台环境语义、目标位置、退出条件接触层哪一肢体接触哪一横档可达性、接触数量、摩擦与稳定裕量全身层各关节如何协同运动碰撞、关节范围、质心与动量执行层如何吸收模型误差力矩限制、柔顺性、触觉和本体反馈4.4 恢复决定能力能否走出展示环境演示动作追求完成工程系统更关心异常时不失控。合理的恢复策略至少包括手抓偏后先保持其他三点承重脚未踩实则撤回原横档检测到持续滑移时降低质心并停止向上到顶姿态不可行时退回一格重新规划。未来衡量爬梯水平不应只看速度而要看机器人是否知道自己“不确定”以及能否在不确定时选择低风险动作。五、Figure F.03 与 Helix 02 的软硬件基础虽然 Figure 没有公开这次爬梯的专用架构但其此前发布的硬件和控制系统解释了为什么 F.03 具备尝试这类任务的基础。5.1 从步态控制到像素直达全身动作Figure 在 2025 年 3 月公布了 Figure 02 的强化学习步态控制器策略在高保真仿真中训练通过域随机化和机器人上的千赫兹级力矩反馈迁移到真实硬件。这个阶段解决的是稳健本体运动。2025 年 10 月发布的 Figure 03 则重新设计了视觉与手部。官方称其相机帧率提升至上一代的 2 倍、延迟降至四分之一、单相机视野扩大 60%每只手增加手掌相机指尖触觉传感器可检测小至 3 克的压力。这里的数字均来自 Figure 官方但它们描述的是平台规格不是此次爬梯的专项测量。2026 年 1 月公布的 Helix 02 进一步把头部相机、手掌相机、指尖触觉和全身本体感知连接到统一的视觉运动网络。其公开层次中S1 以 200 Hz 生成全身关节目标S0 以 1 kHz 处理平衡、接触和全身协调。Figure 当时展示的是连续厨房任务与精细操作并未声称已经覆盖梯子其价值在于证明了同一控制层次可以同时处理移动与操作而爬梯正是两者高度耦合的任务。时间Figure 公开进展与爬梯的潜在关系证据性质2025 年 3 月仿真强化学习步态、域随机化、千赫兹级力矩反馈提供抗模型误差与扰动的本体控制基础官方技术文章2025 年 10 月Figure 03 新视觉、手掌相机、柔顺指尖与触觉改善近距离横档观察、抓握确认和滑移感知官方产品文章关联为本文推断2026 年 1 月Helix 02 统一视觉、触觉、本体感知与全身执行为手脚同步和全身接触控制提供软件基础官方技术文章关联为本文推断2026 年 8 月F.03 完全自主爬梯视频首次公开呈现这一具体能力CEO 公开帖子与题设信息5.2 为什么“无云端接管”不等于“纯端侧计算”“没有云端接管”说明任务执行期间没有由远端系统替机器人作出人工干预式决定但公开信息并未完整披露模型放在哪里运行。机器人可能把高速平衡控制放在本机也可能在任务准备、日志处理或非实时环节使用外部计算。对爬梯而言接触失稳后的响应必须足够快且不应依赖不确定的广域网延迟这是工程上的必要性判断不是本次演示已经公开的部署说明。六、横向对比与工程价值从“能爬”走向“敢用”6.1 这不是机器人第一次爬梯突破点在系统组合学术界十多年前已有成果。2014 年的 HRP-2 研究展示了垂直梯攀爬同年的 DARPA Robotics Challenge 相关研究讨论了 Atlas 的稳健爬梯2015 年研究进一步处理从梯子转换到栈道的问题。因此把 F.03 写成“全球机器人首次爬梯”并不准确。它值得关注的地方是新一代通用人形平台尝试把视觉、触觉、全身神经控制和产品化硬件组合到同一个自主任务中。相比为单一梯子设计专用夹具或预编程轨迹这条路线的目标更接近让机器人识别并使用人类已有设施。不过是否已实现跨梯型泛化仍需要更多公开测试。路线优势局限更适合的场景改造环境坡道、电梯、升降台稳定、易认证控制简单建设成本高临时现场或狭窄设施难改造固定产线、高频物流通道轮式/履带机器人配专用攀爬机构能效高、低重心可针对障碍优化对门槛、梯型和上下平台转换有结构限制巡检、救援、明确地形传统规则与轨迹规划的人形机器人行为可解释约束可显式检查对感知误差和环境变化敏感调参成本高结构已知、任务固定的研究与作业学习控制的通用人形机器人有机会把感知与全身动作统一并迁移到更多人类设施验证困难异常行为和长尾风险仍需约束多任务、环境变化大的未来场景6.2 真正的“1 到 N”要看哪些数字指标组建议指标生产现场关心的问题成功性单次成功率、连续任务成功率、顶部转换成功率一班作业中会失败多少次泛化性梯宽、档距、倾角、材质、光照范围换一把梯子是否需要重新训练鲁棒性抓偏、踩偏、轻微振动、低摩擦下的恢复率小误差会不会迅速演变为跌落效率攀爬时间、单位高度能耗、热负载是否比人工或改造设施更划算作业性携带工具后的负载、到顶后可执行任务机器人上去之后能否真正干活安全性防坠设计、危险区管理、故障停机与退回能力失败是否可控人员能否安全共处这也解释了所谓“从实验室能跑能跳到真实世界能上能下”的差别。前者强调峰值运动性能后者强调任务链的完整性发现梯子、接近、上梯、连续换手换脚、越过平台、恢复站立最后还要保留足够能量执行工作。只有这条链能在多种现场稳定复现商业价值才真正成立。七、总结这是可行性起点不是可靠性终点维度核心判断事件意义F.03 的自主爬梯演示表明通用人形机器人开始挑战按人类身体设计的高难度基础设施技术本质爬梯是感知、四肢多接触、质心与动量控制、抓握力调节、滑移检测和顶部转换的综合题Figure 基础Figure 03 的视觉与触觉硬件、Helix 02 的全身控制层次为此类任务提供了合理基础但官方尚未公开爬梯专用实现证据边界公开视频支持“完全自主”的一次演示真实金属梯、无遥控和无云端接管来自本次题设更多技术细节仍待披露下一门槛从单场景成功走向跨梯型泛化、连续高成功率、异常恢复、负载作业与安全认证F.03 这次展示最重要的信号不是机器人终于学会了一个炫目的新动作而是机器开始尝试适应人的世界。梯子、楼梯、门把手和狭窄通道原本就是人形方案存在的理由机器人若能直接使用这些设施部署方就不必先把每座工厂、每艘船或每处工地改造成机器专用空间。但“0 到 1”回答的是能不能“1 到 N”回答的是能否稳定、低成本且安全地反复做到。对 Figure 而言下一段更有说服力的视频不会只是爬得更快而应展示不同梯子、未知扰动、失败恢复、携带工具以及长时间重复测试。那时爬梯才会从一次能力证明变成真正可采购的作业能力。参考资料Brett AdcockF.03 can now climb a ladder, fully autonomous2026-08-01FigureIntroducing Figure 032025-10-09FigureIntroducing Helix 02: Full-Body Autonomy2026-01-27FigureNatural Humanoid Walk Using Reinforcement Learning2025-03-25Vertical ladder climbing by the HRP-2 humanoid robotHumanoids 2014Robust ladder-climbing with a humanoid robot with application to the DARPA Robotics ChallengeICRA 2014Robust vertical ladder climbing and transitioning between ladder and catwalk for humanoid robotsIROS 2015
