Figure借博枫逾10万套住宅采集人类视频，打造人形机器人预训练数据集

美国人形机器人公司Figure AI于2025年9月17日宣布与全球另类资产管理集团博枫（Brookfield）建立战略合作关系，博枫旗下的住宅、写字楼和物流仓库将成为Figure采集人类视频、预训练人形机器人的场所。Figure在公告中表示，作为整体合作的一部分，博枫还参与了Figure的C轮融资，但未披露投资金额。

据Figure公告，博枫管理资产逾1万亿美元，拥有超过10万套住宅、5亿平方英尺办公物业和1.6亿平方英尺物流设施。Figure称，此次合作旨在构建全球规模最大、最多样化的真实世界人形机器人预训练数据集，搭建扩展其自研视觉语言动作模型Helix所需的AI基础设施，并推动人形机器人进入新的商业场景。双方均未公布财务条款、数据集目标规模、参与家庭数量或首次部署时间。

合作分为三条主线。Figure表示，数据采集已在博枫物业内启动，并将在未来数月加速推进。基础设施方面，双方将探讨支持新一代GPU数据中心、提供机器人训练场地以及在博枫全球资产中的商业应用。部署方面，双方将研究逐步在博枫资产组合中投放人形机器人。Figure还称已与部分客户启动初步商业部署，但未在公告中点名。

Figure创始人兼首席执行官Brett Adcock称此次合作是公司打造通用人形机器人进程中的重要里程碑，并表示博枫的规模为其在多种家庭环境中大规模采集类人导航与操作数据提供了无可比拟的平台。博枫首席执行官Bruce Flatt表示，这种合作方式巩固了博枫在利用人工智能提升实物资产和企业生产率方面的领先地位。博枫全球战略负责人Stewart Upson则表示，合作将随时间推移释放直接部署机会，以改善博枫自身运营。

9月18日，Figure公布了合作的技术核心“Go-Big项目”，即其所称的互联网规模人形机器人预训练计划。Figure认为，视觉和语言模型的突破都建立在ImageNet、维基百科、YouTube等海量数据之上，而机器人领域一直缺乏类似规模的行为数据库。由于人形机器人的身体结构与人类相近，Figure称可以把普通的第一视角人类视频直接转化为机器人训练信号，而无需昂贵的遥操作示教、人工编程或受控实验环境。

Figure公布的首个成果集中在导航。团队仅使用人们在博枫住宅中进行日常活动时被动录制的第一视角视频，训练Helix听从“走到餐桌旁”“去给植物浇水”等语音指令，直接从摄像头画面生成连续控制。Figure称这是从人到机器人的零样本迁移，并表示这是人形机器人首次仅凭人类视频，实现从图像和语言到底层SE(2)速度指令的端到端学习。Figure还称，同一个Helix网络如今可同时输出灵巧操作和导航指令。此前Helix的演示主要是叠衣服、装洗碗机、调整包裹方向等上肢作业。

此次合作公布的前一天，即2025年9月16日，Figure宣布C轮融资超过10亿美元，投后估值390亿美元。Figure于2025年2月发布Helix，此前于2024年2月完成6.75亿美元B轮融资，2023年5月完成7000万美元A轮融资。博枫合作宣布三周后，Figure于2025年10月9日发布了Figure 03机器人。

从已披露数据看，Figure与欧美同行的资金差距明显。下表中只有Figure公布了投后估值，其融资额也高于Apptronik、Agility Robotics、1X Technologies和Sanctuary AI最近一次披露的融资。截至公告时，上述竞争对手均未宣布拥有博枫这样规模的地产合作伙伴。

这项技术的意义在于，通用机器人的瓶颈是数据而非硬件。遥操作示教精度高，但规模只能随机器人和操作员数量线性增长。第一视角视频的规模取决于佩戴摄像头的人数，但缺少机器人关节数据，需要跨越所谓的“具身差异”。SE(2)指平面上的位置和朝向，因此Figure此次成果解决的是走到正确位置的问题，把人手动作转化为机器人手指控制这一更难的课题仍待突破。

对中国同行而言，这一模式与国内路线形成对照。智元机器人（AgiBot）、银河通用（Galbot）、优必选和宇树等企业更侧重量产交付和实际部署。Figure的做法则把地产商变成数据供应方，若被验证有效，国内拥有大量标准化住宅和物业服务网络的开发商与物业公司可能成为具身智能企业争夺的合作对象。

悬而未决的问题不少。Figure没有说明住户如何同意被拍摄、由谁佩戴摄像头、视频如何脱敏、累计采集了多少小时。基础设施和部署两条主线仍处于“探讨”阶段，导航成果也是公司自行披露，没有公开基准、成功率或论文。

判断合作能否超越数据授权有三个标志。一是Go-Big数据集公布规模或时长；二是出现投入商业运营的具名博枫物业；三是任何专门用于Helix训练的博枫GPU数据中心容量。