Humanoidalny robot Figure AI właśnie zaliczył kamień milowy, który jeszcze kilka lat temu brzmiał jak science fiction: nieprzerwane 200 godzin autonomicznej pracy przy sortowaniu paczek w warunkach zbliżonych do realnego magazynu. To nie był zmontowany marketingowy klip, ale publiczny stream “na żywo”, który można było śledzić w sieci, krok po kroku obserwując, jak robot wykonuje powtarzalne zadania bez przerw na sen, posiłek czy zmianę zmiany. W kontekście rosnących kosztów pracy, braków kadrowych i presji na efektywność logistyki, ten eksperyment może okazać się momentem, który za kilka lat będziemy wspominać jako początek masowej automatyzacji magazynu z udziałem humanoidów.
W świecie, w którym generatywna sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała software, Figure AI próbuje zrobić to samo z robotyką fizyczną. Firma nie pokazuje już tylko przemyślanych demówek – uruchamia wielodniowe sesje robota pracującego w czasie rzeczywistym, opierając się na nowej generacji sieci neuronowych Vision‑Language‑Action (VLA) o nazwie Helix 02 / Helix 2. Pytanie brzmi: co technicznie stoi za tym wyczynem, jak wypada w porównaniu z człowiekiem i kiedy podobne autonomiczne roboty zobaczymy w magazynach w Polsce?
Oryginalny materiał od @Evolving AI możesz zobaczyć poniżej:
Jak widać w powyższym materiale, robot konsekwentnie wykonuje swoje zadanie. W praktyce oznacza to, że mamy do czynienia z demonstracją na żywo, a nie z montażem.
Figure 03 w akcji i eskalacja ambicji
Figure AI od kilku miesięcy prowadzi konsekwentną kampanię “live performance”: najpierw celem było 8 godzin autonomicznej pracy robota, potem 24, 30, a następnie pełne 7 dni bez przerwy. Najnowszy etap to udokumentowany w mediach branżowych 200‑godzinny maraton sortowania paczek przez humanoidalnego robota Figure F.03, opartego na modelach Helix AI. W praktyce oznacza to ponad osiem dób ciągłej pracy operacyjnej, z krótkimi przerwami wyłącznie na ładowanie akumulatorów.
Robot stoi przy taśmie transportowej, chwyta nadjeżdżające paczki, obraca je etykietą w dół i odkłada na odpowiedni tor, tak aby system skanowania mógł je poprawnie odczytać. Tego typu zadania są dziś wykonywane przez tysiące pracowników magazynowych na całym świecie – często w hałasie, w systemie zmianowym, pod presją norm dziennych. Figure pokazuje, że przynajmniej część tych czynności można już realnie zautomatyzować za pomocą robota humanoidalnego zamiast klasycznych ramion robotycznych czy sorterów liniowych.
Helix 2 sieć neuronowa VLA zamiast twardego kodu
Kluczem do 200 godzin ciągłej pracy nie jest sam hardware, lecz nowa architektura AI. Model Helix 2 określany jest jako VLA – Vision‑Language‑Action: jedna sieć neuronowa jednocześnie widzi otoczenie (Vision), rozumie polecenia w języku naturalnym (Language) i generuje precyzyjne ruchy ciała robota (Action).
W praktyce wygląda to tak: robot otrzymuje tekstową instrukcję typu “posortuj paczki etykietą do dołu”, a sposób realizacji tego zadania – identyfikacja przedmiotów w kamerze, wybór chwytu, trajektoria ręki, korekta błędów – jest wynikiem działania modelu nauczonego na danych z teleoperacji, a nie ręcznie zaprogramowanej sekwencji ruchów. W czasie streamu nie ma operatora “za kulisami”: człowiek nie steruje joystickiem, a jedynie kiedyś pokazał robotowi, jak to robić.
“Ludzie pokazali mu kiedyś, jak się to robi – teraz wykonuje to sam, godzina po godzinie.”
Uwaga: to fundamentalna zmiana w porównaniu z tradycyjną robotyką przemysłową, gdzie każdy ruch ramienia jest w zasadzie zaprogramowany, a zmiana procesu wymaga pracy integratorów. Tu kluczowy jest model AI, który można przeuczyć lub dostroić do nowych zadań – analogicznie do fine‑tuning’u dużych modeli językowych.
Specyfikacja Figure 03 hardware dla fizycznej AI
Figure 03 – komercyjna wersja humanoida Figure – była do tej pory prezentowana głównie jako robot domowy, który ma sprzątać, zmywać naczynia czy obsługiwać pralkę. Jednak ta sama platforma sprzętowa świetnie nadaje się do zadań magazynowych i logistycznych. Specyfikacja mówi sama za siebie.
| Parametr | Figure 03 |
|---|---|
| Wysokość | zbliżona do dorosłego człowieka (ok. 160–170 cm – dane szacunkowe na podstawie materiałów wideo) |
| Udźwig | do 20 kg |
| Czas pracy na akumulatorze | ok. 5 godzin ciągłej pracy na jednym ładowaniu |
| Ładowanie | indukcyjne, moc do 2 kW, automatyczny powrót do stacji dokującej |
| System AI | Helix (Vision‑Language‑Action, LLM do komunikacji głosowej) |
| Orientacja w przestrzeni | zestaw kamer w “głowie”, percepcja 3D otoczenia |
| Przewidywana cena detaliczna | ok. 15–20 tys. USD przy masowej produkcji, potencjalnie do 30 tys. USD w początkowej fazie |
Warto podkreślić, że 200 godzin pracy dotyczy ciągłości zadania w skali całego eksperymentu – przy założeniu, że pojedynczy robot cyklicznie wraca do stacji dokującej, a praca jest wznawiana po doładowaniu. Z punktu widzenia operatora magazynu ważne jest to, że system jako całość (robot + AI + infrastruktura ładowania) może działać praktycznie 24/7, przy odpowiednim zarządzaniu flotą jednostek.
Porównanie z pracownikiem magazynu
Jak humanoid Figure wypada na tle człowieka w typowych zadaniach sortowni? Według analiz branżowych, pojedynczy człowiek jest w stanie pracować efektywnie ok. 8 godzin dziennie, z przerwami, a przy pracy zmianowej wymaga to zatrudnienia co najmniej 3 osób na jedno stanowisko, aby pokryć pełne 24 godziny. Robot nie potrzebuje urlopu, nie choruje i może pracować wtedy, gdy człowiek odpoczywa.
Ważne: tempo pracy humanoida w obecnych demonstracjach niekoniecznie przewyższa najlepszego, doświadczonego pracownika – ale przewaga wynika z nieprzerwanej dostępności, przewidywalności oraz tego, że robot nie popełnia błędów wynikających ze zmęczenia. W dłuższej perspektywie Helix 2 może zostać “podkręcony” do prędkości niedostępnych dla człowieka przy zachowaniu jakości.
Automatyzacja magazynu co naprawdę zmienia Helix 2
Klasyczna automatyzacja magazynu opiera się na sorterach taśmowych, wózkach AGV/AMR i specjalizowanych robotach pick‑and‑place. Są efektywne, ale mało elastyczne – zmiana layoutu czy asortymentu wymaga często poważnych inwestycji. Figure 03 z Helix 2 proponuje inne podejście: humanoid wchodzi do istniejącej infrastruktury zaprojektowanej dla ludzi, obsługuje standardowe regały, przenośniki, przyciski i urządzenia, eliminując część kosztów przebudowy.
To szczególnie ważne w kontekście logistyki e‑commerce, gdzie asortyment i procesy zmieniają się dynamicznie. Zamiast projektować pod każdy proces dedykowaną linię, można – przynajmniej teoretycznie – “przeszkolić” model Helix do nowych zadań, korzystając z teleoperacji i danych z kamer.
Ciekawostka: Figure deklaruje, że koszt produkcji Figure 03 jest nawet o 90% niższy niż modelu 02, co otwiera drogę do masowej produkcji rzędu 100 tys. sztuk rocznie w ciągu kilku lat. To poziom skali, przy którym całkowity koszt posiadania humanoida może konkurować z kosztem wieloletniego zatrudnienia pracownika na prostych stanowiskach magazynowych. Stosunek ceny do jakości zaczyna być interesujący.
Bezpieczeństwo niezawodność i integracja
Porównując humanoida z klasycznym robotem przemysłowym, trzeba uwzględnić kwestie bezpieczeństwa. Figure 03 projektowany jest jako robot współpracujący (cobot) – z sensorami i ograniczeniami siły, które mają zminimalizować ryzyko w przypadku kontaktu z człowiekiem. W scenariuszu sortowni paczek może pracować albo w odseparowanej strefie, albo w środowisku mieszanym, w zależności od dojrzałości regulacji i polityki BHP operatora magazynu.
Od strony IT integracja odbywa się na kilku poziomach:
- interfejsy do systemów WMS/ERP (przydzielanie zadań, statusy, KPI),
- monitoring floty robotów i zużycia energii,
- aktualizacje modeli Helix (OTA – over‑the‑air), podobne do aktualizacji firmware’u w IoT.
Wskazówka: dla zespołów DevOps/IT w firmach logistycznych oznacza to, że humanoidy Figure będą traktowane jak kolejne węzły w infrastrukturze – z logowaniem zdarzeń, alertami i cyklem aktualizacji podobnym do zarządzania serwerami czy flotą urządzeń edge.
Przyszłość pracy ekonomia humanoidów vs etaty
Według analiz branżowych, pierwsze pilotaże z humanoidami Figure mają ruszyć w amerykańskich centrach logistycznych – m.in. Amazona – w ciągu najbliższych dwóch lat, a dopiero później w wybranych centrach w Europie Zachodniej. W przypadku Polski mowa raczej o perspektywie kilku lat, a nie miesięcy.
Na przeszkodzie stoją nie tylko aspekty techniczne, ale przede wszystkim ekonomiczne i regulacyjne: koszty adaptacji procesów, standaryzacja interfejsów bezpieczeństwa oraz lokalne przepisy prawa pracy i BHP. Do tego dochodzi kurs dolara i podatki, które sprawią, że hipotetyczna cena 15–20 tys. USD może przełożyć się w Polsce na poziom 80–120 tys. zł netto za sztukę (przy obecnych kursach i marżach), zanim weźmiemy pod uwagę koszty serwisu i wsparcia.
200‑godzinny maraton Figure AI nie jest jeszcze końcem pracy człowieka w magazynie, ale jest pierwszym widocznym sygnałem, że przyszłość pracy w logistyce zaczyna się zmieniać. Dla prostych, powtarzalnych zadań – takich jak sortowanie paczek, układanie kartonów, obsługa taśm – argument ekonomiczny będzie coraz silniejszy po stronie autonomicznych robotów, które mogą pracować w trybie “always‑on”.
Z drugiej strony pojawią się nowe role: operatorów flot robotów, inżynierów AI do trenowania modeli Helix, specjalistów bezpieczeństwa robotycznego czy integratorów systemów. W dłuższej perspektywie warto więc patrzeć na Figure 03 nie tylko przez pryzmat konkurencji dla magazyniera, ale także jako impuls do zmiany kompetencji – od pracy fizycznej w kierunku nadzoru, konfiguracji i analizy danych.
Co to oznacza dla polskich firm i deweloperów
Dla polskich deweloperów i firm z obszaru automatyzacji Figure 03 i Helix 2 to zapowiedź nowej klasy platform: physical AI, gdzie interakcja z robotem odbywa się przez API, komendy w języku naturalnym oraz strumienie danych z kamer i sensorów. Programowanie robota humanoidalnego zaczyna przypominać pracę z dużym modelem językowym czy systemem agentowym, a nie klasyczną robotykę z twardym programowaniem trajektorii.
Możemy się spodziewać:
- SDK i API do integrowania humanoidów z istniejącymi systemami logistycznymi,
- frameworków do trenowania i fine‑tuning’u modeli VLA dla specyficznych procesów,
- narzędzi monitoringu i observability dla floty robotów (metrics, traces, logs).
To szansa dla polskich software house’ów, integratorów i startupów, aby budować nad tym stackiem własne rozwiązania – od magazynów, przez retail, po usługi domowe.
Jak się przygotować praktyczne kroki
Dla czytelników digitalsite.pl, którzy myślą o wykorzystaniu humanoidów w swoich projektach lub firmach, sensownymi krokami na dziś są:
- analiza procesów magazynowych pod kątem zadań najbardziej podatnych na automatyzację (powtarzalne, wysokowolumenowe, o prostych regułach),
- inwestycja w kompetencje z zakresu machine learning, robotyki i systemów wizyjnych – szczególnie modeli Vision‑Language‑Action,
- projektowanie systemów logistycznych tak, aby były “robot‑friendly” – z ustandaryzowanymi interfejsami, dobrą dokumentacją i obserwowalnością.
Ważne: 200 godzin nieprzerwanej pracy robota Figure AI to przede wszystkim demonstracja dojrzałości kombinacji hardware + sieci neuronowe Helix 2. Techniczny problem ruchu i percepcji został w dużej mierze rozwiązany; kolejne lata będą należeć do ekonomii, regulacji i ekosystemu narzędzi, które zdecydują, jak szybko humanoidy wejdą do mainstreamu – także w polskich magazynach i fabrykach.
Co sądzisz o tej technologii? Podziel się w komentarzach.
