在全球物流技术慢慢的提升的背景下，国泰君安于近期发布了一份深具启发性的研究报告，着眼于Figure公司在物流领域成功落地的机器人应用。随技术的快速的提升，Figure通过其创新的隐式立体视觉技术，不仅重塑了机器人在物流场景的应用方式，更为业界提供了一种全新的思路，开辟了人形机器人大规模应用的新篇章。

  在过去的12个月里，Figure的技术在宝马工厂得到了有效部署，显示出该公司的机器人解决方案在高要求、复杂环境中的实力。然而令业内备感振奋的是，Figure在物流场景的落地时间却仅仅用了30天，这一突飞猛进的速度显示了其技术的成熟与高效性。最新发布的视频展示了多台Figure物流机器人在工厂中分拣包裹的过程，这些机器人能够自主识别并抓取不一样的尺寸与形状的包裹，体现了其超强的智能化能力。

  Figure的隐式立体视觉技术，通过双摄像头数据的融合，实现了3D场景的深度理解，这一创新让机器人在处理物流分拣时的效率提升了60%。与传统的视觉和激光雷达组合系统相比，隐式立体视觉方案不仅降低了硬件成本，更优化了机器人的适应能力，尤其是在处理未经过训练的扁平包裹（如信封）时表现出色。这种技术的突破性发展为未来机器人在复杂环境中的应用奠定了坚实的基础。

  通常来说，训练机器人的模型需要海量的数据，但Figure在其数据策略上提出了一个新思路：数据质量的提升远比数量的增加更重要。通过精心筛选和排除低质量数据，Figure依然实现了通过高质量示范数据来训练模型，尽管训练数据量减少了三分之一，但吞吐量却提高了40%。这一策略不仅降低了对大规模数据的需求，也为企业节约了时间和成本，成为机器人产业中的一个重要里程碑。

  值得一提的是，Figure的技术通过学习校准和视觉本体感知模块的应用，能够将单个机器人的训练策略迁移到其他机器人上，这样就避免了因不同平台而需要反复开发和训练的复杂过程。这一跨机器人迁移部署技术的成熟，为行业的标准化和效率提升提供了强有力的支持，有望在物流等工业场景中普遍应用。

  在物流行业，机器人已经慢慢的变成为处理和分拣包裹不可或缺的一部分。随着Figure技术的落地，大规模应用的实现将助力提升物流处理的效率，进而降低经营成本。此外，兆威机电、长盈精密和银轮股份等相关标的公司有望在这一波技术浪潮中受益，未来市场发展的潜力非常可观。

  通过Figure公司在物流行业中的成功应用，我们正真看到了隐式立体视觉技术的潜力与未来可能发展趋势。以此为契机，或许未来会有更多的人形机器人进入我们的生活，为各行各业带来更智能化的解决方案。随着科学技术的进步，AI将无疑继续引领新的工业革命，而Figure正是这一场革命中不可或缺的一部分。返回搜狐，查看更加多