Figure宣布与Nscale合作，首期承诺35亿美元采购算力，最高配置10万张GPU。本文解析其Helix模型训练瓶颈、数据集Index应用及Figure 03本体技术进展，解读人形机器人算力军备竞赛新动向。
人形机器人行业的竞争正从硬件本体向底层算力与数据能力转移。Figure近期宣布巨额算力投资计划，不仅揭示了其训练下一代大模型Helix的迫切需求，更展示了其通过“数据+算力+本体”全链路布局抢占行业高地的战略意图。
一、Figure与Nscale算力合作详情
Figure宣布与英国AI基础设施企业Nscale达成战略合作，旨在通过大规模硬件扩容突破训练瓶颈。根据协议，Nscale将负责部署并运营基于NVIDIA Vera Rubin平台的高性能计算集群。该集群规划最高配置10万张GPU，首批部署预计将于2027年下半年在得克萨斯州巴斯托正式启动。这一规模庞大的算力集群，将为Figure后续研发提供坚实的资源底座。
在资金层面，Figure首期承诺投入35亿美元（约235.16亿元人民币）用于采购算力服务，并表达了将意向总额扩大至超60亿美元（约403.13亿元人民币）的计划。这种高强度的资本投入，直接指向了对下一代大模型训练迫切需求的回应。与此同时，Nscale也将对Figure进行战略投资，双方将共同探索人形机器人赋能供应链的可行性。这种“算力采购+战略入股”的模式，不仅解决了Figure当下的硬件缺口，更在资本层面深化了双方的绑定，为长期技术迭代铺平了道路。
二、Helix模型训练瓶颈与突破
巨额算力投入的背后，直指Figure当前面临的核心痛点：训练Helix大模型所急需的数据与算力供给严重不足。Helix并非传统的单一任务模型，而是一款集视觉、语言与行动于一体的多模态系统，它要求机器人在端侧实现从环境感知、逻辑推理到运动执行的全链路闭环控制。这种高并发的实时处理能力，对计算资源的消耗呈指数级增长，现有的硬件架构已难以支撑其复杂模型的快速迭代。
在此前，Figure已规划在12个月内投入超10亿美元（约67.19亿元）专项用于数据积累与算力建设，但这仅能维持基础研发节奏。随着Helix模型向更高阶的认知能力演进，算力瓶颈愈发明显。此次与Nscale的合作，正是为了彻底打通这一技术堵点。通过引入大规模GPU集群，Figure旨在为下一代模型的训练提供充足的“数字燃料”，从而加速从实验室算法到实际机器人本体的落地转化，确保其在人形机器人核心算法层面的领先地位。
三、数据集Index的应用与规模
算力的扩容只是“硬实力”的一面，数据的质量与规模才是决定具身智能上限的“软基石”。Figure近期发布的数据集Index，正是其在这一领域的最新答卷。这套数据集并非简单的视频堆砌，而是构建了涵盖家庭服务、物流配送、餐饮制作及工业生产等室内外多场景的立体化任务库，目前总时长已突破1600万段视频片段，为Helix模型提供了丰富的感知与决策样本。
从数据分布来看，Index展现出极高的多样性：平均每1000小时数据中，涵盖了373种独特任务、1146种被操作对象以及116个独特环境。这种高密度、广覆盖的数据结构，有效解决了机器人模型在泛化能力上的痛点，使其能在未见过的场景中保持稳定的执行逻辑。在工程化落地层面，Index的处理能力同样惊人，系统可实现每秒处理35分钟视频上传量的高效吞吐，且已在108个国家和地区投入使用，累计下载量超26.4万次，拥有4.4万名每周活跃用户，验证了其作为行业级数据基础设施的成熟度。
这种“数据+算力”的双轮驱动策略，让Figure在模型迭代速度上建立了显著优势。随着数据飞轮的加速旋转，Helix模型的认知边界将进一步拓宽，为后续本体技术的实战落地奠定坚实基础。
四、Figure 03本体技术与演示
算力的扩张与数据的沉淀，最终都要落在实体机器人的硬件载体上。作为承载Helix模型的“躯壳”，Figure 03近期亮相并展示了其核心硬件规格。这款人形机器人身高约1.68m，整机重量控制在61kg，在保持结构强度的同时实现了轻量化，为长时间连续作业提供了基础物理条件。
针对家庭场景的人机共融痛点，Figure 03在安全设计上做了细致考量。其外壳采用柔软织物覆盖，并在机身关键位置布置了多层密度缓冲泡沫，有效降低了意外碰撞时的伤害风险，提升了居家交互的安全感。更关键的是其自主运动能力，CEO Brett Adcock发布的演示视频中，Figure 03在无遥控、无预设脚本的情况下，自主完成了上下楼梯的动作。这一过程不仅验证了其复杂环境感知能力，更体现了全身动态平衡控制的精准度。
从算力投入到本体落地，Figure正逐步构建起“模型+数据+本体”的完整技术闭环。随着硬件表现的不断成熟，Figure 03有望成为连接底层算法与真实物理世界的关键节点，推动人形机器人从实验室走向规模化应用。
