商业模式拆解 · Figure AI
Figure AI：用资本换产线，再靠订阅慢慢回本
Figure AI 把造车那套产线节拍搬到人形机器人，赌的是租赁订阅规模能跑赢现金消耗。
关键数字
Figure 的收入线目前只有一条：把机器人租出去，按月收费。家庭场景 Adcock 称约 600 美元/月，工业场景 Axios 报道约 1000 美元/月（未获公司确认），但公司未披露任何客户的机队规模与合同金额，收入几乎可以忽略。钱主要花在自建 BotQ 产线和垂直整合零部件上，以制造节拍换单位成本下降。活下去靠的是股权融资：2025 年 9 月 C 轮承诺额超 10 亿美元、投后估值 390 亿美元，各轮累计约 19 亿美元。最大的赌注是产线节拍从每天 1 台爬到每小时 1 台后，租赁订阅能在现金烧完前形成规模。最可能的结局是：若工业客户试点不转成批量订单，估值将被迫向第二梯队收敛；若转成，Figure 会成为少数拥有人形机器人量产节拍的公司。
产品与模型
Figure 03 用压铸注塑换制造节拍，把机器人当工业品造
Figure 03 是第三代机器人，制造工艺从 CNC 加工转向压铸、注塑、金属注射成型与冲压，部分零件制造时间从一周以上降至 20 秒以内。这意味着 Figure 在把机器人当成工业品来造，而不是实验室样机。BotQ 工厂承担这一制造任务，截至 2026 年 4 月已交付超过 350 台；2026 年 7 月 Adcock 披露 BotQ 累计制造第 1,000 台 F.03（制造口径，非交付口径）。
制造节拍的提升直接决定单位成本曲线。2026 年 4 月 29 日公司宣布 120 天内产能从每天 1 台提升至每小时 1 台。但这一节拍是已演示的节拍，并非连续班次持续产出；Adcock 称 2026 年 4 月当周将生产 55 台，产线并非连续运转。
对租赁模式而言，机器人是资产而非一次性卖断的商品，制造节拍越快，资产周转和折旧分摊越可控。但产线末端一次合格率超过 80%，意味着仍有约两成产品需要返工或报废，规模化后这是持续的成本漏损。
依据R1R2R3R5R6R9Helix 把模型塞进机载 GPU，省掉云端推理的长期账单
Helix 是视觉-语言-动作模型，采用 System 1/System 2 架构，可完全在机载低功耗 GPU 上运行。System 0 升级后融合机载立体相机视觉与本体感知，可自主导航楼梯与不平地形。
这一架构选择在商业上有明确含义：若模型推理依赖云端，每台租赁机器人都会产生持续的网络与算力账单，直接侵蚀订阅毛利；机载运行把边际推理成本压到接近零，代价是单机算力上限和模型迭代速度受硬件约束。
对租户而言，机载运行也意味着隐私数据不必出机器，这在工厂和家庭场景都是销售话术的一部分。但机载 GPU 的能力天花板决定了 Helix 短期内只能处理相对结构化的任务，复杂长尾场景仍需数据回传与模型更新。
依据R11R2R4收入模式
机器人即服务按月订阅，硬件不卖断只租
Figure 目前的收入线是机器人即服务订阅：Axios 报道公司按每台机器人约 1000 美元/月收费，含硬件、软件更新与维护（该报价未获公司确认）。这是面向工业客户的报价口径，尚未披露实际签约台数与合同金额。
按月租赁而非卖断，意味着 Figure 保留机器人资产，收入随租赁台数和月数线性累积，但前期现金流出（制造、部署、维护）远大于当月租金。这一模式要成立，单台机器人的制造成本必须显著低于其生命周期租金收入，且维护成本可控。
公司未披露租金对应的合同期限、最低租赁月数或维护责任边界，因此无法判断单台经济模型是否为正。租赁模式下客户迁移成本低，续租率比签约台数更能说明产品是否真的被用起来。
依据R14家庭场景报价更低，但需求验证几乎为零
Adcock 称可按每月约 600 美元租赁一台 Figure 03，面向家庭用户。这一价格低于工业场景 Axios 报道的约 1000 美元/月（未获公司确认），符合家庭场景对价格更敏感、任务更非结构化的特点。
但家庭场景目前没有任何公开客户或部署规模，已产机器人多用于内部研发、数据采集与家务开发。600 美元/月的家庭租赁在多数城市高于请家政的人力成本，家庭用户为何付钱、付多久，公开资料无法回答。
两条收入线并存也带来定位模糊：工业客户要求可靠性和维护响应，家庭客户要求安全和易用，同一硬件平台和订阅后台要同时服务两类客户，运营复杂度会随台数上升而放大。
依据R13R9客户与市场
合作客户是宝马和 Catalyst，但没人披露机队规模
Figure 公开披露的合作客户只有两个：宝马和 Catalyst Brands。Figure 与宝马合作中，Figure 02 在 Spartanburg 累计运行超 1,250 小时、搬运超 90,000 个零件；Figure 03 于 2026 年 6 月进入宝马 Spartanburg 工厂 Hall 52，执行零件搬运与推车移动排序任务。Figure 与 Catalyst Brands 签约，在其内华达州里诺配送物流中心引入人形机器人。
关键问题是：这些是付费客户还是试点合作？Figure 未披露任何客户的机器人机队规模，已产机器人多用于内部研发、数据采集与家务开发。这意味着公开的“客户”更接近场景验证伙伴，而非贡献收入的批量买家。
对订阅模式而言，客户价值在于续租和扩租。宝马场景运行 1,250 小时、搬运 90,000 个零件是运营数据，不是收入数据；从试点到批量采购之间隔着可靠性、维护成本和采购流程三道门槛，公开资料未披露 Figure 是否跨过任何一道。
依据R9获客与渠道
自建产线直销，靠工厂试点背书撬动下一批客户
Figure 的触达路径是自建 BotQ 工厂生产、直接对接企业客户，没有经销商或渠道伙伴的公开记录。宝马和 Catalyst Brands 的试点本身承担了背书功能：在真实工厂里运行的小时数和搬运零件数，是 Figure 向下一批工业客户展示的主要材料。
这一路径的约束在于销售周期。工业客户引入人形机器人需要安全认证、工会沟通和产线改造，试点到批量采购的时间以季度计。Figure 目前没有公开的销售团队规模或区域覆盖，触达能力上限未知。
家庭场景的触达路径更不清晰：600 美元/月的租赁如何获客、如何安装、如何处理退租，公开资料未披露。对小团队而言，这种“先做重试点、再谈复制”的路径需要自有产线和资本垫底，不是轻资产团队能照搬的。
依据R9R13成本结构
钱花在产线、垂直整合零部件和试错良率上
Figure 的主要支出方向是制造能力：BotQ 首代产线设计年产能 12,000 台，目标为未来四年生产 100,000 台机器人。把 CNC 加工换成压铸、注塑、金属注射成型与冲压，前期需要模具和工装投入，换来的是单件制造时间从一周以上降至 20 秒以内。
垂直整合延伸到执行器和电池：已生产超 9,000 个执行器，覆盖 10 多个不同 SKU；电池线一次合格率 99.3%，已交付超 500 个电池组。自产零部件降低外购依赖，但也把质量和良率风险留在内部——产线末端一次合格率超过 80%，意味着约两成产出需要返工或报废。
研发与数据采集是另一块支出：已产机器人多用于内部研发、数据采集与家务开发，这部分机器人不产生租金收入，却持续消耗材料和人力。公开资料未披露研发与制造的具体费用拆分。
依据R1R2R3R6R9融资与资本
靠股权融资撑产线爬坡，订阅收入还接不住现金消耗
Figure 的资金来源是股权融资：2025 年 9 月 C 轮由 Parkway Venture Capital 领投，承诺额超 10 亿美元，投后估值 390 亿美元；2024 年 2 月 B 轮融资 6.75 亿美元，估值 26 亿美元；2023 年 5 月 A 轮 7000 万美元，估值 5 亿美元。各轮累计融资约 19 亿美元，投资方含英伟达、微软、贝索斯、英特尔、Salesforce 与 OpenAI 创业基金。
这些钱要覆盖产线建设、零部件垂直整合、研发和试点部署。公司未披露收入与费用，无法量化租赁收入与制造、研发支出的缺口；仅从演示节拍与租赁报价看，二者量级差距可能明显。
资本结构决定了公司的决策节奏：390 亿美元估值要求它在有限时间内把试点转成批量订单，否则下一轮融资的定价压力会传导到产线扩张速度。英伟达、微软等战略投资方同时是潜在算力与云服务供应商，这种关系是否带来采购优惠，公开资料未披露。
依据R3R14护城河
制造节拍和机载模型是自建的，但客户合同不是
Figure 真正自建的东西有两样：BotQ 产线的制造节拍，以及 Helix 的机载模型架构。制造端从 CNC 转向压铸注塑，把零件制造时间压到 20 秒以内，这是重资产投入换来的工艺能力，后来者要复制需要同样的模具和工装投入。模型端把推理放在机载 GPU 上，省掉云端账单，也把数据留在机器里。
但这两样都不构成对客户的锁定。租赁模式下客户迁移成本低，宝马的试点运行 1,250 小时、搬运 90,000 个零件，不等于签了长期合同；Figure 未披露任何客户的机队规模，说明公开的客户关系仍停留在验证阶段。
真正的护城河候选是“产线节拍+垂直整合”带来的单位成本优势，但这一优势目前只有制造端数据（一次合格率超过 80%、执行器超 9,000 个），没有成本数据。据 R3 报道（confidence: medium），Figure 与 OpenAI 的合作于 2025 年初结束，Adcock 称该合作未产生实质价值，说明公司选择把模型能力留在内部，不依赖外部 API。
依据R1R2R3R9风险与不确定性
产能节拍不等于持续产出，良率漏损会吃掉订阅毛利
Figure 宣称的每小时 1 台是已演示的节拍，并非连续班次持续产出；Adcock 称 2026 年 4 月当周将生产 55 台，产线并非连续运转。这意味着实际月产量可能低于按节拍推算的理论值，而租赁收入取决于实际部署的台数；Figure 未披露实际月产量。
产线末端一次合格率超过 80%，约两成产出需要返工或报废。在租赁模式下，每台报废的机器人都是已发生的材料与工时成本，却不产生租金。良率不提升，规模越大，成本漏损越大。
若价格竞争在工业场景出现，Figure 的租赁定价将同时承受制造成本和竞品报价的挤压。
依据R1R5R6R9估值靠资本集中撑着，试点转不出批量订单就会收敛
据 R12 报道（confidence: medium），Figure 390 亿美元私募估值处于行业头部，资本集中于头部公司。这一估值建立在“人形机器人量产节拍领先”的预期上，而非已披露的收入或利润。
支撑估值的是融资能力：C 轮承诺额超 10 亿美元，投资方包括英伟达、微软、贝索斯等。但资本集中是双向的——头部公司拿钱多，也意味着下一轮必须拿出更硬的商业化证据。宝马和 Catalyst Brands 的试点若不能转成批量租赁合同，估值向第二梯队收敛的压力会直接限制产线扩张的节奏。
公司未披露任何客户的机队规模和合同金额，这是估值论证里最大的空白。对小团队创业者的参照是：资本集中度高的赛道里，融资节奏本身就是竞争变量，但融资能力不可复制。
依据R12R14R9关键节点
对AI原生公司创始人的启示
这一节是编辑判断，基于上面的证据推演，不是公司原话。
把推理放在机载 GPU 上，是订阅制里少见的成本可控手段
Helix 完全在机载低功耗 GPU 上运行，每台租赁机器人因此不产生持续的云端推理账单。对按月收费的产品来说，任何随使用量线性增长的第三方费用都会直接吃掉毛利，把可变成本压成固定成本是订阅模式里少数能自己掌控的杠杆。小团队可以借的是这个判断顺序：先问这项能力能不能放在端侧或本地跑，再决定要不要依赖外部 API。
公开客户停留在场景验证，不等于订阅收入已经跑通
宝马和 Catalyst Brands 是 Figure 仅有的公开合作客户，宝马场景累计运行超 1,250 小时、搬运超 90,000 个零件，但公司未披露任何客户的机队规模和合同金额，已产机器人多用于内部研发与数据采集。这说明公开的客户关系更接近试点背书，而不是批量付费订单。小团队看客户时应盯续租和扩租，而不是试点时长或演示数据。
制造节拍领先是重资产换来的，小团队复制不了也不该先复制
Figure 把零件制造从 CNC 转向压铸、注塑和冲压，部分零件制造时间从一周以上降到 20 秒以内，代价是模具和工装的前期投入，以及产线末端一次合格率超过 80% 带来的返工报废漏损。这套工艺能力靠约 19 亿美元累计融资和 390 亿美元估值撑住，小团队没有产线预算，也没有让机器人闲置做数据采集的余量。
公开资料没有回答的问题
- Figure 与宝马、Catalyst Brands 的合同是付费租赁还是免费试点？合同期限和机队规模是多少？
- 每台 Figure 03 的制造成本和租赁单台毛利是多少？
- 家庭 600 美元/月租赁是否已有实际付费用户？部署和退租流程如何？
- Helix 机载 GPU 的算力上限对应哪些任务类别？复杂任务是否需要回传数据做模型更新？
- Figure 与 OpenAI 合作结束后，模型训练的数据来源和算力采购是否与英伟达、微软有绑定协议？
- BotQ 产线末端一次合格率超过 80%，返工和报废成本如何计入租赁定价？
证据来源
正文里的编号对应下面的来源。数字没有来源的句子在成稿前已被删除；公开资料未披露的直接写明未披露。
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