爬梯子这件事，人类做起来不假思索，但对一台人形机器人来说，它可能是目前最难的移动挑战之一。

8月初，Figure AI创始人Brett Adcock在X上发布了一段视频：Figure 03机器人走向一把短梯，双手抓住两侧扶手，一级一级向上攀爬，全程无人遥控、无预设脚本。Adcock的配文很简短：“F.03 now can climb a ladder, fully autonomous.”

这件事为什么值得单独拿出来说？因为爬梯子对人形机器人而言，涉及的问题远比走路复杂。走路只需要双脚交替承重，而爬梯子需要双手和双脚同时协同——机器人必须在攀爬过程中持续调整重心，同时确保手臂抓握牢固、脚步落点精准。任何一个环节的失衡，都意味着从高处坠落。

Figure 03能完成这个动作，背后是一次关键的AI升级。公司近期更新了Helix System 0（S0）模型，将视觉感知与全身运动控制结合在了一起。此前，这套系统主要依赖“本体感觉”——也就是机器人对自身关节位置和身体姿态的感知。这在平地上够用，但遇到楼梯、梯子这类需要“看见”前方地形的场景时，就力不从心了。

升级后的S0模型加入了机载立体摄像头的实时视觉输入。机器人在攀爬的同时，一边“看”周围环境，一边持续监测自身身体位置，实现更精准的落脚和平衡控制。Figure表示，这套系统是在模拟环境中通过强化学习端到端训练的，覆盖了随机化的地形和环境条件，学习到的行为可以直接迁移到实体机器人上，无需额外校准——这解决了机器人领域长期存在的“仿真到现实”迁移难题。

爬梯子能力的意义，远不止一段病毒视频。工厂、仓库、建筑工地、检修现场——这些地方到处都是梯子、楼梯和不平整的地面。能爬梯子的机器人，意味着它不再被限制在平地上工作，可以进入更广泛的作业场景。

值得注意的是，Figure 03的进展并不只是停留在实验室演示层面。公司此前已宣布，Figure 03的产量已从每天1台提升到每小时1台，并已交付超过350台。产能的快速爬坡，说明这套技术正在从“演示”走向“可复制”。

当然，这次演示也留下了尚未回答的问题：成功率是多少？测试条件如何？在携带设备或恶劣天气下表现如何？这些才是商业客户真正关心的指标。

但至少，Figure 03已经迈过了那道“双手双脚同时发力”的坎。对于一家估值390亿美元、正在全力证明人形机器人能胜任实际工作的公司来说，这段爬梯子的视频，或许比任何精修过的宣传片都更有说服力。