Figure Helix 2.5：30个陌生家庭，零样本做家务

9月18日，Figure AI在旧金山湾区做了一件疯狂的事。

他们把搭载Helix 2.5模型的人形机器人，直接送进了30个完全陌生的真实家庭。没有提前采集场景数据，没有人工遥控，没有针对性微调。

机器人自己叠毛巾、整理床铺、拾取物品。盲测成功率56%。相比无预训练模型9%的成功率，提升了522%。

同一天，Anthropic披露Claude已主导公司26%的内部AI研发工作。今年2月，这个数字还不足1%。

💬 机器人进家和AI自研，哪个更让你震撼？评论区聊聊

零样本家务，意味着什么？

以前的人形机器人，换个房间就要重新训练。Figure这次证明了一件事：预训练数据规模翻倍，机器人动作误差规律性下降。

这叫"人类行为迁移缩放定律"——跟大模型的Scaling Law是一个逻辑。

📊 测试规模：30户真实家庭，完全零样本

📊 盲测成功率：56%（无预训练基线仅9%）

📊 性能提升：522%，验证了泛化至复杂家庭环境的能力

📊 算力支撑：Figure获Nscale超60亿美元算力支持

📌 数据来源：Figure AI官方发布（2026年9月18日）；SegmentFault AI日报（2026年9月19日）

更关键的是，Figure已经启动了量产前的审厂流程。多家国内供应链企业已作出回应。人形机器人从实验室走向客厅，可能比预期更快。

Claude自己写代码，已占Anthropic研发的26%

Figure在搞身体，Anthropic在搞大脑。

9月18日，Anthropic公开了一组惊人的数据：

① Claude主导26%内部研发

今年2月还不足1%，8月飙到26%。这意味着Anthropic每4个研发任务里，就有1个是Claude自己完成的。包括写代码、调优系统、做实验验证。

② 3万个Agent全程受控

Anthropic同时披露了AI发展速度的三大衡量指标：AI自研占比、Agent监控质量、算力分配。目前3万个Agent在监控下运行，没有失控案例。

③ 设立实体湿生物实验室

Anthropic正式布局生物实验，刻意规避药物研发赛道。这与其长期公开警示AI生物恐怖主义风险形成鲜明对比——"风险预警+落地布局"的矛盾产业现象。

📌 数据来源：Anthropic官方披露（2026年9月18日）；WSJ报道（2026年9月18日）

国内也在加速：智谱融资50亿美元，阿里全模态降价98%

国际疯狂，国内也没闲着。

智谱：50亿美元巨额融资+RSI实践

智谱9月18日完成50亿美元融资，同时披露GLM-5.3驱动的Infra Agent自建推理系统。FlashX峰值200 tokens/s，全程运行在国产10万卡集群。这是国内首次公开的递归自我改进（RSI）实践。

阿里：Qwen3.8-Omni-Flash音视频成本降98%

原生支持文本、图像、音频、视频四种输入，1M上下文。音频API成本降98%，音视频输入成本降93%。30项评测平均提升超26%。

华为：Agentic Cloud战略+灵衢昇腾950

华为云全面转向Agentic Cloud，推出智果AgentArts与CMS记忆存储。记忆容量较业界翻倍，服务客户超3500家。灵衢昇腾950智算集群9月底国内上线。

腾讯：WorkBuddy全栈应用生成

WorkBuddy 5.5.6上线全栈网页应用生成能力，自带云数据库、文件存储与AI调用接口。用户通过自然语言描述需求，即可生成带后端能力的网站并一键发布。

给普通人的三条建议

1. 关注具身智能产业链

Figure量产审厂已启动，国内供应链企业开始响应。减速器、传感器、电机等核心零部件厂商值得跟踪。这不是概念，是订单。

2. 学会用全模态AI工具

阿里Qwen3.8-Omni-Flash把音视频成本砍了98%，意味着视频理解、音频分析将从企业级走向个人级。早用早建立工作流优势。

3. 理解RSI（递归自我改进）

AI自己改进自己，是接下来2-3年最大的变量。智谱已经用Infra Agent两周把国产集群吞吐提3倍。这不是科幻，是正在发生的工程实践。

📌 一句话总结：机器人开始做家务，AI开始写AI，国产三层护城河（算力+模型+应用）同一天加固。变化的速度，比大多数人感知的快得多。

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