Figure 03 เดิน 1.2 ล้านก้าวใน 9 วัน: Humanoid พร้อมใช้งานจริงในไทยแล้วหรือยัง?

TL;DR — วันที่ 19 ตุลาคม 2026 CEO ของ Figure AI ประกาศผ่าน X ว่า Figure 03 เดิน 348 ไมล์ (560 กม.) รวม 1.2 ล้านก้าวต่อเนื่อง 9 วันบน treadmill ตัวเลขนี้เป็น milestone ด้าน mechanical durability ที่น่าสนใจ แต่ยังไม่ใช่หลักฐานว่า humanoid พร้อมทำงานอัตโนมัติในโรงงานจริง สำหรับธุรกิจไทยที่กำลังประเมินว่าควรเริ่ม pilot เมื่อไหร่ บทความนี้ช่วยแปลตัวเลขนี้ให้เป็นการตัดสินใจเชิงธุรกิจ

ทำไมตัวเลข 1.2 ล้านก้าวถึงสำคัญสำหรับไทย

ธุรกิจไทยในอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ ยานยนต์ EV อาหารและเครื่องดื่ม กำลังประเมิน humanoid robot ว่าจะเป็น next wave ของ automation หลังจาก AGV/AMR ครองตลาดมาหลายปี คำถามหลักที่ได้ยินซ้ำๆ จากฝ่าย engineering และ CFO ไทยคือ: “เทคโนโลยียังอยู่ใน lab หรือพร้อม deploy จริงแล้ว?”

การทดสอบ treadmill ของ Figure AI ตอบคำถามนี้ได้บางส่วน — และยังทิ้งคำถามสำคัญไว้อีกหลายข้อ

Brett Adcock CEO ของ Figure AI รายงานผ่าน X เมื่อ 19 ตุลาคม 2026 ว่า Figure 03 เพิ่งผ่านการเดิน 9 วันต่อเนื่องบน treadmill รวม 348 ไมล์ (~560 กม.) และ 1.2 ล้านก้าว โดยเริ่มจากโปรเจกต์ internal เพื่อ “stress test” ระบบและหาจุดบกพร่อง ตามที่ Adcock ระบุว่า “Started as a side project to stress the robot for any failures”

Interesting Engineering รายงานเมื่อ 19 ตุลาคม 2026 ว่า Figure 03 ถูกออกแบบมาใหม่ตั้งแต่ต้น โดยมี camera resolution สูงกว่ารุ่นก่อน 2 เท่า latency ต่ำกว่า 75% และ field of view กว้างขึ้น 60% นอกจากนี้ยังมี tactile sensor ที่มือสามารถรับรู้แรงได้ละเอียดถึง 3 กรัม รวมถึงระบบชาร์จแบบ wireless inductive ผ่านขดลวดในฝ่าเท้าที่ให้กำลัง 2 kW

รายละเอียดการทดสอบ: ตัวเลขที่รู้และที่ยังต้องตั้งคำถาม

ก่อนจะนำตัวเลขนี้ไปประกอบการตัดสินใจ ควรเข้าใจขอบเขตของการทดสอบนี้ก่อน

สิ่งที่ทราบแน่ชัด:

• ระยะทาง: 348 ไมล์ (~560 กม.) ใน 9 วัน ≈ เฉลี่ยวันละ 39 ไมล์ (~62 กม.)
• จำนวนก้าว: 1.2 ล้านก้าว
• สถานที่: treadmill ในห้องทดสอบภายใน

สิ่งที่ยังไม่ทราบชัดเจน:

• การจ่ายไฟ: มีการต่อสายไฟตลอดการทดสอบ ดังนั้นนี่คือการวัด mechanical durability ของ joint, actuator และโครงสร้าง — ไม่ใช่การวัด battery endurance
• จำนวนหุ่นยนต์: ไม่มีการยืนยันว่าเป็น unit เดียวหรือหลาย unit สลับกัน
• การดูแลระหว่างทดสอบ: ไม่ทราบว่ามีการหยุดเพื่อ maintenance ระหว่าง 9 วันหรือไม่

Humanoids Daily รายงาน ว่าการทดสอบนี้ตามหลัง milestone สำคัญก่อนหน้า — ในเดือนพฤษภาคม 2026 Figure AI livestream ให้ Figure 03 คัดแยกพัสดุอัตโนมัติ 200 ชั่วโมง ประมวลผล 249,560 ชิ้น (แต่ใช้หลาย unit สลับกันชาร์จ)

ความโปร่งใสในการรายงาน milestone เช่นนี้มีประโยชน์ แต่ยังไม่เทียบเท่าข้อมูล uptime จากการทำงานในสภาพแวดล้อมจริง

เปรียบเทียบ Reliability Milestones ข้ามแบรนด์

เพื่อให้บริบทชัดขึ้น ขอเปรียบเทียบ milestone ด้านความน่าเชื่อถือของสามแบรนด์ที่มีข้อมูลเปิดเผยล่าสุด:

แบรนด์	Milestone หล่าสุด	บริบท
Figure AI (Figure 03)	1.2M ก้าว, 9 วัน treadmill (ต.ค. 2026)	Endurance test; mechanical durability
AgiBot (G2)	6-day live factory demo, 64,828 tasks, ~99% success	สายการผลิตแท็บเล็ตจริงที่จีน
Unitree (G1)	~20,000 units ผลิตแล้ว ณ ก.ย. 2026	Production scale; ราคา ~$16,000

AgiBot รายงานผ่าน Interesting Engineering ว่า G2 ทำงานบนสายการผลิตแท็บเล็ตของ Longcheer Technology ได้ 64+ ชั่วโมง ผลิตได้ 17,625 ชิ้นใน 6 วัน ตัวเลขนี้มีน้ำหนักทางธุรกิจมากกว่า เพราะวัดจากงานจริงที่มีผลผลิตที่จับต้องได้

Unitree G1 ราคาเริ่ม $16,000 (฿580,000) เป็น commercial humanoid ที่เข้าถึงได้มากที่สุดในปัจจุบัน แต่ยังเน้น R&D และ university research มากกว่า industrial deployment

ทำไมตัวเลขเหล่านี้ยังไม่พอสำหรับการตัดสินใจซื้อ

ผู้จัดการฝ่าย operations และ CFO ในไทยควรตระหนักว่า milestone ทางวิศวกรรมที่แบรนด์รายงานในขณะนี้ยังวัด “ความสามารถในห้องแล็บ” ไม่ใช่ “ความน่าเชื่อถือในการผลิตจริง”

ตัวชี้วัดที่ควรรอก่อนตัดสินใจลงทุนจริง:

• MTBF (Mean Time Between Failure) จากการใช้งานจริงในโรงงานลูกค้า — ยังไม่มีแบรนด์ใดเปิดเผยข้อมูลนี้สำหรับ industrial deployment
• OEE (Overall Equipment Effectiveness) เปรียบเทียบกับพนักงานมนุษย์ในงานเดียวกัน
• SI ที่มีในไทย: ปัจจุบัน system integrator ที่มีประสบการณ์กับ humanoid ยังอยู่ในจีน ยุโรป และสหรัฐฯ เป็นหลัก

สำหรับ อุตสาหกรรมยานยนต์ EV ในไทย (โรงงานใน Rayong, Chachoengsao) งาน material handling และ sub-assembly ที่มีขั้นตอนซ้ำๆ และสภาพแวดล้อม semi-structured เหมาะกับ early pilot มากที่สุด

สำหรับ อุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม ยังต้องรอ เพราะ humanoid ยังไม่มี IP rating สำหรับ wet environment และ hygiene zone ที่ต้องการใน GMP

เมื่อไหร่ธุรกิจไทยควรเริ่ม Pilot

มี 3 กลุ่มสำหรับผู้ประกอบการไทย:

กลุ่ม 1 — Early Adopter (พร้อมลงทุนใน R&D)

• เริ่มได้เดี๋ยวนี้: ตั้ง team ศึกษา use case และสร้าง internal capability
• เป้าหมาย: ส่ง engineer ไปร่วม workshop/demo ที่จีนหรือสิงคโปร์ในปี 2026
• งบที่ควรเตรียม: ฿500,000–1,000,000 สำหรับ feasibility study และ site visit
• Suitable for: บริษัท Tier-1 ยานยนต์, อิเล็กทรอนิกส์ขนาดใหญ่, logistics ระดับ regional

กลุ่ม 2 — Fast Follower (รอ SI ที่มีประสบการณ์)

• Timeline: Q1–Q2 2027 น่าจะเริ่มมี pilot project ในไทยผ่าน integrator ที่มี track record
• งบที่ควรเตรียม: ฿3–8 ล้าน สำหรับ pilot 1–2 unit แบบ limited scope
• Suitable for: โรงงาน SME ขนาดกลาง-ใหญ่, ผู้รับงาน Tier-2 ที่ต้องการลด labor cost

กลุ่ม 3 — Mainstream Adopter (รอ ROI ที่พิสูจน์แล้ว)

• Timeline: 2028–2030 เมื่อราคา humanoid ต่ำกว่า ฿300,000 และมี SI ในไทยพร้อม
• งบที่ควรเตรียม: คล้ายกับการลงทุน AMR ปัจจุบัน (฿500,000–1,500,000 ต่อ unit)
• Suitable for: โรงงาน SME ขนาดกลางที่มุ่งเน้น core business

อุตสาหกรรมไทยไหนได้ประโยชน์ก่อน

จากข้อมูล deployment จริงในปัจจุบัน อุตสาหกรรมที่มีแนวโน้มได้ประโยชน์จาก humanoid ก่อนในบริบทไทย:

1. Electronics Manufacturing (นิคมอุตสาหกรรม WHA, Amata) งาน PCB handling, component inspection และ sub-assembly ใน structured environment มีความเป็นไปได้มากที่สุดสำหรับ pilot ในช่วง 2027

2. EV Battery Assembly (โรงงาน EV ใน EEC) งาน cable routing, module handling — ยังต้องการมือที่แม่นยำสูงและ force feedback ซึ่ง Figure 03 มี tactile sensor ถึงระดับ 3 กรัม

3. Logistics Sorting (DC ระดับ Regional) Figure AI เคย demo การคัดแยกพัสดุ 200 ชั่วโมงแล้ว ซึ่งตรงกับ use case ของ distribution center ขนาดใหญ่ในไทย

สำหรับ service sector (โรงแรม, โรงพยาบาล, mall) ยังเหมาะกับ service robot แบบ dedicated เช่น Keenon หรือ Pudu มากกว่า humanoid ที่ราคาสูงกว่า 10–20 เท่า

บทสรุป: ตีความ Milestone อย่างมีวิจารณญาณ

การที่ Figure 03 เดิน 1.2 ล้านก้าวใน 9 วันเป็นข่าวดีสำหรับวงการ humanoid robotics — มันบอกว่า mechanical system มีความทนทานในระดับที่น่าเชื่อถือ แต่สำหรับธุรกิจไทยที่ต้องรับผิดชอบต่อผลตอบแทนการลงทุน ตัวเลขนี้ควรอ่านควบคู่กับ:

• ข้อมูล task success rate จาก real deployment (AgiBot มีข้อมูลนี้ชัดที่สุดในปัจจุบัน)
• ราคาและ availability ของ SI ที่มีประสบการณ์ในภูมิภาค ASEAN
• Timeline ที่ realistic สำหรับ ROI positive ในบริบทค่าแรงไทย

หากคุณกำลังวางแผน pilot humanoid ในโรงงานหรือคลังสินค้าในไทย ปรึกษาทีมงานของเราได้ที่ /contact/ เพื่อประเมิน use case เบื้องต้นโดยไม่มีค่าใช้จ่าย หรืออ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ humanoid robot สำหรับตลาดไทย และเปรียบเทียบแบรนด์ที่น่าสนใจได้ที่ Figure AI, AgiBot และ Unitree