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Helix는 로봇의 두뇌다. 두 체계를 나란히 돌린다. 느린 쪽은 언어와 장면을 이해하고, 빠른 쪽은 그 계획을 고주기 연속 동작으로 바꾼다. Figure에 따르면 느린 체계는 7~9 Hz로, 빠른 체계는 200 Hz로 돈다. 덕분에 목표를 생각하면서 동시에 미끄러짐에 대응한다. 회사는 모델 가중치 한 벌로 집기, 놓기, 서랍, 여러 로봇 간 인계까지 처리하며 과제별 재학습이 필요 없다고 밝힌다.

Figure 03은 우리처럼 움직이도록 만들어졌다. 상체는 손가락 하나, 손목, 머리, 몸통을 아우르는 넓은 행동 공간을 돌리며 모두 연동된다. 그래서 머리로 자기 손을 따라가면서 자세를 바꿔 뻗을 수 있다. 이 연동이 손을 흔드는 로봇과 수건 더미를 개키는 로봇을 가른다.

카메라 구성은 고주기 시각-운동 제어를 위해 설계됐다. Figure에 따르면 새 구조는 프레임률을 두 배로 올리고 지연을 4분의 1로 줄이며 카메라마다 시야를 60퍼센트 넓혔다. 손바닥마다 광각 카메라도 있어, 주 시야가 수납장 안에서 가려져도 무엇을 집는지 계속 감지한다.

Figure는 손끝용 촉각 센서를 직접 만들었다. 손은 3그램의 가벼운 압력까지 감지한다. 클립 하나 무게에 해당하며, 달걀이나 토마토, 카드 한 장을 찌그러뜨리지 않고 집는 데 중요하다. 회사는 이 센서가 단단한 그립과 곧 미끄러질 그립을 구분하도록 돕는다고 말한다.

로봇은 발의 코일로 유도 충전한다. 베이스 위에 올라서면 케이블 없이 최대 2 kW까지 채운다. Figure는 외장도 천과 폼으로 부드럽게 하고, 이전 세대보다 무게를 줄였으며, 외피를 세탁하고 교체할 수 있게 만들었다. 공장이 아니라 생활 공간을 염두에 둔 선택이다.

Figure는 Figure 03을 처음부터 제조 관점에서 설계했다. 느린 기계 가공 대신 주조와 사출 공정을 쓰고, 자체 BotQ 공장을 돌리며, 첫 라인에서 연간 1만 2천 대까지 만들 수 있다고 밝힌다. 회사는 이를 시제품을 실제로 대량 구매할 수 있는 제품으로 바꾸는 단계로 설명한다.

Index는 한 연구소가 감당할 수 없는 규모로 사람의 동작 데이터를 모으는 Figure의 크라우드소싱 시도다. 기여자는 앱으로 일상 과제를 찍고 보수를 받는다. Figure는 그 영상을 Helix 사전 학습에 써서, 로봇이 스스로 배우지 않아도 되는 지식을 지닌 채 새집에 들어가게 한다.