机器人前瞻（公众号：robot_pro）
作者许丽思
编辑漠影
机器人前瞻12月25日报道，今天，机器人前瞻从具身智能机器人公司魔法原子（MagicLab）处获悉，该公司近期完成了1.5亿元天使轮融资，本轮融资由追创创投领投，翼朴基金跟投。
魔法原子于今年1月在北京成立，随后成为全球首家以“电驱机器人”打破波士顿动力空翻专利的机器人公司。后来，公司迁移到了无锡，沉寂了半年多后，魔法原子在年底完成了自研人形机器人2到3个版本的迭代，及其在多个工业、商业场景的实训——例如，一群人形机器人可以在家电制造工厂从事多样化工作，还可以进行集群式多机协作。
原子，从物理学角度来说，是人类社会的基本单元。而对魔法原子这家公司来说，他们也希望在未来，机器人可以在人类社会的众多场景中成为像原子一样的基本单元，完成各式各样的任务。
在本轮融资之后，魔法原子计划扩大人才招募，持续加码具身智能核心技术研发、人形机器人整机研发，并加快量产步伐、拓展工业及商业场景落地与商业化。
不久前，机器人前瞻和魔法原子负责产品技术研发的研发负责人吴长征进行了一场深度对话。从上海交通大学研究生毕业后，吴长征就一直从事机器人相关的研发工作，是中国最早一批参与到四足机器狗研发的人，此前曾在普渡机器人带领团队研发工作，后来加入了魔法原子。
在与他的对话中，我们深刻地感受到，这家具身智能公司成长迅速的奥秘，正是对人形机器人落地场景的透彻体悟与精确把控。
一、参与小米机器狗研发后，走向自主品牌打造
2021年8月，在雷军的年度演讲上，一只四足机器狗亮相了。这是小米的第一代仿生四足机器人 CyberDog，学名“铁蛋”，会走路、奔跑、跳跃、打滚。
而这款机器狗的背后参与研发的团队，正是魔法原子的创始团队。
▲在2021年度演讲上，雷军携手“铁蛋”亮相
与此同时，团队也在推动打造自主品牌的机器狗，并在两个月后推出仿生四足机器狗Eame One，这款机器狗能完成爬坡、上楼梯、跨越障碍、后空翻、跳舞等高难度动作。
在研发四足机器狗的过程中，团队积累了许多在模组、运动控制、人机交互和智能算法等方面的技术，在此基础上进一步推进力人形机器人研发。2023年，团队推出了第一代人形机器人，这款机器人全身具有44个自由度，能够和人进行自然流畅的语言交流，也能完成单腿站立等复杂动作。
这个机器人还在2023年的世界机器人大会上，秀了一把咖啡拉花的绝技。
转折点出现在2023年底。以大模型为代表的AI技术快速发展，也为具身智能带来了巨大的成长机遇。
团队觉得，机器人产业蕴含着巨大的市场机会，再加上已经积累了一定的整机制作技术，于是开始谋求正式走向前台，独立发展。
2024年1月，魔法原子正式成立了。成立当月，魔法原子就发布了一则人形机器人下半身翻跟斗的视频，这是全球首个电驱动空翻机器人。在这之前，唯一能做到是波士顿动力的液压驱动机器人Atlas。
吴长征回忆，那个时候，特斯拉、宇树、星动纪元、逐际动力等多家机器人公司都会展示各种各样的机器人能力，团队很容易被外界的进展吸引，再加上内部也遇上技术难点，也出现过迷茫时刻，所以明确未来的发展路线至关重要。
“最终我们明确了一点，就是希望人形机器人能够真正走进千行百业，实现真正的价值，成为一个有用的机器人，所以我们要朝着通用机器人的方向去发展，先解决行走问题，再逐步突破至感知、理解、决策等方面。”吴长征说。
接下来，团队沉淀了半年多，不断迭代人形机器人MagicBot。
“MagicBot基本上实现了整机的自主研发，以核心零部件为例，我们自主研发了一系列关节模组执行器，覆盖了所有运动关节，对于每个关节的控制性能、控制算法和控制精度，我们都可以进行更好的打磨，”吴长征说，“这种打磨包括传感器布置以及如何更好地获取环境信息等，再通过一系列实测调整到当前最优效果，也在定位建图导航、环境理解上有所提升，这是几个月来版本迭代实现的主要提升。”
▲人形机器人MagicBot
据了解，魔法原子目前团队规模约100人，研发团队核心成员多毕业于清华大学、上海交通大学、浙江大学、北京航空航天大学、纽约大学等国内外知名高校，在机器人、人工智能算法等领域从事核心技术研发工作多年，其中80%以上为研发人员，硕士以上学历超过50%。
二、瞄准工业制造、商业服务，从场景里找出路
尽管近来人形机器人在运动控制、感知能力、智能交互等技术方面有了显著进步，但如何进一步推动落地应用的问题依旧掣肘着人形机器人的发展，也容易让人形机器人被打上“噱头”“炒作”的标签。
成立还不到一年但发展迅速的魔法原子，或许与其在人形机器人场景应用上精准把控有关。
面对落地应用场景挖掘这一机器人行业备受关注的核心问题，魔法原子在今年下半年将自家的机器人产品在追觅、福田康明斯等企业的工业智能制造、商用服务等场景中落地实测，进行相应的数据采集和技能训练工作。
在吴长征看来，魔法原子的优势在于有着上述相对成熟的场景支撑。在这样的基础上，公司也将发展目标锚定在未来需要实现工业柔性自动化的产线，让机器人实现操作、搬运、质检等多工种任务，以及在商业服务中的应用。
“如何将技能固化为机器人本身的能力，才是真正有实际意义和价值的。”他说。
12月2日，魔法原子发布了一则MagicBot进厂打工视频，视频中体现了两大亮点：
一是机器人能够完成多项工作任务。魔法原子为MagicBot自研了一系列关节模组执行器，覆盖了550N.m以下的多种力矩需求，再加上已经可以模拟人手进行捏、抓、握、提拉等基本动作的灵活手部以及头部视觉传感器、Magic Data AI数据引擎等的支持，机器人可以兼顾多样化任务。
二是实现了多台机器人的协同。从搬运货物、摆放货物、组装产品再到检测、打包检测等一系列流程，是由多台机器人同时协作的。
这是在MagicNet多机协同系统下进行的，以工厂场景为例，该系统可以收集并整理多台人形机器人的环境感知数据，并实现多场景地图的共享，并进行生产效率最佳的任务规划和调度。如果人形机器人发生故障，该系统还将会指挥其他机器人接管或重新分配任务。
这些亮点意味着，机器人对复杂环境的适应度提高了，将能够很好地应用到对精细化操作要求更高的柔性生产场景中。
▲在工厂中，多台MagicBot正在协同作业
魔法原子也在商业服务领域展开了探索。
今年11月，机器人产业发展大会在苏州举办。在这场大会上，MagicBot可谓是出尽风头：作为大会唯一指定接待、全场唯一自由行走的人形机器人，MagicBot在现场可以主动识别到访嘉宾，进行欢迎问候，并向嘉宾介绍大会相关信息。同时，它还在会场为嘉宾指引主会场方向，并陪同入场。
▲在机器人产业发展大会上，MagicBot与观众进行互动交流
另外，该公司也开始了在线下零售门店应用的探索，例如让MagicBot承担导购功能，能对顾客进行售前引导、售中讲解及售后服务等环节，帮助门店提升运营效率。
12月初，魔法原子与中国电信旗下天翼数字生活公司完成签约，成为中国电信“美好家机器人生态共建计划”机器人生态合作伙伴，共同探索家庭服务机器人技术的创新发展和应用落地。
而对于公司在四足机器人方面的业务，吴长征谈道，不同于解决生产生活中实际问题的人形机器人，其四足机器人主要的是面向消费级用户，定位于科研、娱乐陪伴领域。
▲魔法原子旗下四足机器人MagicDog
三、预计明年小规模量产，后年实现千台交付
目前，在工业制造领域，协作机器人与复合机器人发展迅速，已经具有了较高的应用灵活性和成熟度。在这种情况下，让人形机器人进入生产线完成流程化工作，是否会吃力不讨好？
吴长征觉得，人形机器人始终有不同于自动化设备的独特优势，特别是在实现柔性制造方面。例如针对家电制造和3C制造环节，产品更新迭代非常快速且对精细化操作要求高，如果每次进行生产新产品的时候就需要对自动化设备进行更新，会导致成本的大幅增加。
在这种情况下，人形机器人由于形态和能力最接近人，可以很好地适应柔性生产且部署成本低，能够灵活应对市场变化。
在魔法原子的发展规划里，团队将人形机器人的场景落地分为M0-M4五个阶段：M0是实验室场景，M1是人形机器人能在特定工业商业场景里实践单一节能；M2同样式在特定工业商业场景中，不过人形机器人的技能更多样化了；M3是已经进入家庭，具有陪伴等功能；M4则是真正一机多用的通用机器人。
现在，魔法原子的人形机器人还处于M1向M2进化的过渡阶段。不过，吴长征提到，目前迈向M2阶段最难的还是在数据以及利用数据进行机器人技能训练方面。他预计，在接下来两年左右时间，魔法原子能够实现从M1到M2的较为显著的突破。
吴长征还谈道：“魔法原子已具备机器人‘大脑、小脑和肢体’全面的技术矩阵和持续研发能力。此次融资后，魔法原子将进一步加强核心算法研发，重点突破运动控制算法、感知算法、具身模型等关键技术；提升供应链效率，打造人形机器人本体的生产制造能力，在实现成本可控的基础上，打造稳定、可靠、成熟的量产人形机器人产品。”
据了解，明年一季度，魔法原子将正式发布新一代人形机器人产品MagicBot，并预计于2025年交付数百台量产版MagicBot，2026年交付量将达到千台级别。
结语：寻找技术创新与落地实践的平衡点
具身智能赛道火热，在资金、人才和技术等方面拥有显著优势的大厂们纷纷入局，而对正在成长中的中小企业来说，哪里会是更大的机会？
吴长征直言，现在整个具身智能行业还没有对技术达成共识，所以机会对于任何人来说都是平等的。针对中小企业，一方面可以聚焦于垂直应用或技能拓展，让机器人产生实际价值；另一方面，家庭、制造业场景广阔，市场和行业规模庞大，中小企业在此也大有可为，有诸多机会等待挖掘与开拓。
高度关注人形机器人在场景里的应用，这大概是如今的机器人热潮区别于上一波最显著特点，也是机器人发展过程中里程碑式的变化。
对魔法原子来说，他们选择的就是面向场景，在技术创新与落地实践之间寻找平衡点，一步步迈向规模化应用。
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