机器人前瞻12月25日报道，今日，机器人前瞻从具象智能机器人公司MagicLab获悉，该公司近期完成1.5亿元天使轮融资。本轮融资由追创创投领投。依依公园基金跟投。

魔原子今年1月在北京成立，随后凭借“电动机器人”成为全球第一家打破波士顿动力翻跟头专利的机器人公司。后来公司迁至无锡。经过半年多的沉寂，魔原子在年底完成了2到3个版本的自研人形机器人的迭代，以及多个工商业场景的实战训练——比如一群人形机器人机器人可以在家电制造工厂从事多种工作，还可以进行集群式多机协作。

从物理角度来看，原子是人类社会的基本单位。对于Magic Atom公司来说，他们也希望未来机器人能够像原子一样成为人类社会很多场景中的基本单位，完成各种各样的任务。

本轮融资后，Magic Atom计划扩大人才招募，继续加大具身智能核心技术和人形机器人的研发，加快量产步伐，扩大工商业场景的落地和商业化。

不久前，机器人前瞻与魔原子产品技术研发负责人吴长征进行了深入对话。吴长征从上海交通大学研究生毕业后，一直从事机器人相关研发工作。他是中国最早参与四足机器狗研发的人之一。此前他在普渡机器人公司领导团队的研发工作，后来加入Magic Atom。

在与他的交谈中，我们深深感受到，这家个人智能公司快速成长的秘诀在于对人形机器人落地场景的透彻理解和精准把控。

1、参与小米机器狗研发后，我们向打造自主品牌迈进。

2021年8月，雷军年度演讲上，一款四足机器狗亮相。这是小米第一代仿生四足机器人Cyber​​Dog，学名“铁蛋”。它可以行走、奔跑、跳跃和滚动。

这款机器狗的研发团队是Magic Atom的创始团队。

▲2021年度演讲现场，雷军携手“铁蛋”亮相

同时，团队也在推动自有机器狗品牌的打造，并将于两个月后推出仿生四足机器狗Eame One。这款机器狗可以爬山、爬楼梯、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，团队在模块、运动控制、人机交互、智能算法等方面积累了大量技术，并在此基础上进一步推动了人形机器人的研发。 2023年，团队推出了第一代人形机器人。该机器人全身有 44 个自由度。它可以自然流畅地与人进行语言交流，还可以完成单腿站立等复杂动作。

这款机器人还在2023年世界机器人大会上展示了它的咖啡拿铁艺术技能。

转折点将出现在2023年底，以大模型为代表的人工智能技术的快速发展也给具身智能带来了巨大的增长机会。

团队认为机器人行业蕴藏着巨大的市场机会。加之已经积累了一定的整机生产技术，因此开始寻求正式走向前台，自主开发。

2024年1月，魔原子正式成立。成立当月，Magic Atom发布了一段人形机器人用下半身翻筋斗的视频。这是世界上第一个电动空翻机器人。在此之前，唯一能做到这一点的是波士顿动力公司的液压驱动机器人Atlas。

吴长征回忆，当时特斯拉、玉树、动力源、诸暨动力等多家机器人公司都会展示各种机器人能力。团队很容易被外界的进步所吸引。此外，还存在内部问题。曾经有过技术上的困难和困惑的时刻，明确未来的发展路线至关重要。

“最后我们明确表示，希望仿人机器人能够真正进入千行百业，实现真正的价值，成为有用的机器人。因此，我们要向通用机器人方向发展，首先解决行走问题，然后在感知、理解、决策等方面逐步取得突破。”吴长征说。

接下来，团队工作了半年多，不断迭代人形机器人MagicBot。

“MagicBot已基本实现整机自主研发。以核心部件为例，我们自主研发了一系列关节模块执行器，在各关节的控制性能、控制算法、控制精度等方面，覆盖所有运动关节。 “我们都可以打磨得更好。”吴长征说。“这个打磨包括传感器的布置以及如何更好地获取环境信息等，然后通过一系列的实际测量调整到当前的最佳效果，还有定位、建图和导航。 ，对环境的理解得到了提升，这是这几个月的版本迭代中实现的主要改进。”

▲人形机器人MagicBot

据了解，目前Magic Atom的团队规模约为100人。研发团队核心成员大部分毕业于清华大学、上海交通大学、浙江大学、北航、纽约大学等国内外知名大学。他们属于机器人和人工智能算法等领域。他们多年从事核心技术研发，80%以上为研发人员，50%以上具有硕士以上学历。

2、瞄准工业制造和商业服务业，从现场寻找出路

尽管近期仿人机器人在运动控制、感知能力、智能交互等技术方面取得了显着进展，但如何进一步推动实际应用的问题仍然阻碍着仿人机器人的发展，仿人机器人很容易被贴上标签。被贴上“噱头”和“炒作”的标签。

成立不到一年但发展迅速的Magic Atom，可能与其对人形机器人场景应用的精准把控有关。

面对机器人行业备受关注的采矿应用场景这一核心问题，魔原子将在追米、福田康明斯等公司的工业智能制造、商业服务等场景中实施和测试自有机器人产品。今年下半年。相应的数据收集和技能培训工作。

在吴长征看来，Magic Atom的优势在于对上述相对成熟场景的支持。在此基础上，公司还将发展目标锁定在未来需要实现工业柔性自动化的生产线上，让机器人能够执行作业、运输、质检等多项任务，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，确实具有现实意义和价值。”他说。

12月2日，Magic Atom发布了一段MagicBot在工厂工作的视频。视频展示了两大亮点：

首先，机器人可以完成多项任务。 Magic Atom为MagicBot自主研发了一系列关节模块执行器，涵盖了550N.m以下的多种扭矩需求，加上灵活的手部，已经可以模拟人手的捏、抓、握、拉等基本动作。以及头部视觉传感器、Magic Data AI数据引擎等的支持，机器人可以处理多种任务。

二是实现多个机器人的协作。从搬运货物、放置货物、组装产品到检验、包装、检验一系列流程均由多个机器人同时协调完成。

这是在MagicNet多机协作系统下进行的。以工厂场景为例，系统可以采集并整理多个仿人机器人的环境感知数据，实现多场景地图共享，以最佳生产效率进行任务规划。和日程安排。如果人形机器人出现故障，系统还会指示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能力得到提升，将很好地应用于需要更高精度作业的柔性生产场景。

▲工厂内，多台MagicBot正在协同工作

Magic Atom还探索了商业服务领域。

今年11月，机器人产业发展大会在苏州召开。在本次大会上，MagicBot抢尽风头：作为会议上唯一指定接待嘉宾的人形机器人，也是整个会场唯一自由行走的人形机器人，MagicBot可以主动识别来访嘉宾，向他们打招呼，并向他们介绍会议相关信息。客人。同时，还在会场引导嘉宾前往主会场，并陪同嘉宾前往会场。

▲机器人产业发展大会上，MagicBot与观众互动

此外，该公司还开始探索线下零售门店的应用，比如让MagicBot承担导购功能，可以为顾客提供售前指导、售中讲解和售后服务，帮助门店改善运营效率。

12月初，魔原子与中国电信旗下天翼数字生活公司签约，成为中国电信“美丽家居机器人生态共建计划”机器人生态合作伙伴，共同探索家居创新开发与应用服务机器人技术。

对于公司的四足机器人业务，吴长征表示，与人形机器人解决生产、生活中的实际问题不同，其四足机器人主要针对消费类用户，定位于科研、娱乐陪伴等领域。

▲Magic Atom旗下四足机器人MagicDog

3、预计明年小规模量产，预计后年交付1000台。

目前，在工业制造领域，协作机器人和复合机器人发展迅速，具有较高的应用灵活性和成熟度。既然如此，让仿人机器人进入生产线完成工艺工作会不会吃力不讨好呢？

吴长征认为，人形机器人始终具有区别于自动化设备的独特优势，尤其是在实现柔性制造方面。例如，在家电制造和3C制造过程中，产品更新迭代非常快，对作业精度要求很高。如果每次生产新产品都需要更新自动化设备，将导致成本大幅增加。

在这种情况下，仿人机器人在形态和能力上最接近人类，能够很好地适应柔性生产，部署成本低，能够灵活应对市场变化。

在Magic Atom的开发计划中，团队将人形机器人场景的实现分为五个阶段：M0-M4：M0是实验室场景，M1是人形机器人，可以在特定的工业和商业场景中实践单一节能； M2在特定的工业和商业场景中也类似。在工业和商业场景中，人形机器人的技能更加多样化； M3进入家庭，具备陪伴等功能； M4是一款真正的多用途通用机器人。

目前，Magic Atom的人形机器人还处于M1到M2进化的过渡阶段。不过，吴长征提到，迈向M2阶段最困难的地方是数据以及利用数据进行机器人技能训练。他预计，未来两年左右的时间，Magic Atom将能够实现从M1到M2的重大突破。

吴长征还表示：“Magic Atom已经具备了针对机器人大脑、小脑和四肢的全面技术矩阵和持续研发能力。本次融资后，Magic Atom将进一步加强核心算法的研发，重点突破运动控制算法和感知算法。” ”

据了解，明年第一季度，Magic Atom将正式发布新一代人形机器人产品MagicBot，预计2025年交付数百台量产MagicBot，交付量将达到千台2026年。

结论：找到技术创新与实施之间的平衡

具身智能赛道火热，资金、人才、技术优势显着的各大厂商纷纷入局。对于成长中的中小企业来说，更大的机会在哪里？

吴长征直言，整个物联网智能行业在技术上还没有达成共识，所以机会对每个人都是平等的。对于中小企业来说，一方面可以专注于垂直应用或技能拓展，让机器人产生实际价值；另一方面，家居和制造场景广阔，市场和产业巨大。中小企业在这里也有很大的潜力，有很多机会等待挖掘。和发展。

关注仿人机器人在场景中的应用，或许是当今机器人热潮区别于以往浪潮的最显着特征，也是机器人发展的里程碑式的变化。

对于Magic Atom来说，他们选择以场景为导向，在技术创新与落地之间找到平衡点，一步步走向规模化应用。