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　　12 月 2 日，人形機器人公司魔法原子（MagicLab）發布視頻公布產品進展，視頻顯示，人形機器人 MagicBot 已進駐工廠產線，進行多項作業訓練。視頻中，多臺 MagicBot 人形機器人在執行產品檢測、物料搬運、零件取放、掃碼入庫等工作，彼此之間實現了小范圍協作。

　　魔法原子成立于 2024 年 1 月，是一家專注于機器人技術和人工智能的全球化機器人公司，旗下機器人產品包括通用人形機器人、仿生四足機器人等，覆蓋家庭、工業、商業等多個場景。2024 年 1 月，魔法原子旗下人形機器人憑借自研 D190 關節模組，成為全球首個實現空翻的電驅人形機器人。

　　人形機器人 MagicBot 深入多個生產制造工序 展現多機協作能力

　　視頻中，魔法原子人形機器人 MagicBot 展現了產品檢測、物料搬運、零件抓取、掃碼操作等作業能力。從視頻中還能看到，部分工作場景中，多臺人形機器人可以協同工作：某工序中，一臺機器人從生產物料裝配點搬起物料箱，搬運至另一臺人形機器人所在工位放下，另一臺機器人能夠從物料箱中抓取零件放置在生產設備上進行作業。

　　“相比傳統復合機器人，人形機器人憑借其擬人的特性，對復雜環境的適應度更高，能夠適應不同的工作任務和生產線布局”，魔法原子公司負責人吳長征表示，“尤其適合 3C、家電等需要頻繁切換產線的工廠工作，同時，高自由度、類人操作等特性，讓人形機器人能夠幫助制造業提高產線柔性，降低工廠部署成本。”

　　據介紹，目前進駐工廠作業的人形機器人 Magicbot 全身擁有 42 個自由度，其雙臂搬運負重最高可達 20 公斤，全身負重高達 40 公斤。MagicBot 機身采用高強度材料，同時進行了輕量化處理，以提升續航，目前其在連續執行行走、操作等動作下的綜合續航最高達到 5 小時。

　　自研核心零部件和核心算法 賦能工廠場景落地應用

　　在今年特斯拉公開的一則視頻中，特斯拉人形機器人擎天柱在工廠分揀電池、搬運電池。從魔法原子公開的視頻來看，人形機器人 MagicBot 在工廠中同樣進行了多項作業，包括物料搬運、零件取放、產品質檢、掃碼入庫等操作。

　　這些作業能力，對人形機器人的環境適應能力、運動控制能力、操作能力都提出了很高的要求。

　　以物料搬運和產品質檢兩個場景為例，人形機器人的關節模組設計，能否為人形機器人提供足夠的扭矩和力量來搬運重物，會直接影響其工作能力。

　　魔法原子自研了一系列關節模組執行器，覆蓋了 550N.m 以下的多種力矩需求。不同系列的自研關節模組，為人形機器人 MagicBot 適應不同工作環境、進入更多產線乃至工廠奠定了基礎。

　　魔法原子的自研執行器還覆蓋了行星減速執行器、諧波減速執行器以及直線執行器，具有高控制精度，高力矩密度等特性。

　　更精細的操作能力，對人形機器人靈巧手也會有更高要求。MagicBot 的靈巧手，可以模擬人手進行捏、抓、握、提拉等基本動作，也可以使用十余種工具。

　　此外，人形機器人 MagicBot 利用頭部視覺傳感器信息、編碼器信息，結合全身多任務協調控制算法，形成了基于 6D 視覺伺服和全身模仿學習的浮動基座操作算法系統，操作能力能夠不斷進化，進一步能滿足產線不確定環境下需要精細操作的工作要求。

　　在此次公開的魔法原子工廠訓練視頻中，還能夠看到，人形機器人需要在不同作業工位、不同場景之間移動行走。而工廠作業環境復雜多變，人形機器人想要在其中自由穿梭、平穩運行，對其感知、規劃、決策和執行能力無疑是一大挑戰。

　　人形機器人 MagicBot 本體上，配備了多個不同類型傳感器，傳感器的感知數據，會被算法融合濾波，從而形成一個虛擬的超級感知傳感器，讓 MagicBot 具備 360 度超低盲區的周身環境感知能力及語義識別能力。在感知能力加持下，MagicBot 可依據自研導航算法規劃出安全可達的目標路徑，實時避開環境中的靜態與動態障礙物，快速安全地到達作業點。

　　自研 MagicData AI 數據引擎 機器人智能化程度不斷提升

　　數據是人工智能模型的基礎。通過大量數據訓練，機器人可以學會環境識別、任務決策和任務執行，從而實現機器人智能化程度的不斷提升。

　　魔法原子人形機器人 MagicBot 會用到四類數據進行模型訓練，分別是“合成數據”、“全身遙操作采集數據”、“三方模仿學習數據庫數據”、“場景實時數據”。

　　這些數據源自研發團隊在長期研發與生產過程中的積累，為了更高效地利用不同類型數據，魔法原子研發團隊自研了 MagicData AI 數據引擎，通過該數據引擎，研發團隊能夠在本地、云端進行數據標注、處理，并在仿真訓練場中實現模型訓練，進而部署到真實應用場景中。

　　下一步，魔法原子將進一步完善 Sim2Real 的 AI 數據引擎，打通任務理解、數字資產生成、數據仿真生成、AI 模型訓練的自動化平臺，實現數據、訓練的全鏈條的自動化、批量化及泛化。

　　吳長征表示，魔法原子已具備機器人“大腦+小腦+心臟”全面技術矩陣和持續研發能力，基于 AI 對于數據訓練、感知導航、精密操作等領域的研發賦能，可以更快實現從實驗室到商業化應用的轉換，更快積累高價值數據，讓機器人更快地學習現實世界，在現實世界中成長，最終于更多現實世界的場景中落地。

　　據悉，魔法原子將于 2025 年第一季度正式發布新一代 MagicBot 人形機器人產品，同步實現小規模量產，并快速于工業、商業服務場景進行落地應用。