人形机器人再添数亿元融资！江苏创企拿下，曾帮小米造机器狗
来历：智东西
作者 |许丽思修改 |漠影
机器人前瞻12月25日报导，今日，机器人前瞻从具身智能机器人公司魔法原子（MagicLab）处得悉，该公司近期完结了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。
魔法原子于本年1月在北京建立，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，公司搬迁到了无锡，沉寂了半年多后，魔法原子在年末完结了自研人形机器人2到3个版别的迭代，及其在多个工业、商业场景的实训——例如，一群人形机器人能够在家电制作工厂从事多样化作业，还能够进行集群式多机协作。
原子，从物理学视点来说，是人类社会的根本单元。而对魔法原子这家公司来说，他们也期望在未来，机器人能够在人类社会的很多场景中成为像原子相同的根本单元，完结林林总总的使命。
在本轮融资之后，魔法原子方案扩展人才招募，继续加码具身智能中心技术研制、人形机器人整机研制，并加速量产脚步、拓宽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担任产品技术研制的研制担任人吴长征进行了一场深度对话。从上海交通大学研究生结业后，吴长征就一向从事机器人相关的研制作业，是我国最早一批参加到四足机器狗研制的人，此前曾在普渡机器人带领团队研制作业，后来加入了魔法原子。
在与他的对话中，咱们深刻地感受到，这家具身智能公司生长敏捷的奥妙，正是对人形机器人落地场景的透彻体悟与准确把控。
一、参加小米机器狗研制后，走向自主品牌打造
2021年8月，在雷军的年度演讲上，一只四足机器狗露脸了。这是小米的第一代仿生四足机器人 CyberDog，学名“铁蛋”，会走路、奔驰、跳动、打滚。
而这款机器狗的背面参加研制的团队，正是魔法原子的开创团队。
▲在2021年度演讲上，雷军携手“铁蛋”露脸
与此一起，团队也在推进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，这款机器狗能完结爬坡、上楼梯、跨过妨碍、后空翻、跳舞等高难度动作。
在研制四足机器狗的过程中，团队积累了许多在模组、运动操控、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制。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个自在度，能够和人进行天然流通的言语沟通，也能完结单腿站立等杂乱动作。
这个机器人还在2023年的国际机器人大会上，秀了一把咖啡拉花的绝技。
转折点呈现在2023年末。以大模型为代表的AI技术快速开展，也为具身智能带来了巨大的生长时机。
团队觉得，机器人工业蕴含着巨大的商场时机，再加上现已积累了必定的整机制作技术，所以开端追求正式走向前台，独立开展。
2024年1月，魔法原子正式建立了。建立当月，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，仅有能做到是波士顿动力的液压驱动机器人Atlas。
吴长征回想，那个时分，特斯拉、宇树、星动纪元、逐际动力等多家机器人公司都会展现各式各样的机器人才能，团队很简单被外界的开展招引，再加上内部也遇上技术难点，也呈现过苍茫时刻，所以清晰未来的开展道路至关重要。
“终究咱们清晰了一点，便是期望人形机器人能够真实走进千行百业，完结真实的价值，成为一个有用的机器人，所以咱们要朝着通用机器人的方向去开展，先处理行走问题，再逐渐打破至感知、了解、决议方案等方面。”吴长征说。
接下来，团队沉积了半年多，不断迭代人形机器人MagicBot。
“MagicBot根本上完结了整机的自主研制，以中心零部件为例，咱们自主研制了一系列关节模组执行器，覆盖了一切运动关节，关于每个关节的操控功用、操控算法和操控精度，咱们都能够进行更好的打磨，”吴长征说，“这种打磨包含传感器安置以及怎么更好地获取环境信息等，再经过一系列实测调整到当时最优作用，也在定位建图导航、环境了解上有所提高，这是几个月来版别迭代完结的首要提高。”
▲人形机器人MagicBot
据了解，魔法原子现在团队规划约100人，研制团队中心成员多结业于清华大学、上海交通大学、浙江大学、北京航空航天大学、纽约大学等国内外闻名高校，在机器人、人工智能算法等范畴从事中心技术研制作业多年，其间80%以上为研制人员，硕士以上学历超越50%。
二、瞄准工业制作、商业服务，从场景里找出路
虽然近来人形机器人在运动操控、感知才能、智能交互等技术方面有了明显前进，但怎么进一步推进落地使用的问题仍旧掣肘着人形机器人的开展，也简单让人形机器人被打上“噱头”“炒作”的标签。
建立还不到一年但开展敏捷的魔法原子，或许与其在人形机器人场景使用上精准把控有关。
面临落地使用场景发掘这一机器人职业备受重视的中心问题，魔法原子在本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作、商用服务等场景中落地实测，进行相应的数据搜集和技术练习作业。
在吴长征看来，魔法原子的优势在于有着上述相对老练的场景支撑。在这样的基础上，公司也将开展方针锚定在未来需求完结工业柔性自动化的产线，让机器人完结操作、转移、质检等多工种使命，以及在商业服务中的使用。
“怎么将技术固化为机器人自身的才能，才是真实有实践意义和价值的。”他说。
12月2日，魔法原子发布了一则MagicBot进厂打工视频，视频中表现了两大亮点：
一是机器人能够完结多项作业使命。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，再加上现已能够模仿人手进行捏、抓、握、提拉等根本动作的灵敏手部以及头部视觉传感器、Magic Data AI数据引擎等的支撑，机器人能够统筹多样化使命。
二是完结了多台机器人的协同。从转移货品、摆放货品、拼装产品再到检测、打包检测等一系列流程，是由多台机器人一起协作的。
这是在MagicNet多机协同体系下进行的，以工厂场景为例，该体系能够搜集并收拾多台人形机器人的环境感知数据，并完结多场景地图的同享，并进行出产功率最佳的使命规划和调度。假如人形机器人发生毛病，该体系还将会指挥其他机器人接收或从头分配使命。
这些亮点意味着，机器人对杂乱环境的习惯度提高了，将能够很好地使用到对精细化操作要求更高的柔性出产场景中。
▲在工厂中，多台MagicBot正在协同作业
魔法原子也在商业服务范畴展开了探究。
本年11月，机器人工业开展大会在姑苏举行。在这场大会上，MagicBot可谓是出尽风头：作为大会仅有指定招待、全场仅有自在行走的人形机器人，MagicBot在现场能够自动辨认到访嘉宾，进行欢迎问好，并向嘉宾介绍大会相关信息。一起，它还在会场为嘉宾指引主会场方向，并伴随进场。
▲在机器人工业开展大会上，MagicBot与观众进行互动沟通
别的，该公司也开端了在线下零售门店使用的探究，例如让MagicBot承当导购功用，能对顾客进行售前引导、售中解说及售后服务等环节，协助门店提高运营功率。
12月初，魔法原子与我国电信旗下天翼数字日子公司完结签约，成为我国电信“夸姣家机器人生态共建方案”机器人生态合作伙伴，一起探究家庭服务机器人技术的立异开展和使用落地。
而关于公司在四足机器人方面的事务，吴长征谈道，不同于处理出产日子中实践问题的人形机器人，其四足机器人首要的是面向消费级用户，定坐落科研、文娱陪同范畴。
▲魔法原子旗下四足机器人MagicDog
三、估计下一年小规划量产，后年完结千台交给
现在，在工业制作范畴，协作机器人与复合机器人开展敏捷，现已具有了较高的使用灵敏性和老练度。在这种情况下，让人形机器人进入出产线完结流程化作业，是否会吃力不讨好？
吴长征觉得，人形机器人一直有不同于自动化设备的共同优势，特别是在完结柔性制作方面。例如针对家电制作和3C制作环节，产品更新迭代十分快速且对精细化操作要求高，假如每次进行出产新产品的时分就需求对自动化设备进行更新，会导致本钱的大幅添加。
在这种情况下，人形机器人因为形状和才能最接近人，能够很好地习惯柔性出产且布置本钱低，能够灵敏应对商场改变。
在魔法原子的开展规划里，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同款式在特定工业商业场景中，不过人形机器人的技术更多样化了；M3是现已进入家庭，具有陪同等功用；M4则是真实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，吴长征说到，现在迈向M2阶段最难的仍是在数据以及使用数据进行机器人技术练习方面。他估计，在接下来两年左右时刻，魔法原子能够完结从M1到M2的较为明显的打破。
吴长征还谈道：“魔法原子已具有机器人‘大脑、小脑和肢体’全面的技术矩阵和继续研制才能。此次融资后，魔法原子将进一步加强中心算法研制，要点打破运动操控算法、感知算法、具身模型等关键技术；提高供应链功率，打造人形机器人本体的出产制作才能，在完结本钱可控的基础上，打造安稳、牢靠、老练的量产人形机器人产品。”
据了解，下一年一季度，魔法原子将正式发布新一代人形机器人产品MagicBot，并估计于2025年交给数百台量产版MagicBot，2026年交给量将到达千台等级。
结语：寻觅技术立异与落地实践的平衡点
具身智能赛道炽热，在资金、人才和技术等方面具有明显优势的大厂们纷繁入局，而对正在生长中的中小企业来说，哪里会是更大的时机？
吴长征直言，现在整个具身智能职业还没有对技术达到一致，所以时机关于任何人来说都是相等的。针对中小企业，一方面能够聚集于笔直使用或技术拓宽，让机器人发生实践价值；另一方面，家庭、制作业场景宽广，商场和职业规划巨大，中小企业在此也大有可为，有许多时机等候发掘与开辟。
高度重视人形机器人在场景里的使用，这大概是现在的机器人热潮差异于上一波最明显特点，也是机器人开展过程中里程碑式的改变。
对魔法原子来说，他们挑选的便是面向场景，在技术立异与落地实践之间寻觅平衡点，一步步迈向规划化使用。
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