12 月 2 日，人形机器人公司魔法原子（MagicLab）发布视频公布产品进展，视频显示，人形机器人 MagicBot 已进驻工厂产线，进行多项作业训练。视频中，多台 MagicBot 人形机器人在执行产品检测、物料搬运、零件取放、扫码入库等工作，彼此之间实现了小范围协作。
魔法原子成立于 2024 年 1 月，是一家专注于机器人技术和人工智能的全球化机器人公司，旗下机器人产品包括通用人形机器人、仿生四足机器人等，覆盖家庭、工业、商业等多个场景。2024 年 1 月，魔法原子旗下人形机器人凭借自研 D190 关节模组，成为全球首个实现空翻的电驱人形机器人。
人形机器人 MagicBot 深入多个生产制造工序 展现多机协作能力视频中，魔法原子人形机器人 MagicBot 展现了产品检测、物料搬运、零件抓取、扫码操作等作业能力。从视频中还能看到，部分工作场景中，多台人形机器人可以协同工作：某工序中，一台机器人从生产物料装配点搬起物料箱，搬运至另一台人形机器人所在工位放下，另一台机器人能够从物料箱中抓取零件放置在生产设备上进行作业。
“相比传统复合机器人，人形机器人凭借其拟人的特性，对复杂环境的适应度更高，能够适应不同的工作任务和生产线布局”，魔法原子公司负责人吴长征表示，“尤其适合 3C、家电等需要频繁切换产线的工厂工作，同时，高自由度、类人操作等特性，让人形机器人能够帮助制造业提高产线柔性，降低工厂部署成本。”
在今年特斯拉公开的一则视频中，特斯拉人形机器人擎天柱在工厂分拣电池、搬运电池。从魔法原子公开的视频来看，人形机器人 MagicBot 在工厂中同样进行了多项作业，包括物料搬运、零件取放、产品质检、扫码入库等操作。
这些作业能力，对人形机器人的环境适应能力、运动控制能力、操作能力都提出了很高的要求。
以物料搬运和产品质检两个场景为例，人形机器人的关节模组设计，能否为人形机器人提供足够的扭矩和力量来搬运重物，会直接影响其工作能力。
魔法原子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。不同系列的自研关节模组，为人形机器人 MagicBot 适应不同工作环境、进入更多产线乃至工厂奠定了基础。
更精细的操作能力，对人形机器人灵巧手也会有更高要求。MagicBot 的灵巧手，可以模拟人手进行捏、抓、握、提拉等基本动作，也可以使用十余种工具。
此外，人形机器人 MagicBot 利用头部视觉传感器信息、编码器信息，结合全身多任务协调控制算法，形成了基于 6D 视觉伺服和全身模仿学习的浮动基座操作算法系统，操作能力能够不断进化，进一步能满足产线不确定环境下需要精细操作的工作要求。
在此次公开的魔法原子工厂训练视频中，还能够看到，人形机器人需要在不同作业工位、不同场景之间移动行走。而工厂作业环境复杂多变，人形机器人想要在其中自由穿梭、平稳运行，对其感知、规划、决策和执行能力无疑是一大挑战。
人形机器人 MagicBot 本体上，配备了多个不同类型传感器，传感器的感知数据，会被算法融合滤波，从而形成一个虚拟的超级感知传感器，让 MagicBot 具备 360 度超低盲区的周身环境感知能力及语义识别能力。在感知能力加持下，MagicBot 可依据自研导航算法规划出安全可达的目标路径，实时避开环境中的静态与动态障碍物，快速安全地到达作业点。
自研 MagicData AI 数据引擎 机器人智能化程度不断提升数据是人工智能模型的基础。通过大量数据训练，机器人可以学会环境识别、任务决策和任务执行，从而实现机器人智能化程度的不断提升。
魔法原子人形机器人 MagicBot 会用到四类数据进行模型训练，分别是“合成数据”、“全身遥操作采集数据”、“三方模仿学习数据库数据”、“场景实时数据”。
这些数据源自研发团队在长期研发与生产过程中的积累，为了更高效地利用不同类型数据，魔法原子研发团队自研了 MagicData AI 数据引擎，通过该数据引擎，研发团队能够在本地、云端进行数据标注、处理，并在仿真训练场中实现模型训练，进而部署到真实应用场景中。
吴长征表示，魔法原子已具备机器人“大脑+小脑+心脏”全面技术矩阵和持续研发能力，基于 AI 对于数据训练、感知导航、精密操作等领域的研发赋能，可以更快实现从实验室到商业化应用的转换，更快积累高价值数据，让机器人更快地学习现实世界，在现实世界中成长，最终于更多现实世界的场景中落地。
据悉，魔法原子将于 2025 年第一季度正式发布新一代 MagicBot 人形机器人产品，同步实现小规模量产，并快速于工业、商业服务场景进行落地应用。
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