作者 |辰紋

來源 |洞見新研社

3月26日，魔法原子2025場景戰略發布會成為行業焦點。

這家成立僅一年多的公司，首次系統性披露了其技術路徑，硬件端90%以上核心零部件自研，軟件端推出原子萬象大模型，并計劃年內交付數百臺人形機器人。

從工廠產線到商業門店，從運動空翻到多機協同，作為全球少數同時掌控人形機器人本體與智能系統的公司之一，魔法原子正試圖用全棧自研打破人形機器人“實驗室玩具”的魔咒，推動其走向真正的通用化。

發布會上，魔法原子總裁吳長征反復強調一個觀點：“通用人形機器人的終局，必然是軟硬件深度耦合的系統工程。” 這一論斷背后，既是行業對技術路線的共識，也是魔法原子試圖通過自研構建技術護城河的野心。

01 行業共識：技術自研成決勝關鍵

魔法原子上述動作的背景，是行業集體轉向“硬核創新”。

去年5月份，特斯拉發布Optimus最新進展視頻，通過分揀電池、行走、執行工廠任務的演示，展現了Optimus復雜動作控制能力。

今年2月份，Figure AI發布端到端人形機器人VLA（視覺-語言-動作）通用大模型Helix，讓人形機器人可以解決共享的長距離操作任務，操作它們從未見過的物品。

稍早一些的央視蛇年春晚上，宇樹科技人形機器人H1在舞臺上跳起了秧歌，實現了人類歷史上首次大型全AI驅動的全自動集群人形機器人表演。

這些動作指向一個共同趨勢——技術自研已成為頭部企業的核心戰略，其原因在于，人形機器人需突破硬件性能、環境交互、智能決策三重關卡，任何環節的短板都可能成為商業化的致命瓶頸。

魔法原子在2025場景戰略發布會上以“極致自研”對這一趨勢進行了回應。

吳長征認為，通用人形機器人的本質決定了它必須是 “系統即服務（SaaS）”，它需要一套統一的系統，既能感知環境、理解指令，又能精準控制硬件完成復雜動作——從工業裝配到家庭服務，從語言交互到自主決策，全部由同一套 “數字大腦” 驅動。這種深度整合的系統，本身就包含了硬件控制與軟件智能。

如果一家公司只做系統整合，或者只做硬件與軟件的一部分，那么這家公司在交互效率，功能協同上就會存在鴻溝，就像讓不同廠商的大腦和身體配合，短期難以實現真正的無縫協作。

魔法原子將自己定義為全棧自研的機器人公司，堅持不做“組裝式創新”，體現在實際運營中就是軟硬件自研的雙線并行。

硬件層面，魔法原子自研的關節模組最大扭矩超過500牛米，支撐起全球首個電驅人形機器人空翻；觸覺靈巧手成本較進口方案降低60%以上，為規模量產鋪平道路。

軟件層面，魔法原子自研的原子萬象大模型將多模態感知、自主導航、運動控制等模塊深度整合，實現從“環境感知”到“動作執行”的端到端閉環。

就像魔法原子研發總監陳春玉說的那樣，“只有全棧可控，才能真正解決復雜場景的適配問題”，機器人既要具備強大的運動能力，還要能夠真正理解世界，這樣才能構建起技術壁壘。

02 落地邏輯：從工業場景撕開通用化缺口

雖然當前具身智能賽道的熱度很高，不但有大量的資本涌入，政策的支持力度也很大，但是在產業鏈躁動之余，很多企業研發的重點卻是訓練人形機器人模仿人類動作，呈現出的成果就是機器人跳舞很逼真，搬箱子很干練。

對于人形機器人究竟何時能在商業化、規模落地等方面迎來突破，目前還沒有明確的答案。

去年的世界機器人大會上，有行業專家在接受新華社采訪時就表示，展會中“一些人形機器人的靈敏度和完成率只有人工能力的20%左右。”

其中主要的原因來自兩個方面，一個是核心零部件功能的精度不足，也就是我們常說的，靈巧手、關節模組等硬件還需技術攻關；另一個則是人形機器人還不能滿足各類復雜的生產生活場景，“人形機器人還處在成長階段”。

如何讓人形機器人從“能動”進化到“能用”，最終走向“通用”，成為行業必須回答的問題。

此時，魔法原子堅持技術自研的價值通過商業化的驗證體現了出來。

魔法原子的落地邏輯選擇了一條近乎“農村包圍城市”的路徑，即以工業場景為試驗場，通過高復雜度任務來打磨機器人的通用能力。

在追覓家電工廠，魔法原子的小麥人形機器人通過持續訓練，點膠作業成功率在3個月時間內提升了3倍，目前已超過85%。

我們知道在家電制造領域，有“多品種、小批量”的特性，追覓工廠中僅掃地機就有多款，每款產品的裝配工藝、零件規格都不相同，無法實現大規模自動化生產。

因而魔法原子小麥人形機器人的落地實踐揭示一個關鍵邏輯，家電制造是訓練人形機器人環境適應性與任務泛化能力的絕佳場景，在家電生產線上可以找到足夠多的適合人形機器人去做的工序。

魔法原子在應用落地上更深層的優勢在于通過原子萬象大模型實現了軟硬件的深度耦合。

以“大腦+小腦”架構為例，魔法原子通過大模型實現場景理解與任務規劃（大腦），結合實時通信與運動控制算法（小腦），讓機器人既能聽懂“將零件放入A區”的模糊指令，又能自主規劃抓取路徑與關節動作。這種“類人”的智能交互，打破了工業機器人依賴固定編程的僵局。

在吳長征的構想中，魔法原子以家電制造工廠為起點，未來可以無縫切換到各行各業，實現從多樣性場景訓練到通用場景落地的路線，“我們不是征服單個行業，而是基于多樣性的場景將人形機器人打磨成通用機器人。”

03 規模破局：通向通用化的技術雪道

從“專用”向“通用”躍遷的過程中，規模化的人形機器人需要邁過的第一道坎，而成本又是人形機器人普及的核心障礙，魔法原子的解法是通過自研來保持本體能力進化的同時，重構供應鏈。

以靈巧手為例，魔法原子自研版本MagicHand S01成本相較市面上的主流方案成本降低了60%~70%，具備11個自由度，手部負載高達5公斤，作業場景下最高負載超20公斤，此外，MagicHand S01還具備觸覺反饋能力。

需要提醒的一點，這種降本并非簡單替代，而是基于對場景需求的深度解構，比如，針對工業抓取場景優化手指材質與力控算法，在保證性能的同時減少冗余設計。

通過自研，魔法原子一方面將靈巧手的價格打了下來，有利于整機量產；另一方面提高了人形機器人整機的適配度，同樣是為規模落地、走向通用鋪路。

硬件降本是第一步，人形機器人真正實現規模化和通用性還需依賴數據飛輪。

從當前技術來說，大模型尤其是具身大模型，數據來源主要有互聯網視頻、仿真、機器人開源以及真實機器人采集等方面。

然而，單純的互聯網視頻、仿真等，并不能充分描述機器人與環境之間的物理屬性及關系，因此，機器人的開源數據和真實數據顯的尤為重要。

在追覓智能工廠，每天都有數千名工人進行生產作業，而通過與其進行合作，魔法原子可以持續的在實際生產環境中進行數據采集，更加重要的是，熟練工人采集的數據質量相對較高，每天可以形成幾百萬條有效數據。在追覓智能工廠，每天都有數千名工人進行生產作業，而魔法原子可以持續的在實際生產環境中進行數據采集，更加重要的是，熟練工人采集的數據質量相對較高，每天可以形成幾百萬條有效數據。

由于魔法原子的數據來源于真實世界，基于真實場景與需求，而這些真實數據正是讓人形機器人從“能理解”邁向“能行動”的關鍵。

吳長征表示，通過與追覓工廠合作采集的真實場景數據，魔法原子正在構建行業稀缺的具身智能數據庫，未來也將向合作伙伴開放數據集。

不難看出，這些數據不但將反哺魔法原子自己的大模型訓練，形成“場景落地-數據積累-能力進化-更多場景”的正向循環，還將推動其他公司的技術研發，助力行業的整體發展。

根據ABI Research的預測，2025年全球人形機器人市場規模將突破200億美元，而以魔法原子為代表的中國企業在電驅技術、AI應用等領域的先發優勢正在形成技術代差。

當友商們仍在實驗室優化后空翻動作時，魔法原子已實現該技術在工業質檢場景的商業化應用，這種從技術演示到價值創造的跨越，才是中國機器人企業真正的競爭力所在。

04 結語：全球競速中的中國答案

魔法原子的全棧自研戰略，本質上是一場“滾雪球”游戲。

硬件創新降低試錯成本，軟件迭代加速能力進化，場景數據反哺模型訓練——這種三位一體的協同，使其在運動控制、環境交互等核心指標上持續拉開差距。

人形機器人的終局不會是“替代人類”，而是成為人類能力的延伸。

吳長征預判：“未來3年，人形機器人能力將實現10倍增長；5年內，通用化臨界點必然到來。”

從工具替代到人機雙生，魔法原子正以理性主義的技術攻堅與理想主義的人文關懷，重新書寫機器人技術的進化劇本。而這場自研深水區的冒險，或許正是中國企業在全球智能革命中實現“換道超車”的關鍵一役。