魔法原子，以全栈自研撬动人形机器人通用化未来

摘要：这家成立仅一年多的公司，首次系统性披露了其技术路径，硬件端90%以上核心零部件自研，软件端推出原子万象大模型，并计划年内交付数百台人形机器人。

作者 | 辰纹

来源 | 洞见新研社

3月26日，魔法原子2025场景战略发布会成为行业焦点。

这家成立仅一年多的公司，首次系统性披露了其技术路径，硬件端90%以上核心零部件自研，软件端推出原子万象大模型，并计划年内交付数百台人形机器人。

从工厂产线到商业门店，从运动空翻到多机协同，作为全球少数同时掌控人形机器人本体与智能系统的公司之一，魔法原子正试图用全栈自研打破人形机器人“实验室玩具”的魔咒，推动其走向真正的通用化。

发布会上，魔法原子总裁吴长征反复强调一个观点：“通用人形机器人的终局，必然是软硬件深度耦合的系统工程。” 这一论断背后，既是行业对技术路线的共识，也是魔法原子试图通过自研构建技术护城河的野心。

01 行业共识：技术自研成决胜关键

魔法原子上述动作的背景，是行业集体转向“硬核创新”。

去年5月份，特斯拉发布Optimus最新进展视频，通过分拣电池、行走、执行工厂任务的演示，展现了Optimus复杂动作控制能力。

今年2月份，Figure AI发布端到端人形机器人VLA（视觉-语言-动作）通用大模型Helix，让人形机器人可以解决共享的长距离操作任务，操作它们从未见过的物品。

稍早一些的央视蛇年春晚上，宇树科技人形机器人H1在舞台上跳起了秧歌，实现了人类历史上首次大型全AI驱动的全自动集群人形机器人表演。

这些动作指向一个共同趋势——技术自研已成为头部企业的核心战略，其原因在于，人形机器人需突破硬件性能、环境交互、智能决策三重关卡，任何环节的短板都可能成为商业化的致命瓶颈。

魔法原子在2025场景战略发布会上以“极致自研”对这一趋势进行了回应。

吴长征认为，通用人形机器人的本质决定了它必须是 “系统即服务（SaaS）”，它需要一套统一的系统，既能感知环境、理解指令，又能精准控制硬件完成复杂动作——从工业装配到家庭服务，从语言交互到自主决策，全部由同一套 “数字大脑” 驱动。这种深度整合的系统，本身就包含了硬件控制与软件智能。

如果一家公司只做系统整合，或者只做硬件与软件的一部分，那么这家公司在交互效率，功能协同上就会存在鸿沟，就像让不同厂商的大脑和身体配合，短期难以实现真正的无缝协作。

魔法原子将自己定义为全栈自研的机器人公司，坚持不做“组装式创新”，体现在实际运营中就是软硬件自研的双线并行。

硬件层面，魔法原子自研的关节模组最大扭矩超过500牛米，支撑起全球首个电驱人形机器人空翻；触觉灵巧手成本较进口方案降低60%以上，为规模量产铺平道路。

软件层面，魔法原子自研的原子万象大模型将多模态感知、自主导航、运动控制等模块深度整合，实现从“环境感知”到“动作执行”的端到端闭环。

就像魔法原子研发总监陈春玉说的那样，“只有全栈可控，才能真正解决复杂场景的适配问题”，机器人既要具备强大的运动能力，还要能够真正理解世界，这样才能构建起技术壁垒。

02 落地逻辑：从工业场景撕开通用化缺口

虽然当前具身智能赛道的热度很高，不但有大量的资本涌入，政策的支持力度也很大，但是在产业链躁动之余，很多企业研发的重点却是训练人形机器人模仿人类动作，呈现出的成果就是机器人跳舞很逼真，搬箱子很干练。

对于人形机器人究竟何时能在商业化、规模落地等方面迎来突破，目前还没有明确的答案。

去年的世界机器人大会上，有行业专家在接受新华社采访时就表示，展会中“一些人形机器人的灵敏度和完成率只有人工能力的20%左右。”

其中主要的原因来自两个方面，一个是核心零部件功能的精度不足，也就是我们常说的，灵巧手、关节模组等硬件还需技术攻关；另一个则是人形机器人还不能满足各类复杂的生产生活场景，“人形机器人还处在成长阶段”。

如何让人形机器人从“能动”进化到“能用”，最终走向“通用”，成为行业必须回答的问题。

此时，魔法原子坚持技术自研的价值通过商业化的验证体现了出来。

魔法原子的落地逻辑选择了一条近乎“农村包围城市”的路径，即以工业场景为试验场，通过高复杂度任务来打磨机器人的通用能力。

在追觅家电工厂，魔法原子的小麦人形机器人通过持续训练，点胶作业成功率在3个月时间内提升了3倍，目前已超过85%。

我们知道在家电制造领域，有“多品种、小批量”的特性，追觅工厂中仅扫地机就有多款，每款产品的装配工艺、零件规格都不相同，无法实现大规模自动化生产。

因而魔法原子小麦人形机器人的落地实践揭示一个关键逻辑，家电制造是训练人形机器人环境适应性与任务泛化能力的绝佳场景，在家电生产线上可以找到足够多的适合人形机器人去做的工序。

魔法原子在应用落地上更深层的优势在于通过原子万象大模型实现了软硬件的深度耦合。

以“大脑+小脑”架构为例，魔法原子通过大模型实现场景理解与任务规划（大脑），结合实时通信与运动控制算法（小脑），让机器人既能听懂“将零件放入A区”的模糊指令，又能自主规划抓取路径与关节动作。这种“类人”的智能交互，打破了工业机器人依赖固定编程的僵局。

在吴长征的构想中，魔法原子以家电制造工厂为起点，未来可以无缝切换到各行各业，实现从多样性场景训练到通用场景落地的路线，“我们不是征服单个行业，而是基于多样性的场景将人形机器人打磨成通用机器人。”

03 规模破局：通向通用化的技术雪道

从“专用”向“通用”跃迁的过程中，规模化的人形机器人需要迈过的第一道坎，而成本又是人形机器人普及的核心障碍，魔法原子的解法是通过自研来保持本体能力进化的同时，重构供应链。

以灵巧手为例，魔法原子自研版本MagicHand S01成本相较市面上的主流方案成本降低了60%~70%，具备11个自由度，手部负载高达5公斤，作业场景下最高负载超20公斤，此外，MagicHand S01还具备触觉反馈能力。

需要提醒的一点，这种降本并非简单替代，而是基于对场景需求的深度解构，比如，针对工业抓取场景优化手指材质与力控算法，在保证性能的同时减少冗余设计。

通过自研，魔法原子一方面将灵巧手的价格打了下来，有利于整机量产；另一方面提高了人形机器人整机的适配度，同样是为规模落地、走向通用铺路。

硬件降本是第一步，人形机器人真正实现规模化和通用性还需依赖数据飞轮。

从当前技术来说，大模型尤其是具身大模型，数据来源主要有互联网视频、仿真、机器人开源以及真实机器人采集等方面。

然而，单纯的互联网视频、仿真等，并不能充分描述机器人与环境之间的物理属性及关系，因此，机器人的开源数据和真实数据显的尤为重要。

在追觅智能工厂，每天都有数千名工人进行生产作业，而通过与其进行合作，魔法原子可以持续的在实际生产环境中进行数据采集，更加重要的是，熟练工人采集的数据质量相对较高，每天可以形成几百万条有效数据。在追觅智能工厂，每天都有数千名工人进行生产作业，而魔法原子可以持续的在实际生产环境中进行数据采集，更加重要的是，熟练工人采集的数据质量相对较高，每天可以形成几百万条有效数据。

由于魔法原子的数据来源于真实世界，基于真实场景与需求，而这些真实数据正是让人形机器人从“能理解”迈向“能行动”的关键。

吴长征表示，通过与追觅工厂合作采集的真实场景数据，魔法原子正在构建行业稀缺的具身智能数据库，未来也将向合作伙伴开放数据集。

不难看出，这些数据不但将反哺魔法原子自己的大模型训练，形成“场景落地-数据积累-能力进化-更多场景”的正向循环，还将推动其他公司的技术研发，助力行业的整体发展。

根据ABI Research的预测，2025年全球人形机器人市场规模将突破200亿美元，而以魔法原子为代表的中国企业在电驱技术、AI应用等领域的先发优势正在形成技术代差。

当友商们仍在实验室优化后空翻动作时，魔法原子已实现该技术在工业质检场景的商业化应用，这种从技术演示到价值创造的跨越，才是中国机器人企业真正的竞争力所在。