魔法原子总裁吴长征:人形机器人落地等不到最优时机,要在做中学!

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吴长征预测,未来3年机器人能力将有10倍增长,5年将达100倍。

  本文来源:时代周报 作者:朱成呈

  “人形机器人落地,本质上是一场流程改造,等不到最优时机。”近日,魔法原子总裁吴长征在接受时代周报记者专访时如此表示。

  目前,在制造工程能力、先进技术投入、场景适配效率和产业政策支持等多重因素推动下,中国机器人企业正加速崛起于全球市场。IDC 预测,到2025年中国人形机器人商用出货量将达5000台,2030年增长至近6万台,年复合增长率超过95%。

  吴长征认为,魔法原子的理念就是“在做中学”,从真实场景中不断优化算法、训练模型、提升本体性能。

  

魔法原子总裁 吴长征 受访者供图

  作为国内最早将人形机器人部署至真实工业产线的企业之一,魔法原子在今年3月启动“签订共创”计划,计划联合1000家企业合作伙伴,打造1000个代表性落地场景,从验证走向规模部署。

  目前,魔法原子旗下 MagicBot 系列机器人已在多个工厂实现多项作业能力,包括产品检测、物料搬运、扫码入库等,并开始尝试多机协同作业。

  吴长征预测,未来3年机器人能力将有10倍增长,5年将达100倍,届时它们才有可能真正走入千行百业。

  多机协同是突破口,真正落地需要“软硬一体”

  时代周报:目前人形机器人多聚焦于单机能力,魔法原子为何强调“多机协同系统”?

  吴长征:工业场景的本质是系统性。人形机器人要想提高工厂效率,不能只靠单机“会动”,还得具备多机协同的系统性“会做”。

  我们的多机系统在工业场景下,强调的是系统化优化。比如多台机器人可以协同完成生产线操作,在动作路径、任务分配上实现高效协同;在特定场景下,也能形成群体运动,比如机器狗的编队巡检或表演。

  时代周报记者:当前机器人形态众多,你如何看待轮式、四足甚至双足等不同形态的定位?

  吴长征:我们不执着于形态问题,核心是“具身智能”能否真正解决问题。无论是机械臂、四足机器人还是其他形态,只要能提升效率、减少人力负担,就是好方案。

  比如我们今年7月发布了轮式四足机器人,定位是服务娱乐与物流“最后一公里”。8月将推出的工业大狗,将面向安防、水险、排爆等高风险场景。

  时代周报:落地过程中,哪些系统能力是关键瓶颈?

  吴长征:真正让机器人“用得起来”,不是某一个算法或传感器的突破,而是全链路的整合能力。比如你要确保机器人交付给客户后能稳定运行,这背后牵涉的是供应链体系能否可靠、交付服务体系是否闭环。

  我们正在自研“原子万象”大模型,目标是实现软硬件一体化协同。所谓“系统级服务”,就是不把软硬件割裂看待,而是把它们作为一个完整系统进行迭代和交付。这也是我们坚持全栈自研的重要原因。只有打通感知、理解、决策、执行等能力链条,机器人才能从“能理解”变成“能行动”。

  从工业端渗透开始,最终走入家庭场景

  时代周报: 在工业场景中,人形机器人相比传统工业机器人有哪些差异?

  吴长征:我们认为,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。人形机器人尤其适合 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。

  时代周报记者:目前人形机器人在哪些工业场景中最有价值?是否已有相对清晰的“黄金场景”?

  吴长征:我们聚焦三类核心任务:搬运、精细操作、空间移动。这三类在3C制造、家电装配、医疗器械等工厂里都是高频任务。无论是医疗器械生产还是电子装配,这三类任务都是共通的,我们希望逐步渗透、逐一优化、最终贯通。

  现阶段,人形机器人目前最适合的,是那些重复性高、工作条件艰苦、对人类生理和心理负担重的岗位。比如长时间搬运、有毒气体环境、夜间连续作业等,这些场景正是人形机器人介入的价值所在。

  时代周报记者:关于训练数据的获取,现在行业内主要有两类方法:一是在物理空间中采集数据,二是构建“世界模型”进行模拟训练。魔法原子更倾向哪种方式?

  吴长征:我们更偏向于“真实世界”的数据采集,目前正在通过合作伙伴构建数据素材工厂。未来行业内可能会通过数据共享机制,共同推动高质量数据池建设。

  时代周报记者:相比工业场景,C端家庭市场是否也是值得关注的潜力方向?

  吴长征:我们对C端家庭市场比较谨慎。家庭场景差异太大,每户家庭的布局、家具、电器差异都很大,极难标准化。我们认为养老和康复类“准工业化”的家庭场景,比如协助老人移动、推轮椅等,是较可能率先落地的方向。

  从中长期来看,我们判断,五年之后人形机器人将有能力走进千行百业。届时,它不仅服务于工业与商用场景,也会逐步进入家庭,承担起家庭保姆、家庭管家、人类伙伴的角色。

  (实习生金萱楹对本文亦有贡献)

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