在千万条通往“罗马”的道路中，吴长征尤其看中技术落地和商业化能力的打造。

文｜王雅迪

ID | BMR2004

前不久，具身智能公司魔法原子发布了旗下新款双足人形机器人MagicBot Z1（以下“简称Z1”），并将其带上2025WAIC 世界人工智能大会的现场。Z1在现场不仅展示了连续“倒地起身”“下腰”等高爆发、大幅度动作，还与现场观众花式互动，只需轻轻触摸其头部，Z1便会迅速做出扭头、转身等回应，吸引不少人驻足互动，成为人气展台。

魔法原子是国内最早从事通用人形机器人研发的公司，也是全球少数具备通用人形机器人全栈自研能力的公司。目前，其已具备为流水线作业、工业搬运等场景提供完整的机器人解决方案的能力，在国内人形机器人行业中也是较早拉通场景、产品、研发、制造、交付全链路的具身智能公司。

近日，魔法原子总裁吴长征接受《商学院》记者专访时指出，与市面上强调“专用型”服务机器人不同，魔法原子的战略选择是以落地推动不同机器人走进千行百业。不仅在技术路线上追求通用，路径上更着眼于规模化落地，让机器人“有用、好用、有人用”。

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只有通用才能真正释放机器人潜力

魔法原子既在前端技术上解决“能做什么”的问题，也在后端制造与成本上解决“能做到多大规模”的问题，确保通用人形机器人能够真正走向大规模应用。

在千万条通往“罗马”的道路中，吴长征尤其看中技术落地和商业化能力的打造。

魔法原子成立于2024年1月，到今年5月，只用了半年时间便连续完成了两轮超亿元级融资，成为这条火热科技赛道最“吸金”的黑马之一，发展势头十分迅猛。

2020年8月，魔法原子的研发团队就已经开始从事四足机器人的研发工作；2021年，小米推出的四足机器人“铁蛋”，正是由吴长征带领的研发团队完成的；2022年底，魔法原子研发团队入局人形机器人，并于2023年初发布第一代人形机器人，至今其人形机器人产品已经数次迭代。在此期间，魔法原子已逐步完成“全栈自研技术+全链路布局+场景化应用”闭环生态的搭建，为其商业化进程提供根本保障。

吴长征介绍道，为了保证魔法原子能够在不同行业与应用环境中实现快速部署与执行。在硬件层面，魔法原子自研了灵巧手，并率先应用在全尺寸通用人形机器人与新发布的小人形上，确保机器人具备更贴近人类的操作能力；在软件层面，打造了通用具身智能大模型，赋予机器人跨场景的任务规划与自主作业能力。

吴长征笃定地认为，只有通用才能真正释放机器人在千行百业的潜力，避免因场景割裂导致的应用天花板。

2025年3月，魔法原子发起“千景共创计划”，以场景战略为牵引，联合合作伙伴共建生态，加速通用人形机器人的产业化落地。该计划预计将拓展1000个合作伙伴，打造1000个人形机器人落地应用场景。目前已吸引了来自汽车产业链、半导体、3C电子、医疗等领域的50余家头部企业参与。预计今年内，魔法原子将率先在智能工厂、商业导览等多场景实现产品交付与商业闭环，并推动标准化产品在汽车零部件加工、危化品化验等更多行业场景加速落地。

对整个行业而言，技术层面的难点在于如何提升机器人在复杂场景下的泛化能力与通用性，让其不仅能完成搬运、分拣等典型任务，还能适配更丰富的作业需求。同时，核心零部件与制造环节的成本控制，也是影响规模化落地的重要因素。

吴长征认为，相比之下，市场对于人形机器人的期待整体是乐观的，但也需要通过更多实际落地案例来验证其价值。魔法原子一方面通过软硬件全栈自研，确保在关键零部件与核心算法上拥有自主可控的能力，从而能第一时间把行业前沿的技术突破应用到产品迭代中；另一方面，通过模块化协同制造来降低生产成本，逐步形成规模化效应。

据悉，作为全球少数具备通用机器人全栈自研能力的团队，目前魔法原子硬件自研率达90%，覆盖关节模组、灵巧手、减速器、驱动器等核心零部件。

吴长征表示，简而言之，魔法原子既在前端技术上解决“能做什么”的问题，也在后端制造与成本上解决“能做到多大规模”的问题，确保通用人形机器人能够真正走向大规模应用。

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以工业场景为切口，坚持全场景落地

工业场景是魔法原子看重和落地最早的场景之一。

“对我们来说，量产不是单一的制造环节，而是一项系统性工程。”吴长征坦言。

工业场景是魔法原子看重和落地最早的场景之一。2024年下半年，魔法原子的人形机器人MagicBot进行了为期半年多的工厂“打工”，反复地学习工厂环境内的各种复杂协同工作，如取放零件、检测产品质量、扫码入库、搬运物料，最多可以扛动40公斤的东西。

工业环境有两个典型特点，即产线变化频繁与操作精细化要求高，这对机器人的适应力与灵活度提出了极高要求。魔法原子自研的通用具身智能大模型，融合了视觉、语音、触觉等多模态感知，并与自主导航、运动控制深度结合，形成端到端的智能决策体系。由此，机器人不仅能理解复杂环境中的语义信息，还能在动态场景中进行长期任务的规划与执行。

以全尺寸通用人形机器人MagicBot Gen1在工业场景的落地为例，吴长征介绍道：魔法原子全尺寸通用人形机器人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，能满足产线不确定环境下需要精细操作的工作要求。

同时，机器人本体上配备了多个不同类型的传感器，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，让机器人具备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，依据自研导航算法规划出安全可达的目标路径，可以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。

除了工业场景的应用外，魔法原子坚持全场景落地。在商业场景上，魔法原子已在部分客户门店中部署人形机器人、四足机器人，进行迎宾、导购等商业服务作业训练；家庭场景则由魔法原子行业内首款头身联动的消费级四足机器人MagicDog提供家庭陪伴、休闲娱乐等功能。

吴长征坦言，最大的难点在于如何保持模块化与标准化设计，同时供应链也是挑战之一，人形机器人涉及数百个关键零部件，既要保证质量，又要实现规模化交付，这对供应链的柔性、协同和交付能力都提出了极高要求。

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从B端到C端，至少还需要5年

人形机器人的应用场景主要集中在B端，这是因为B端需求更明确、场景更标准化。

量产以后如何定价？如何可持续的商业化？

吴长征透露：“对魔法原子而言，定价的核心考量不是单纯卷入价格战，而是要在确保机器人‘真正有用’的前提下，让产品能够大规模走向社会，为各行各业创造切实价值。这也是在制定定价策略时的基本出发点。”

目前，人形机器人的应用场景主要集中在B端，这是因为B端需求更明确、场景更标准化，例如工业领域的搬运、检测、装配等任务，容易形成清晰的应用闭环和商业模式。相比之下，C端的需求则更复杂，有的用户希望机器人解决具体的家务或陪护问题，有的则更看重情感互动和陪伴价值。

吴长征判断，从B端跨越到C端，至少还需要5年。在技术层面，机器人需要更强的泛化能力和自主性，才能应对家庭环境的高度复杂和多样化；在成本层面，需要显著降低核心零部件与整机成本，才能让机器人具备大规模进入家庭的可能。

因此，跨越的关键在于，一方面持续推动技术突破与成本下降，另一方面通过B端规模化落地逐步积累经验和信任，最终才能顺利过渡到C端市场。

例如，机器人“小脑”作为负责实时环境感知和敏捷运动控制的核心部件，其发展的关键制约因素之一便是数据。机器人行业真实环境下的数据采集成本高、场景多样且难以完全覆盖，这使得短期内难以实现数据量的指数级增长。

对此，魔法原子采取了真机数据、仿真数据结合策略，比例在8:2左右。依托自研机器人本体，其能够在真实环境中采集关键操作和运动数据，同时通过仿真合成拓展数据覆盖面，这不仅保证了多模态感知与全身协同控制的高精度、高可靠性和低延迟，也大幅提升了模型在动态场景下的泛化能力。

在吴长征看来，机器人行业的有趣之处在于，它很像百年前的汽车工业，无论是硬件还是软件，都还没有统一的范式，大家都在探索前沿“无人区”。现在没有任何一家机器人公司可以说完全定义了未来。

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组织赋能场景落地

在内外部人才的助力下，魔法原子正全面提升量产进程。

在魔法原子，团队大多以80后、90后为主，也有不少00后的年轻同学。年轻人的思维开放，敢想敢试，这正是推动前沿创新最宝贵的力量。为了让这种能量持续释放，魔法原子内部专门设立了季度创新激励机制，任何成员只要有想法，都可以提出小规模验证，哪怕最终没有完全成功，也会得到认可与奖励。

如今魔法原子团队约有300人，其中80%以上为研发人员，硕士以上学历超过50%。研发团队核心成员多毕业于清华大学、上海交通大学、浙江大学、北京航空航天大学、纽约大学等国内外知名高校，在机器人、人工智能算法等领域从事核心技术研发工作多年。

吴长征强调，魔法原子对于人才注重价值匹配。一方面填补战略空白，当公司决定进入一个全新的技术领域或方向，内部知识和经验积累从零开始时，会毫不犹豫地引入该领域的权威专家，以快速建立能力，并带领团队实现突破；另一方面注入多元视角，引入具有不同文化、公司背景的专家，可以避免“近亲繁殖”，打破思维定式，为团队带来新的方法论和视角，激发内部团队的活力。而对于内部人才，吴长征很看重内部培养和晋升渠道。在魔法原子，职业发展路径与贡献紧密挂钩，看重在项目中的实际价值；组织不设条条框框，而是以结果导向推动成长，一切围绕“拿到结果”来说话。

在内外部人才的助力下，魔法原子正全面提升量产进程。推动行业实现从局部验证到大规模应用的跨越式发展。

（本文图片由受访者提供）

来源｜商学院10月刊