11月25日，鈦媒體APP獨家獲悉，人形機器人創(chuàng)業(yè)公司MagicLab正在開發(fā)第三代人形機器人產(chǎn)品，主要聚焦落地應用，目前正在某家電工廠內(nèi)測試流水線作業(yè)能力。此外，Magiclab還試圖在機器人大模型領域與第三方公司展開合作，字節(jié)跳動旗下的豆包大模型是合作目標之一。

公開信息顯示，Magiclab的運營主體是魔法原子機器人科技（無錫）有限公司，成立于2023年12月，追一控股是其100%的控股股東。

在目前的人形機器人行業(yè)，涉及的關鍵技術被分為三個部分——大腦、小腦和本體。所謂大腦，指的是機器人的理解能力，也就是機器人對于人類指令的理解以及環(huán)境感知。小腦，是指機器人的精細化運動控制能力；本體，則是構成人形機器人原型的各類零部件，比如關節(jié)、四肢、頭等。

鈦媒體APP了解到，在工業(yè)場景中，Magiclab旗下的人形機器人產(chǎn)品MagicBot可在工廠內(nèi)完成工業(yè)質檢、工業(yè)裝配、產(chǎn)線搬運以及產(chǎn)線上下料等工作。在商用服務場景中，MagicBot已入駐部分線下零售門店，幫助門店在售前引導、售中導購講解以及售后專業(yè)服務等環(huán)節(jié)提升運營效率。

至于人形機器人的大腦能力，很大程度上需要依賴AI大模型的持續(xù)迭代，這可能也是MagicLab與字節(jié)跳動洽談合作的原因。

目前，豆包模型家族已經(jīng)集齊了文本、語音、圖片、音樂、視頻等13款AIGC模型，并進入規(guī)?；{用階段。

據(jù)字節(jié)旗下的火山引擎披露，截至9月，豆包語言模型的日均tokens使用量超過1.3萬億，相比5月首次發(fā)布時增長了十倍，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理量也分別達到每天5000萬張圖片和85萬小時語音。

“傳統(tǒng)人形機器人的訓練算法，相當于是靠一些聰明的人類大腦去寫一些數(shù)學方程式，然后去求解這個方程，制定機器人的運動軌跡。但這些方程式有很大的局限性，一旦環(huán)境出現(xiàn)變化，可能就沒法用了，需要重新設計新的方程式。”

宇樹科技創(chuàng)始人王興興曾對鈦媒體APP表示，這樣的訓練方式會導致代碼量非常大，而且當系統(tǒng)復雜到一定程度，單純靠人力是無法維護這個系統(tǒng)的。但是對于AI來說，只要模型搭建得足夠好，然后不斷給AI投喂數(shù)據(jù)和算力，AI就可以不斷地試錯。利用強化學習算法中的獎勵機制，AI就能自動把好的訓練結果留下來，壞的扔掉，訓練效率得到質的提升。

另一方面，在AI大模型愈發(fā)成熟的當下，習慣于捕捉趨勢的風險投資人，也開始在人形機器人行業(yè)集結共識。

據(jù)高工機器人產(chǎn)業(yè)研究所（GGII）不完全統(tǒng)計， 2024年1月份至10月份全球人形機器人行業(yè)共發(fā)生69起融資事件，公布的融資事件總金額折合人民幣超過110億元，融資大部分集中在人形機器人本體領域，其余分布在通用具身大模型、關節(jié)模組、傳感器等領域。