今天小編分享的互聯網經驗：Magiclab開發第三代人形機器人，正與字節旗下豆包大模型洽談合作 ，歡迎閱讀。
11 月 25 日，钛媒體 APP 獨家獲悉，人形機器人創業公司 MagicLab 正在開發第三代人形機器人產品，主要聚焦落地應用，目前正在某家電工廠内測試流水線作業能力。此外，Magiclab 還試圖在機器人大模型領網域與第三方公司展開合作，字節跳動旗下的豆包大模型是合作目标之一。
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，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、四肢、頭等。
钛媒體 APP 了解到，在工業場景中，Magiclab 旗下的人形機器人產品 MagicBot 可在工廠内完成工業質檢、工業裝配、產線搬運以及產線上下料等工作。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後專業服務等環節提升運營效率。
至于人形機器人的大腦能力，很大程度上需要依賴 AI 大模型的持續迭代，這可能也是 MagicLab 與字節跳動洽談合作的原因。
目前，豆包模型家族已經集齊了文本、語音、圖片、音樂、視頻等 13 款 AIGC 模型，并進入規模化調用階段。
據字節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 月首次發布時增長了十倍，多模态數據處理量也分别達到每天 5000 萬張圖片和 85 萬小時語音。
" 傳統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學方程式，然後去求解這個方程，制定機器人的運動軌迹。但這些方程式有很大的局限性，一旦環境出現變化，可能就沒法用了，需要重新設計新的方程式。"
宇樹科技創始人王興興曾對钛媒體 APP 表示，這樣的訓練方式會導致代碼量非常大，而且當系統復雜到一定程度，單純靠人力是無法維護這個系統的。但是對于 AI 來說，只要模型搭建得足夠好，然後不斷給 AI 投喂數據和算力，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集結共識。
據高工機器人產業研究所（GGII）不完全統計，2024 年 1 月份至 10 月份全球人形機器人行業共發生 69 起融資事件，公布的融資事件總金額折合人民币超過 110 億元，融資大部分集中在人形機器人本體領網域，其餘分布在通用具身大模型、關節模組、傳感器等領網域。
钛媒體 APP 獨家了解到，Magiclab 也将開啟新一輪融資，聚焦于第三代人形機器人的規模化落地應用。（本文首發于钛媒體 APP，作者 | 饒翔宇 編輯 | 鍾毅）
