Welcome-球速体育中国机器人的全球化野心、“踢馆”硅谷及Physical AI的爆发准备：对话魔法原子

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　　魔法原子是中国机器人行业中近来讨论声量不小的一家公司。它由小米铁蛋的研发班底起家，之后借着全链生态和全球渠道迅速崛起。成立两年之后，魔法原子的机器人熊猫曾因今年春晚而火爆出圈，收获了大量关注。但就在这时，却突然传出前总裁吴长征离职的消息，引发了外界的讨论和猜测。

　　Polly：我们在4月28号，我们在Santa Clara举办了魔法原子的首届全球具身智能创新大会。作为一家具有较强中国基因的企业，我们希望能够在Physical AI这个概念最密集、技术创新爆发速度最快的硅谷，发出中国企业在Physical AI上的一些理解和声音。同时也希望借助硅谷这个平台，快速达成产业链上下游的一系列连接，包括对未来十年具身智能产业方向的一些探讨，也希望与大家有更多的交流。

　　另一方面，为什么大家会认为中国人永远做不出“脑子”呢？肯定不是这样的。国内有非常多具身智能行业的从业者，大家也在非常长期主义地布局整个运控、交互，或者大的操作模型，包括VLA模型、世界模型等，都有长期的布局和战略定力。所以我认为中国企业在这方面有足够的意识，也有足够前沿的布局思路在进行探索。

　　我们还有另一个非常有价值的优势，就是所谓的数据引擎——以非常低的成本获取数据燃料的能力。我们有自己的数采工厂，国内和海外的用户也有大量的真实数据的采集需求。在我们的数据工厂里，一条有效数据的采集成本可能只有美国的五分之一甚至十分之一，生产力成本非常低廉，数据采集获取的速度也非常快，所以中美双边各有优势。

　　未来人形机器人产业链一定会有分工，现在大家都在做全栈闭环，是因为所有东西都还没有收敛，需要自己有全栈技术才能支持我保持敏捷的作战能力，能够基于终端用户需求快速地迭代产品。等到产品形态、交付场景开始收敛，行业标准规则开始制定时，一系列设计、生产、制造能力就可以慢慢外化给产业链上下游的更多的合作伙伴。

　　陈茜：我还观察到一个非常有意思的现象，就是硅谷的公司比较垂直，只专注在一个应用或一个产品上，比如工业方向有Agility，to C的家庭家居场景有1X、Figure AI还有特斯拉的Optimus，软件算法方面有Physical Intelligence和NVIDIA，都聚焦各自的领域。但中国公司非常有野心，什么都做，产品布局也很多，从机器狗到小型机器人，到大型机器人，还有世界模型，都在布局。为什么中美会有这样不同的发展路线？感觉中国真的是在布局一个全栈的生态链。

　　Polly：我认为这更多是出于双方基础业态以及商业模式上的选择。从最宏观的角度来讲，双方的营商环境有非常大的区别。整个中国市场，不管是资金的流动性，还是一二级市场的资本容忍度，我可能讲得比较直接一些——从投资人的角度来看，国内市场的人民币投资人由于LP（有限合伙人）的风险偏好方面的顾虑，相当比例的投资人会比较关注未来的退出、资金收益的确定性，以及整个商业模式的确定性和稳定性。因此可以看到，过去很长一段时间里，中国公司在每一个偏前沿的应用领域，会比较关注能否在阶段性上产生一些商业化落地的成果。

　　过去几年里我们基本梳理出了一些比较明确的终端用户画像。比如全尺寸的人形机器人GEN1更多承担了一些技术摸高的职能，它身高约1.7米，体重约70公斤，传感器配置以及末端灵巧手的配置都尽量近似成年人的整体外观构造。我们对它的期待，是未来真正能够实现通用人形机器人的能力，具备非常强的通用模型泛化能力。这次我们也发布了自己的世界模型，大量世界模型上的应用落地，都会基于这款全尺寸人形机器人来进一步探索。

　　小型的Z1是高动态机器人产品，自由度相对少一些，整体身高约1.35米，目前主要承担大量文娱表演、教育场景。我们整体有一系列SDK开发工具包，生态二次开发做得相对比较完善，因此Z1一方面可以作为教具，另一方面也是拓展生态合作伙伴的良好载体，能够进一步衍生出整个魔法原子的生态。

　　四足机器狗这个品类，已经形成了一些比较稳定且长期存在的终端需求，一部分To C，一部分To B。To B方向，会有一系列高负载的需求，我们会用工业大狗MagicDog Y1来满足，最高负载可以达到200公斤，可以在严寒、山地等人类难以背负的场景中执行特种作业。另外还有一些中小型企业级客户，比如国家电网以及一系列工业场景客户，有巡检、安防、救援、灭火等需求，会用稍小尺寸的工业级四足机器狗来满足。在To C产品线上，基于现有MagicDog，我们未来可能还会推出价格带更下探、更轻量化的产品，具有更强的亲和力。

　　欧洲市场相对比较特殊，以德国、英国为主，尤其是德国，制造业基因非常强。确实有一些德国客户，在过去十年因为油改电的浪潮，有很强的失落感，大量燃油车供应链企业的GMV下滑，整体全球工业老牌王者的地位回落。因此，在这个过程中，心态上有很大的落差，所以我们很多欧洲客户非常重视这一波具身智能的浪潮，对他们来讲这是“我能否留在牌桌上、能否恢复往日荣光”的战略级定位。

　　美国这边目前还是以科研为主，大量科研经费涌入具身智能实验室，每个实验室各种类型的机器人产品都至少配置几台，当前旺盛的增长需求尚未被满足。进一步的话，我们在美国市场各方面都可以探索，包括工业场景和家庭场景。在家庭场景上，我们线上线下会同步布局四足机器狗或小型人形产品，看市场反馈。工业场景方面，考虑到进入美国市场需要强有力的本地经销商渠道，需要和当地的具体的、垂直的一些工业场景，长期有稳定的友好关系，因为To B行业很难接受一个全新的、从未见过的上游供应商直接来做生产交付，所以我们也采用了两个方向，第一是纯进入到本土化的美国场景中的，我们会通过长期战略合作伙伴或经销商来推进。另一部分非常有价值的机会，来自于跟着中国合作伙伴一起出海，这也是一个比较确定的需求。

　　第一，关于场景落地的阶段性节奏，目前最快能够落地的，一定是相对半结构化的场景。在第二阶段的整体工业和商业场景下，机器人会具备更强的泛化能力，操作层面能够实现的工种越来越多，包括一些灵巧手层面的精细操作，比如锁付的能力、穿针引线的能力等等，在商业场景中，可能会有类似全能售货店员的定位。再往后到第三阶段，比如家庭场景，环境非常复杂，对出错的容忍度极低，对模型泛化能力的需求非常高，可能是工业，也可能是家用。整体场景落地一定是遵循这个一、二、三阶段的流程。

　　到第三阶段，竞争会更多地体现在战略能力、组织能力和资源调度能力上，越来越像商业化的竞争，越来越像商战。那个时候，品牌能力、生态能力和组织的快速反应能力会更为关键，变成了组织工程或系统工程。那时候，魔法原子或其他创业的人形机器人公司，可能面对的敌手反而是像华为、小米或特斯拉这样本身具备非常强系统能力的企业。所以我们现在要做的，是在市场成熟来临之前，让魔法原子快速形成大众品牌认知。

　　我认为整个全球市场现在也就不到百亿人民币的规模，现在说这些还为时尚早。但以目前中国和硅谷人形机器人模型迭代的速度，我认为市场爆发式增长的拐点不会来得太晚，可能就在2029年、2030年前后，留给我们的窗口也就大概三四年的时间。在这三四年里，我们要快速锻造出一套能够直接PK 10万名员工的大型组织体系的能力。谁先想清楚这件事情，并更早地搭建起组织能力，就能更快地把握先机，也能更好地抵御未来潜在的大厂下场带来的风险。这个三阶段商业模式上的思考，现在也必须要开始布局。

　　上一个阶段，大概在2023年到2025年，大家还主要专攻运控，让机器人走得漂亮、跑得漂亮。我们很早在2025年年初就开始强调上肢灵巧操作和manipulation（操控）的算法能力，当时提出了双层解耦的VLA（视觉-语言-行动）模型：上层是VLM（视觉-语言模型）做二次开发，下层是MoE（混合专家模型），具备较强的泛化能力，可以实现一些比较具体的垂直场景或半结构化场景的需求。这种双层解耦模型能大大降低后训练部分的数据需求量，整体模型交付周期也会相对缩短，能够比较好地先行进入工业场景并取得不错的模型效果水平。今年以来我看到很多厂家也开始反应过来，在工业场景落地层面加紧做更多尝试，我觉得这是好事。

　　Polly：短期其实不太会，这可能跟大家的预想有些区别。工业场景不用说了，B端客户会卡ROI（投资回报率），这会决定他们对产品形态的选择。举个例子，他会觉得足式人形现在进到工厂里没有必要，一个轮式底盘的人形产品，可能成本能降三分之二，同时又不影响巡检、搬运甚至一些灵巧操作需求的实现，所以就会偏好轮式底盘的产品。但他绝对不会因为A公司的轮式底盘产品比B公司便宜20%就选便宜的那个，一定不是这样的。他考核的是整体模型的交付能力、过程中的稳定性、售后问题的多少，以及泛化能力能否很好地支持产线上的柔性生产，而不是一堆规则算法。对他来讲，40万的产品和20万的产品是本质上的区别，但如果大家都在20万价格带，比拼的就是产品能力了。

　　陈茜：你觉得现在大家技术差距大吗？我觉得中国的机器人公司都很卷，不管谁出了什么新产品或新技术，其他家跟进也很快。模型方面不管是VLA还是世界模型，大家近期发布的也非常集中。在尺寸和产品上，大家也都做机器狗、都做小型产品、都做1.7米的机器人，整个技术栈和产品栈看起来都比较趋同。这两百多家公司，最后能跑出来的赢家，你觉得必须要有的优势或护城河是什么？是技术的绝对领先性、人才的密集度，还是别的什么决定了最终的赢家？

　　陈茜：现在也不止你们一家在出海，当海外的客户面对这么多中国机器人公司出海时，你觉得他们在采购决策上最终决定因素是什么？当中国机器人公司都在出海的时候，什么决定了大家能卖多少？

　　至于每个国家区域的客户关注机器人的哪些能力，偏好都有区别。欧洲客户以工厂客户为主，看重的是实际作业能力的准确度，包括完成作业的时间不能太久，两分钟才做一个的话，他就受不了。美国客户主要用于科研教育场景和二次开发，所以关注的更多是售后能力和二次开发的亲和力。日、韩、新加坡客户比较关注交互的质量，比如开放场景下的定向识别和人对话的能力，以及多机群控、大规模集群舞台表演的能力。各个区域客户的诉求都不太一样。

　　Polly：我觉得卷肯定是良性的，代表着这个行业受到的关注变多了。国内整个大众对于AI、具身智能这个方向上的热情是空前高涨的。在整体经济相对波动的背景下，AI和具身智能是比较少见的能够点燃大众热情的确定性的、积极的方向。在这种积极方向上，我们能够吸引到大量的资金资源以及最优秀的人才，快速推动行业向前发展。可以看到，三年前的行业和今天完全不可同日而语，过去两年强化学习在运控上的表现非常惊艳，各家的能力都迭代得非常快。这种快速的角力，能够推动大家在技术和产品层面快速创新，大家拼的是勤奋、意志力，还有长期的战略眼光。这时候人基本上就处在一个精神上相对比较紧张的状态，我觉得这是好事，大家都在不断地超越自己的极限，在快速地迭代和优化自己的组织能力。

　　三年前，人形机器人行业很多时候还是小打小闹，很多并非科班出身的团队，一帮实验室的人做出一个产品，可能就已经是行业的代表了。但到了2025年、2026年，越来越多成熟行业中的头部玩家开始下场，比如上次机器人马拉松中因散热做得好而跑得非常快的荣耀的机器人产品，整个行业标准在快速提升，这是一件很好的事情。

　　在这个过程中，作为参与其中的一个微观单元，我们也是200多家企业之一，有没有压力？肯定有。但对应的，作为一家生态和平台型公司，我们有长期的底气。未来这个行业一定会经历整合，会有马太效应，也会有少数企业的清退，这是肯定会发生的。在清退的过程中，我只需要关注魔法原子处于什么样的定位就可以了。

　　陈茜：你有没有听到批评说，中国的机器人公司在行业初期，花了太多的钱在营销和广告上了？不管是春晚还是最近的机器人马拉松，各家公司都花了很多营销费用。你怎么看营销费用的ROI，怎么看它值还是不值？

　　至于说5亿能花多久，我觉得我们不太会去思考这个问题。一个优秀的企业可能是“有多少花多少”的企业，但怎样才能成就一家伟大的公司？一定是先定目标，再思考达成这个目标需要多少资源，所以魔法原子今天一定是后者。我们想做中国第一，既然来到硅谷，未来也希望能够与Optimus、Figure有一战之力。

　　要达成这样宏大的愿景，前提是优秀的技术能力、非常强的产品能力、供应链量产能力的打造、自己的生态朋友圈，以及跟着国内客户一起出海，这里面可以拆解出大量的战略和策略上的小的执行方向，对应需要铺人、前期算力投入、数据采集投入等，都会有大量的耗费。我思考的是：达成每一个里程碑之前，对应大概需要多少资金，并且至少提前12到18个月为公司储备这些资金，才能快速推动公司往前发展。我们更多是需求拉动的状态，希望公司能够在很短的时间内快速跃迁到国内第一，乃至全球第一的声量。

　　如果打个比方，魔法原子是一艘在水上航行的船，我的角色更多是造船的人：向外，确保有足量的资金、资源，以及最合适的人才快速进入公司，这决定了这艘船是否结实、航向是否准确；向内，确保组织的稳定性，以及长期战略方向上的一致性，从上到下对技术、产品、研发方向，以及市场定位和战略定位都有非常完整的认知，是一个非常能打、灵活作战的团队。我需要保证整体的组织能力非常灵敏，能够快速调整。

　　Polly：第一个最重要的方向一定是产品和技术的创新，这是企业胜负手的最基础来源，包括硬件层面的优化和软件层面的优化。商业化的ROI可能算得过来的机会是因为应用场景足够多，潜在需求量足够大，未来可能是千亿甚至万亿GMV量级的公司，那时候做世界模型的储备就是合理的。所以在这个方向上，我们会长期保持非常强的战略定力。

　　为什么会有这样的上市计划？并不是因为我看了A股或港股的上市具体要求，去硬够相关的指标，而是因为我对2026年整个公司技术层面的升级以及产品收入的快速放量，有比较强的信心。有两方面的因素，一是因势利导，企业发展阶段也到了相应的节点，二是同时也看到整个行业IPO进展都非常快，对魔法原子来讲，这变成了一个必须的、也是巧合的选择，推动我们比较快速的上市进程。

　　以上就是我们与魔法原子总裁顾诗韬的对线个半小时，由于篇幅限制，我们缩减了大约一半的信息。整个采访下来，对整体中国市场的机器人竞争格局有了一个更清晰的认知。就像顾诗韬说的，因为硅谷和国内市场非常不同的创业和资金生态，两边采取的产品路线和发展节奏都是非常不同的。我们平时聊技术路线比较多，但也希望今天的这期采访，能够给大家带来一些不一样的视角。

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