機器人空翻，這回可不是波士頓動力的專利了。

這么一段機器人翻跟斗視頻，在周末火遍國內(nèi)外。

姿勢夠帥，落地超穩(wěn)，末了還能優(yōu)雅起身：

最關(guān)鍵的是，這還是一款電驅(qū)動的人形機器人——

性價比更高，但相比于波士頓動力的液壓驅(qū)動路線，可能會運動能力稍顯不足。所以一個空翻跳之后，舉重若輕顯出技術(shù)水平和實力。

也難怪網(wǎng)友看罷直呼：

這是波士頓動力的挑戰(zhàn)者出現(xiàn)了？

以及更重要的是發(fā)布這款電驅(qū)動人形機器人的，還是一家名不見經(jīng)傳的公司、無名之輩——

一家名為MagicLab的公司。

之前沒有見諸過報端，信息堪稱寥寥又寥寥。在微博和??上，MagicLab都只留下了兩條最新視頻，再無更多信息透露。

所以一家神秘公司，放出一段視頻，就想挑戰(zhàn)波士頓動力？

不過嘛，量子位一番挖掘之后發(fā)現(xiàn)，MagicLab確實是“無名之輩”，但也并非石頭里蹦出來，它背后不僅還有一家相關(guān)公司，而且還是一家中國公司，甚至不少人可能還有他們家的掃地機器人產(chǎn)品。

嗯，夠magic吧？

首個電驅(qū)動空翻機器人

還是先來看看這個人形機器人本體。

盡管具體參數(shù)信息沒有公布，但演示視頻還是給我們透露一些細(xì)節(jié)。

例如驅(qū)動器：

一個型號為L28，能以張力750N、轉(zhuǎn)速120mm/s以及0.02mm的定位精度拉動兩塊分別重25kg（共計100斤）的鐵塊上升。

一個為D190，其額定輸出轉(zhuǎn)矩為150Nm（牛米），但最大可達525Nm，直接可以拉動3位成年男性。

至于具體如何完成空翻這一高難操作，就涉及動態(tài)建模、運動規(guī)劃、實時控制系統(tǒng)等多個技術(shù)領(lǐng)域了。

盡管大伙覺得它和波士頓動力的Atlas很像，但兩者其實走的是完全不同的驅(qū)動路線。

如大伙所知，機器人驅(qū)動方式一般有三種：

液壓驅(qū)動、電驅(qū)動以及氣動驅(qū)動。

第一種液壓驅(qū)動已經(jīng)很成熟，波士頓動力采用的正是這種。

這類機器人最大的優(yōu)點就是運動能力強，只需要較小的驅(qū)動力或扭矩就可獲得很大的動力，且能非常方便地進行各種方向、速度、載荷控制。

不過缺點就是貴，因為它的能效比較低、制造精度要求高、維修麻煩等等。

和特斯拉的人形機器人擎天柱、小米CyberOne一樣，MagicLab的空翻機器人采用電驅(qū)動方案。

這種方式優(yōu)點顯而易見，結(jié)構(gòu)簡單、驅(qū)動效率高、成本低（這也是想要實現(xiàn)量產(chǎn)目標(biāo)的特斯拉為什么選這種方式）。

但大伙也看到了，目前這類機器人的運動能力其實比較弱，如前幾天特斯拉的機器人最新學(xué)會的技能還是疊衣服，再往前則是做瑜伽。

像這種高難度、對運動性要求很高的空翻動作，MagicLab是第一個實現(xiàn)的。

前空翻之外，MagicLab最新發(fā)布的成果視頻中，還展示了一位“成型”的人形機器人如何做咖啡拉花。

手法也是相當(dāng)講究了。

綜合公開的信息來看，MagicLab是一家相當(dāng)年輕的公司，但怎么那么眼熟呢？

扒一扒MagicLab？

原本呢，我們是想找AI幫忙，把MagicLab在互聯(lián)網(wǎng)上的蛛絲馬跡連起來。

但后來，眼尖的人類編輯更早發(fā)現(xiàn)——這個MagicLab這個人形機器人，跟之前某場中國掃地機器人公司發(fā)布會櫥窗里的展示，很像很像……

再來看一眼全身照：

就在2023世界機器人大會上，該人形機器人也展示過MagicLab同款咖啡拉花手藝：

是的，不能說很像，簡直是一模一樣。

所以這個外形都有這么復(fù)制抄襲的？

我們又找到了MagicLab的B站主頁。

代表作里提到了這個“Eame”機器狗，也是那家掃地機器人公司的仿生四足機器狗產(chǎn)品。

最后，高手都在評論區(qū)，有網(wǎng)友爆料了：

我們進一步搜索了公眾號MagicLab Official的認(rèn)證主體“魔法原子機器人科技（北京）有限公司”，發(fā)現(xiàn)了一些蛛絲馬跡。

消息人士向我們透露，MagicLab成立于2024年，是一家專注于機器人技術(shù)和人工智能的全球化機器人品牌。

另外，MagicLab團隊現(xiàn)在已達到百人規(guī)模，成員來自全球，其中80%以上為研發(fā)人員。

以及可以明確的是，2024年里，想給具身智能機器人添柴加火的玩家，越來越多了。

2023年屬于GPT，2024年還看機器人？