7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，魔法原子携自研通用具身大模型Magic-VLA K02最新成果亮相，并面向公众展示叠盒封胶、柔性衣物整理、行李箱收纳等多项复杂长程任务。
展会现场，搭载Magic-VLA K02的机器人能够自主完成任务理解、步骤规划、物体识别与连续动作执行，并在环境状态发生变化、作业流程受到干扰后，实时调整策略并恢复任务。据魔法原子介绍，这是行业首次由通用具身大模型完整实现叠盒与封胶组合式长程任务。
在此次WAIC现场展演中，魔法原子通过三类物理属性和任务结构差异显著的场景，对Magic-VLA K02的通用操作能力进行集中验证。三类任务分别涉及结构推理、柔性形变建模、长程任务恢复及多物体空间规划。
Magic-VLA K02可实时识别不同规格、尺寸和形态的箱体，自主调整机械臂抓取点位、受力角度与叠放姿态，并结合空间感知、重心控制和力反馈，对箱体偏移、变形等情况进行动态修正。贴胶过程中，模型则根据胶带形变及箱体表面状态，实时调整末端轨迹与贴合力度，减少空鼓、偏移、褶皱和断裂等问题。面对这一任务，Magic-VLA K02并非简单堆叠预设机械动作，而是将完整流程拆解为一系列具有明确时序关系的原子任务，根据每一步的执行结果持续更新当前状态，并动态规划后续动作，从源头降低多步骤操作中的误差累积。
除叠盒封胶外，Magic-VLA K02还在现场完成了柔性衣物整理和行李箱收纳。
据介绍，魔法原子在WAIC现场展示三类任务能力之所以能够在同一套模型框架下完成，核心来自Magic-VLA K02面向长程任务构建的分层式双系统架构。
该架构由高层“理解—生成统一模型”和低层动作生成系统协同组成，打通任务理解、原子任务拆解、视觉目标生成、未来状态预测与连续动作执行的完整链路。
基于分层式双系统架构，Magic-VLA K02在推理部署层面，进一步构建了“感知—理解—决策—执行”端到端闭环，其在长程策略控制、技能组合泛化、跨机器人适配和工程部署稳定性等方面实现进一步提升。
在跨机器人适配方面，Magic-VLA K02引入元数据描述体系，对不同机器人的本体类型、控制模式和动作空间进行统一表达，使同一套模型框架能够支持机械臂、移动操作机器人以及单臂、双臂等不同硬件形态。
据介绍，WAIC现场呈现的任务连续性和扰动恢复能力，不仅来自模型架构，也建立在Magic-VLA K02从数据训练到推理部署的完整技术体系之上。Magic-VLA K02的发布，进一步完善了魔法原子从机器人本体、运动控制到通用具身大模型的技术体系。未来，公司将持续推进Magic-VLA系列模型迭代，加快具身智能从单项技能验证走向复杂、通用任务执行，推动其在工业制造、物流仓储、商业服务及家庭服务等场景中的规模化应用。
红星新闻记者 庞健
编辑 李星龙
