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鹿明机器人破解具身智能困局:数据成本骤降80%

鹿明机器人破解具身智能困局:数据成本骤降80%

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2026-01-07

(公众号:)最新消息,1月7日,具身智能公司鹿明机器人(LUMOS)正式推出“鹿明FastUMI Pro智研加速计划”。在学术领域,该计划设立论文奖励基金,全球研究者使用FastUMI Pro设备产出的学术论文,一经发表即可获得3万至5万元人民币(约合4000-7000美元)的科研激励。产业方面,鹿明同步宣布赞助ICRA WBCD 2026双肢机器人挑战赛,推动技术走向全球顶级竞技舞台,共同参与行业未来标准的制定。

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成立仅一年多的鹿明机器人,凭借其独创的“软硬协同”技术路径和“数据驱动”增长模式,以令人瞩目的“鹿明速度”推进机器人技术的实用化与规模化进程。过去一年间,公司不仅成功推出多款性能领先的机器人整机产品,更通过自主研发的FastUMI Pro数据采集系统,将真机数据采集效率提升5倍、综合成本降低80%,为行业破解了数据获取的“不可能三角”,构建起从硬件、数据到模型的全栈能力闭环。

破解行业核心痛点:FastUMI Pro定义高质量数据采集新标准

具身智能发展领域,海量高质量的真机交互数据是训练强大机器人模型的基石。然而,行业长期面临数据采集成本高、效率低、不同机器人本体数据无法互通的“数据孤岛”难题。鹿明机器人敏锐抓住这一核心瓶颈,将突破点放在了数据采集的基础设施创新上。

公司自主研发的FastUMI Pro(无本体模仿学习)数据采集系统,成为鹿明战略布局中的关键钥匙。与传统遙控操作采集方式相比,FastUMI Pro通过创新的硬件架构与软件算法,将单条数据采集时间从50秒缩短至10秒,效率提升5倍,同时将综合成本降至传统方法的五分之一。更重要的是,该系统实现了数据与机器人本体的解耦,可快速适配市场上数十种不同的机械臂和夹爪,有效打破了长期存在的数据孤岛现象。

鹿明认为,UMI领域的真正门槛并非设备本身,而在于能否采集到“可训练”的高质量数据。市面上许多UMI设备采集的数据存在视觉与位姿未对齐、传感器不同步、轨迹不可复现等问题,实为无法用于有效训练模型的“废数据”。对此,鹿明首创“为模型成功率负责”的系统工程范式,从硬件设计源头保障数据质量。

从一秒起身的机器人到降本80%的数据,鹿明机器人破解具身机器人智能化困境

鹿明FastUMI Pro精准复现复杂任务

鹿明推出的量产级产品FastUMI Pro,集成为UMI场景定制的高性能传感器,能稳定实现60Hz高频记录,确保多模态信息的毫秒级同步。配合鹿明独创的8道工业级数据质量评估体系,从采集源头淬炼出“高纯度黄金数据”,使数据有效率从行业普遍的70%提升至95%,真正支撑起机器人策略模型的稳定训练与迭代。

市场充分认可鹿明的技术实力。目前,全球具身智能圈内,超过三分之二的顶尖团队正在使用FastUMI Pro。它已从一个创新工具,发展成为行业内验证和开发UMI能力的“标配装备”。

建立百万小时真机数据产能,加速具身智能行业进化

随着具身智能Scaling Law的逐步验证,具身模型的训练数据规模呈指数级增长,已成为行业明确趋势。从2024年Pi0模型的1万小时真机数据,到2025年Gen-0模型使用的27万小时UMI数据。业内专家预计,到2026年,头部算法公司的训练数据规模必然会突破百万小时。随着需求的快速增长,具身智能数据领域的市场需求势必迎来爆发。

基于FastUMI Pro数据采集方案的技术领先优势,鹿明机器人从模型训练角度出发,为客户提供完整的真机数据解决方案,交付的数据达到“100%可用于模型训练”的标准。目前,鹿明机器人正在加速数据采集产能的建设,预期2026年实现超过100万小时的UMI数据采集产能。

软硬结合,推进数据智能在产业场景的规模化落地

鹿明机器人,正通过提供从数据采集设备、高质量数据集、行业解决方案到联合模型训练的全栈服务,构建完善的UMI数据生态系统,从一家机器人产品公司,演进为一个以数据为纽带,连接硬件、算法、场景和合作伙伴的生态平台,软硬结合推进数据智能在物理世界创造价值,深化场景合作。

同时,鹿明积极构建产业生态。公司与三菱电机、中远海运等产业巨头达成战略合作,共同探索工业场景的智能化解决方案;通过赞助ICRA顶级机器人赛事、设立论文奖励基金、启动“智研加速计划”等方式,推动学术界与产业界的融合创新。此外,FastUMI Pro数据也将被用于物流装箱和柔性物品操作两大热门赛道。从夯实数据底层做起,基于产业伙伴真实场景数据,联合训练模型,推进产业场景规模化落地。

从一秒起身的机器人运动极限突破,到数据采集成本降低80%的基础设施革新,鹿明机器人以扎实的软硬件协同创新和清晰的数据驱动战略,在具身智能的赛道上跑出了独特的“鹿明速度”。随着数据产能的不断扩大与生态合作的持续深化,鹿明正朝着其设定的目标稳步迈进:让数据不再成为智能发展的桎梏,推动通用具身智能的未来早日到来。


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来源:https://www.leiphone.com/category/industrynews/3Eb8JuJla2Ifx5uk.html
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