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機器人前瞻(公眾號:robot_pro)
作者 | 江宇
編輯 | 漠影
機器人前瞻1月7日報道,今日,深圳具身智能創企鹿明機器人(LUMOS)正式發布業內首款量產的數采硬件產品FastUMI Pro。目前,搭載該硬件的系統已在全球超三分之二的具身智能團隊中被采用,用于支撐真機數據采集與策略模型訓練
過去一年,鹿明機器人構建出了提升數據采集效率5倍成本降低至1/5的FastUMI方案,其未來目標是在2026年達到100萬小時級別的可訓練UMI數據產能,進入具身智能訓練規模化階段。
與此同時,鹿明機器人宣布啟動“FastUMI Pro智研加速計劃”,面向全球學術研究者提供論文獎勵基金,并宣布贊助ICRA 2026雙臂機器人挑戰賽。
一、從50秒到10秒,FastUMI解構“數據采集不可能三角”
具身智能的發展依賴海量且高質量的真機交互數據,一直是行業共識的難題。
鹿明自研的FastUMI Pro是業內首款量產的數采硬件產品以“無本體模仿學習”為核心,在硬件架構與軟件算法上進行了優化,將傳統采集時間由每條50秒縮短至10秒,效率提升5倍,并將整體成本降至傳統方式的五分之一。
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該系統還實現了數據與本體解耦,能夠兼容市面上的多種機械臂與夾爪,有效打破數據孤島。
在數據質量方面,FastUMI Pro支持60Hz多模態信息高頻記錄,并通過8道工業級評估機制,將數據有效率從行業平均70%提升至95%
二、百萬小時真機數據,將成下一階段行業分水嶺
從2024年Pi0模型的1萬小時數據,到2025年Gen-0模型使用的27萬小時UMI數據,具身智能模型的訓練需求正在指數級增長。業內預計,2026年頭部公司的數據需求將突破百萬小時
鹿明目前正以FastUMI Pro為基礎構建系統化的數據采集產能,計劃在2026年實現超過100萬小時級別的UMI數據交付能力,并強調其交付數據“100%可用于模型訓練”。
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這也意味著,其業務重心已從設備制造拓展到以數據為核心的服務提供。
三、軟硬結合、以數據為紐帶,形成具身智能新生態
鹿明正在通過自研采集系統、高質量數據集、行業解決方案與模型訓練服務,搭建起完整的數據生態,其路徑也體現了行業當前“軟硬協同+數據驅動”的發展趨勢。
在場景拓展方面,鹿明已與三菱電機、中遠海運等企業展開合作,探索物流、工業等方向的數據訓練場景。
此外,FastUMI Pro所采集的數據將應用于柔性操作、裝箱等具代表性的行業任務中,進一步測試其對實際模型訓練效果的支撐能力。
結語:數據正成為具身智能競爭的關鍵分水嶺
未來,高質量且規模化的真機交互數據成為重中之重,將會主導新一代具身智能的方向。
鹿明機器人的布局,是一種從數據基礎設施入手、串聯模型與硬件的方案。未來的具身智能競爭將不止是算力和算法之爭,也包括數據體系能力的比拼。這類能力的差距,或將成為下一階段具身智能行業的關鍵分水嶺。
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