深圳創企打造機器“數據底座”，數據采集效率提5倍、成本降到1/5

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。

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”。

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。