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雷峰網(公眾號：雷峰網)消息，1月7日，具身智能公司鹿明機器人（LUMOS）正式推出 “鹿明FastUMI Pro智研加速計劃”。在學術領域，設立論文獎勵基金，全球研究者使用FastUMI Pro設備產出的學術論文，發表后將獲得3萬至5萬元人民幣（4000-7000美元）的獎勵。在產業領域，鹿明贊助ICRA WBCD 2026 雙臂機器人挑戰賽，走向全球頂級競技場，參與制定未來標準。
成立僅一年多，鹿明機器人憑借其獨特的“軟硬協同”技術路徑和“數據驅動”增長模式，以令人矚目的“鹿明速度”推進了機器人技術的實用化與規?；＿^去一年里，公司不僅成功推出多款性能領先的機器人整機產品，更通過自主研發的FastUMI Pro數據采集系統，將真機數據采集效率提升5倍、成本降低80%，為行業破解了數據獲取的“不可能三角”，構建起從硬件、數據到模型的全棧能力閉環。
破解行業核心痛點：FastUMI Pro定義高質量數據采集新標準
具身智能行業發展中，海量、高質量的真機交互數據是訓練出強大機器人模型的基石。然而，行業也長期面臨數據采集成本高、效率低、不同機器人本體數據無法互通的“數據孤島”難題。鹿明機器人敏銳地抓住這一核心瓶頸，將突破點放在了數據采集的基礎設施上。
公司自主研發的FastUMI Pro（無本體模仿學習）數據采集系統，成為鹿明戰略中的關鍵鑰匙。與傳統遙操作采集方式相比，FastUMI Pro通過創新的硬件架構與軟件算法，將單條數據采集時間從50秒縮短至10秒，效率提升5倍，同時將綜合成本降至傳統方法的五分之一。更重要的是，該系統實現了數據與機器人本體的解耦，可快速適配市場上數十種不同的機械臂和夾爪，有效打破了數據孤島。
鹿明認為，UMI領域的真正門檻并非設備本身，而在于能否采集到“可訓練”的高質量數據。市面上許多UMI設備采集的數據存在視覺與位姿未對齊、傳感器不同步、軌跡不可復現（replay）等問題，實為無法用于有效訓練模型的“廢數據”。對此，鹿明首創了“為模型成功率負責”的系統工程范式，從硬件設計源頭保障數據質量。
鹿明FastUMI Pro精準Replay復雜任務
鹿明推出的量產級產品FastUMI Pro，集成了為UMI場景定制的高性能傳感器，能穩定實現60Hz高頻記錄，確保多模態信息的毫秒級同步。配合鹿明獨創的8道工業級數據質量評估體系，從采集源頭淬煉出“高純度黃金數據”，使數據有效率從行業普遍的70%提升至95%，真正支撐起機器人策略模型的穩定訓練與迭代。
市場認可了鹿明的實力。現在，全球具身智能圈內，有超過三分之二的頂尖團隊，正在使用FastUMI Pro。它已經從一個創新工具，成為行業內驗證和開發UMI能力的 “標配裝備”。
建立百萬小時真機數據產能，加速具身智能行業進化
隨著具身智能Scaling Law的逐漸驗證，具身模型的訓練數據規模成指數級增長，已經成為行業趨勢。從2024年Pi0模型的1萬小時真機數據，到2025年Gen-0模型使用的27萬小時UMI數據。有業內人預計，2026年，頭部算法公司的訓練數據規模必然會突破百萬小時。隨著需求的快速增長，具身智能數據領域的市場需求必然爆發。
基于FastUMI Pro數據采集方案的領先技術，鹿明機器人從模型訓練角度出發，為客戶提供完整的真機數據解決方案，交付的數據達到“100%可用于模型訓練”的標準，目前，鹿明機器人正在加速數據采集產能的建設，預期2026年實現超過100萬小時的UMI數據采集產能。
軟硬結合，推進數據智能在產業場景的規?；涞?/strong>
鹿明機器人，正通過提供從數據采集設備、高質量數據集、行業解決方案到聯合模型訓練的全棧服務，構建完善的UMI數據生態體系，從一家機器人產品公司，演進為一個以數據為紐帶，連接硬件、算法、場景和合作伙伴的生態平臺，軟硬結合推進數據智能在物理世界創造價值，場景合作。
同時，鹿明積極構建產業生態。公司與三菱電機、中遠海運等產業巨頭達成戰略合作，共同探索工業場景的智能化解決方案；通過贊助ICRA頂級機器人賽事、設立論文獎勵基金、啟動“智研加速計劃”等方式，推動學術界與產業界的融合創新。另外，FastUMI Pro數據也將被用于物流裝箱和柔性物品操作兩大熱門賽道。從夯實數據底層做起，基于產業伙伴真實場景數據，聯合訓練模型，推進產業場景規模化落地。
從1秒起身的機器人運動極限突破，到數據采集成本降低80%的基礎設施革新，鹿明機器人以扎實的軟硬件協同創新和清晰的數據驅動戰略，在具身智能的賽道上跑出了獨特的“鹿明速度”。隨著數據產能的不斷擴大與生態合作的持續深化，鹿明正朝著其設定的目標穩步邁進：讓數據不再成為智能發展的枷鎖，推動通用具身智能的未來早日到來。
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