关闭广告

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

雷峰网1928人阅读

雷峰网消息,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,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,发表后将获得3万至5万元人民币(4000-7000美元)的奖励。在产业领域,鹿明赞助ICRA WBCD 2026 双臂机器人挑战赛,走向全球顶级竞技场,参与制定未来标准。

成立仅一年多,鹿明机器人凭借其独特的“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”推进了机器人技术的实用化与规模化。过去一年里,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、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

具身智能行业发展中,海量、高质量的真机交互数据是训练出强大机器人模型的基石。然而,行业也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。鹿明机器人敏锐地抓住这一核心瓶颈,将突破点放在了数据采集的基础设施上。

公司自主研发的FastUMI Pro(无本体模仿学习)数据采集系统,成为鹿明战略中的关键钥匙。与传统遥操作采集方式相比,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,有效打破了数据孤岛。

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(replay)等问题,实为无法用于有效训练模型的“废数据”。对此,鹿明首创了“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。


鹿明FastUMI Pro精准Replay复杂任务

鹿明推出的量产级产品FastUMI Pro,集成了为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。

市场认可了鹿明的实力。现在,全球具身智能圈内,有超过三分之二的顶尖团队,正在使用FastUMI Pro。它已经从一个创新工具,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的逐渐验证,具身模型的训练数据规模成指数级增长,已经成为行业趋势。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。有业内人预计,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必然爆发。

基于FastUMI Pro数据采集方案的领先技术,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数据生态体系,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,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。另外,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1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枷锁,推动通用具身智能的未来早日到来。

版权与免责声明:本文内容转载自其他媒体,目的在于传递更多信息,不代表本网观点或立场,不承担此类作品侵权行为的自己责任及连带责任。
猜你喜欢
精彩推荐

李羲承退出ENHYPEN,组合未来将以六人形式活动

精彩背后的故事 浏览 1262

数据称相比去年9月,今年1月内存平均上涨344%、SSD涨74%

IT之家 浏览 1866

房贷年利率从3.8变8.7 客户还款5年才发现猫腻

南京零距离 浏览 2884

五菱宏光MINIEV 11月销量56756辆 登顶全行业销冠

太平洋汽车 浏览 1968

拿到标准合同,Shams:乔丹-古德温成为太阳队第14位正式名单球员

懂球帝 浏览 2584

苗圩:保障安全的前提下,科学有序推进人工智能技术落地

红星资本局 浏览 2610

74岁刘晓庆近况!生图皮肤白皙状态回春

艳儿说电影 浏览 2656

媒体:马杜罗大难临头仍相信"不至于" 但美却赶尽杀绝

文汇报 浏览 6731

马竞重新投入训练备战贝蒂斯,卡多佐是唯一缺席训练的球员

懂球帝 浏览 2484

NBA新赛季大前锋TOP10:字母一枝独秀 浓眉盼健康

体坛周报 浏览 2508

内娱女明星手撕导演,翻车了?

独立鱼 浏览 2335

媒体:伊各方誓言赢得战争 美国现在即使想退出也很难

环球网资讯 浏览 4094

粉丝给艺人当辩护律师,还住一起了,这也行?

伊周潮流 浏览 1891

岛内学者:若赖清德无法降低两岸紧张 特朗普会不开心

海峡导报社 浏览 10038

美股半导体板块,集体下跌

第一财经资讯 浏览 1742

@全球内容创作者:广东喊你来创造,政策大礼包备好了

智谷趋势 浏览 2564

梅开二度,姆伯莫当选与布莱顿一役曼联队内最佳球员

懂球帝 浏览 2385

腾讯 AI 实现肺癌基因突变预测,精度最高 99%

IT之家 浏览 2717

周末超重磅!特朗普关税突发,ETF净流出近2000亿,央广网:降温不是熄火

看财经show 浏览 1877

埃弗顿vs富勒姆:格拉利什、皮克福德首发,劳尔-希门尼斯、莱诺出战

懂球帝 浏览 2305

新华社:2026世界有7大悬念 或将深刻影响国际政经格局

新华社 浏览 6940
本站所有信息收集于互联网,如本站收集信息侵权,请联系我们及时删除
Copyright © 2020-2022,版权所有 qukanredian.com
沪ICP备20002587号-1