在具身智能领域，数据采集的效率与质量一直是制约行业发展的关键因素。传统方法面临成本高、耗时长、数据互通性差等难题，导致行业长期陷入“数据孤岛”困境。近日，成立仅一年多的鹿明机器人（LUMOS）凭借其自主研发的FastUMI Pro数据采集系统，为这一难题提供了创新解决方案，并宣布启动“智研加速计划”，通过学术激励与产业合作双轮驱动，推动具身智能技术加速落地。
FastUMI Pro的核心突破在于其“无本体模仿学习”技术架构。该系统通过软硬件协同优化，将单条数据采集时间从传统方法的50秒压缩至10秒，效率提升5倍；同时，综合成本降至行业平均水平的五分之一。更关键的是，其数据与机器人本体解耦的设计，使得系统可快速适配数十种主流机械臂和夹爪，打破了不同设备间的数据壁垒。例如，在物流装箱场景中，FastUMI Pro能精准复现复杂操作轨迹，确保多模态数据（视觉、力觉、位姿等）的毫秒级同步，数据有效率从行业普遍的70%提升至95%。
为支撑这一技术落地，鹿明机器人构建了全栈能力闭环。硬件层面，FastUMI Pro集成定制化高性能传感器，支持60Hz高频记录；软件层面，独创的8道工业级数据质量评估体系，从源头剔除“废数据”——即视觉与位姿未对齐、传感器不同步、轨迹不可复现等问题数据。目前，全球超过三分之二的顶尖具身智能团队已将其作为研发“标配”，其采集的数据直接用于训练机器人策略模型，显著缩短了研发周期。
在产业端，鹿明机器人正加速布局百万小时级真机数据产能。随着具身智能Scaling Law的验证，模型训练所需数据规模呈指数级增长：从2024年Pi0模型的1万小时，到2025年Gen-0模型的27万小时，业内预计2026年头部企业数据需求将突破百万小时。鹿明机器人基于FastUMI Pro的技术优势，提出“100%可用于模型训练”的数据交付标准，并计划在2026年建成全球最大的UMI数据采集基地，年产能超100万小时，覆盖工业制造、物流仓储等核心场景。
为推动产学研深度融合，鹿明机器人同步推出两项重大举措：一是设立论文奖励基金，全球研究者使用FastUMI Pro设备发表的学术论文，可获得3万至5万元人民币奖励；二是赞助2026年ICRA WBCD双臂机器人挑战赛，通过顶级赛事平台参与制定未来行业标准。公司已与三菱电机、中远海运等产业巨头达成战略合作，共同开发工业场景智能化解决方案，并将数据应用拓展至柔性物品操作等新兴赛道。
从突破机器人运动极限到革新数据采集基础设施，鹿明机器人以“软硬协同”与“数据驱动”为双引擎，在具身智能赛道上跑出独特速度。其战略不仅聚焦于技术突破，更致力于构建连接硬件、算法、场景与合作伙伴的生态平台。随着数据产能的扩张与生态合作的深化，这家年轻企业正逐步重塑具身智能行业的发展逻辑——让数据成为推动智能进化的核心动力，而非桎梏。
