在拉斯维加斯举办的CES 2026展会上，具身智能成为全球科技竞争与产业变革的核心焦点之一。英伟达CEO黄仁勋在主题演讲中明确指出，机器人领域已正式迎来“ChatGPT时刻”。这一论断引发了行业对具身智能技术突破与商业落地的广泛讨论，而数据获取与模型训练的瓶颈问题，成为制约行业发展的关键因素。
当前，国内具身智能企业正面临规模化获取高质量数据的挑战。头部创业公司如智元机器人、银河通用、它石智航与鹿明机器人等，正从不同技术路径探索解决方案。其中，鹿明机器人凭借其独特的UMI（无本体模仿学习）范式，在数据采集效率与成本控制上取得突破，成为行业关注的焦点。
鹿明机器人近期宣布完成Pre-A1与Pre-A2两轮融资，累计金额达数亿元。Pre-A1轮由鼎晖投资领投，南京创投、金景资本、金固股份跟投；Pre-A2轮则由申能诚毅投资。商业化层面，成立仅一年多的鹿明机器人已与三菱电机、中远海运等产业巨头达成战略合作，聚焦工业场景智能化解决方案的研发与落地。
公司创始人喻超毕业于清华大学，拥有十年机器人学习算法研究经验，曾主导追觅具身机器人业务开发。联席CTO丁琰为纽约州立大学人工智能博士，曾任上海AI Lab明星研究员。目前，鹿明机器人研发团队占比超70%，核心团队技术背景深厚。
在数据采集技术上，鹿明机器人选择突破传统遥操作模式，通过UMI范式解决真实数据扩展性瓶颈。该技术将人类示教、视觉感知与操作轨迹映射至与机器人形态无关的中间空间，实现跨本体、跨任务的数据复用。相比为单一机械臂定制数据集，UMI更强调数据的一致性与迁移性，为不同硬件平台提供通用学习框架。
“我们希望构建具身智能的基础设施。”喻超表示，鹿明机器人正从产品公司向生态平台转型，通过提供数据采集设备、高质量数据集、行业解决方案及联合模型训练的全栈服务，连接硬件、算法、场景与合作伙伴。公司计划在一年内形成超100万小时的具身真机数据产能，打造全球规模最大的高质量数据集。
联席CTO丁琰指出，当前行业数据问题本质是成本与效率的结构性矛盾。传统遥操作采集一小时可训练数据的成本在美国达100至200美元，若按GPT-3级数据规模推算，投入将超数百亿美元。数据孤岛现象严重，现有方案多绑定特定硬件，导致A机器人数据无法直接用于B机器人。更关键的是，时空对齐不准、传感器同步误差及硬件性能不足等问题，常破坏动作与视觉的因果关系，使数据“有设备但没法训练”。
为解决这些难题，鹿明机器人推出FastUMI Pro数据采集软硬件系统。该系统将真机数据采集效率提升至传统方式的5倍，成本降至1/5，同时适配异构机器人本体。每条数据需经过8道工业级评估流程，确保高一致性、高密度与可复现性，数据有效率从行业普遍的70%提升至95%以上。丁琰强调，硬件、数据与算法是强耦合系统，任何单点不稳定都会阻碍优秀模型的出现。
在商业化路径上，鹿明机器人采取“分层验证场景，优先切入工业”的策略。联合创始人赵广智将工业任务拆分为三类难度：基础操作如pick&place，对力控要求较高的叠纸盒，以及高精度场景如3C电子产线插线与装配。通过逐级验证系统可靠性，公司已与三菱电机、中远海运等头部企业达成合作。例如，在三菱产线项目中，团队将单个工序生产节拍从30秒压缩至12秒，直接证明具身智能的实用价值。
“具身智能的核心不是‘能不能做’，而是‘能不能快、能不能稳、能不能直接替换原有流程’。”赵广智表示，公司采取大客户优先路线，同时将市场视野扩展至全球。目前，全球超三分之二的顶尖具身智能团队正在使用鹿明FastUMI Pro系统。2026年，公司预期营收规模将达亿元级别。
喻超透露，鹿明机器人的长期目标是积累行业最多真机数据，打造最多场景落地的硬件本体，并通过生态合作推动通用具身智能发展。他相信，数据将驱动智能进化，而智能终将赋能千行百业，让机器人真正走进日常生活。
