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蓝鲸新闻1月13日讯（记者 武静静）具身智能的上涨仍在执续。正在拉斯维加斯举行的 CES 2026 上，具身智能已成为大家科技竞争与产业变革的核震惊点之一。开幕首日，英伟达 CEO 黄仁勋在主题演讲中直言：“机器东说念主界限已崇拜迎来属于我方的‘ChatGPT 时刻’。”

热度激越的同期目下，国内具身界限公司一个要津的艰苦和布局在于，奈何界限化的取得高质地的数据，促进具身智能模子的迭代，从而让机器东说念主更智能。目下头部的创业公司比如智元机器东说念主、星河通用、它石智航与鹿明机器东说念主等在以不同的维度破解数据艰苦。

其中备受柔顺的鹿明机器东说念主近期通知连气儿完成 Pre-A1 与 Pre-A2 两轮融资，累计金额达数亿元。其中，Pre-A1 轮由鼎晖投资领投，南京创投、金景老本、金固股份跟投；Pre-A2 轮则由申能诚毅投资。

此外，生意化层面，成立仅一年多，鹿明机器东说念主已与三菱电机、中远海运等产业巨头达成计谋合营，围绕工业场景的智能化处理决策伸开探索。

鹿明机器东说念主奈那儿理具身智能大都面对的数据艰苦，又奈何想考自身的生意化节拍，蓝鲸科技近日与鹿明机器东说念主中枢团队：独创东说念主兼CEO喻超、联席CTO丁琰及集中独创东说念主赵广智进行了一次深度对话。

鹿明机器东说念主独创东说念主喻超毕业于清华大学，2016 年最先始从事机器东说念主学习算法询查，曾负责搭建追觅的具身机器东说念主业务，参与开发过包括机器狗“铁蛋”在内的多款机器东说念主及破钞电子居品。联席 CTO 丁琰则是纽约州立大学东说念主工智能博士，曾任上海 AI Lab 明星询查员。公司目下 70% 以上东说念主员为研发团队。

具身智能下半场的要津赛点：数据界限化

若是说整机才略决定了东说念主形机器东说念主的“上限”，那么数据则决定了它能否被有用磨练出智能。数据量的量级跃升每每意味着智能的深刻。

然则在实验中，高质地、低成本、可界限化的数据网罗，被公觉得一个难以同期自尊的“不可能三角”。围绕这一艰苦，行业徐徐分化出多条本事旅途，不同企业遴荐的蹊径各有侧重：有的把握互联网数据或视频内容进行预磨练，再通过强化学习和少许真机数据进行微调；有的以仿真为主，借助假造环境罢了低成本、高恶果的算法迭代；也有团队坚执真机网罗，确信唯一真确数据才调磨练出能打法复杂具身模子。

真机数据是目下好多机器东说念主公司都在布局的标的，大家也在这个方进取络续转换，从2024年Pi0模子的1万小时真机数据，到2025年Gen-0模子使用的27万小时UMI数据，业内东说念主士大都预测，2026年的头部算法公司的磨练数据界限势必会冲破百万小时。跟着需求的快速增长，具身智能数据市集也将迎来爆发。

目下国内机器东说念主公司对获取真机数据的法子也不同，大部分的方式是通过遥操真机获取高保真交互数据，鹿明机器东说念主遴荐了不同的路：通过UMI（无实质师法学习）范式攻克真确数据膨胀性瓶颈。

UMI 最早由学术界提议，其方针是用一套长入的数据抒发与网罗范式，遮掩不同形态、不同开脱度的操作系统。通过将东说念主类示教、视觉感知和操作轨迹映射到一个与具体机器东说念主形态无关的中间空间，即当机器东说念主“躯壳”络续变化时，操作才略是否不错被复用和迁徙。比较为单一机械臂、单一场景定制数据集，UMI 更强调跨实质、跨任务的一致性，使兼并份操作数据能够在不同硬件平台上被勾通和学习。

“鹿明但愿积攒行业最多的真机数据，打造最多场景落地的硬件实质欧洲杯体育，进而与生态合营，共同股东具身智能的‘ChatGPT时刻’到来”，喻超向蓝鲸科技暗示，鹿明通过提供从数据网罗拓荒、高质地数据集、行业处理决策到集中模子磨练的全栈作事，构建完善的UMI数据生态体系，正从一家机器东说念主居品公司演进为一个以数据为纽带，勾通硬件、算法、场景和合营伙伴的生态平台。

数据问题是个成本问题

丁琰直言，面前具身智能行业在数据层面面对的并非单一瓶颈，而是一整套结构性问题。首当其冲的是成本与恶果失衡。“当今网罗一小时可磨练数据，在好意思国的成本大致是 100 到 200 好意思元。”若按 GPT-3的7.9亿小时数据界限推算，参预将达到“数百亿好意思元”。与此同期，传统遥操作方式恶果较低，“像叠一稔这种任务，遥操作网罗一次可能要 50 秒，但若是用FastUMI Pro，10 秒就能完成。”

其次是被始终低估的数据孤岛问题。现存决策多记载特定机械臂的通顺轨迹与视角信息，数据与硬件实质深度绑定，“A 机器东说念主的数据，真实不可能径直给 B 机器东说念主用。”更深层的挑战来自数据质地自己。“好多公司不是莫得拓荒，而是‘有拓荒但没法磨练’。”丁琰觉得，时空对皆不准、多传感器难以作念到毫秒级同步，以及硬件性能不及导致的掉帧、错频，都会窒碍四肢与视觉之间的因果沟通。

正因如斯，鹿明在推出多款机器东说念主实质的同期，完成了 FastUMI Pro 数据网罗软硬件系统的开发与量产，保证委用的数据“100%可用于模子磨练”。

在其里面逻辑中，FastUMI Pro是支执具身智能界限化的要津基础花样。在丁琰看来，硬件、数据与算法并不是零丁沟通，而是一个强耦合系统。“硬件决定数据质地，数据决定算法性能，而算法会反向握住硬件策划，任何单点不贯通，都会导致优秀模子无法出现，因此这是一个必须系统自洽的闭环。”

据他先容，通过 FastUMI Pro，鹿明将真机数据网罗恶果晋升至传统方式的 5 倍，成本降至蓝本的 1/5，同期还能适配异构机器东说念主实质。加上每一条数据都需经过 8 说念工业级评估历程，确保其具备高一致性、高密度和可复现性，将数据有恶果从行业大都的 70% 晋升至 95% 以上。

“FastUMI Pro正朝着具身智能的‘USB接口’标的演进。”喻超进一步证明，“咱们正在构建具身智能的基础花样。鹿明的方针很明确——通过真机在场景中运营积攒数据，磨练更优模子，为行业提供数据与硬件两大基础花样，股东行业共建通用实质与生态。”

同期，喻超还通知了一项颇具贪念的方针：在一年内酿成超100万小时的具身真机数据产能，发愤于栽植大家界限最大的高质地真机数据集。

分层考据场景，优先切入工业

生意化层面，集中独创东说念主赵广智告诉蓝鲸科技，“咱们会优先从工业切入，但工业自己也不是一刀切的。”他将落地任务拆分为三种不同难度：最基础的是端正相对明确的pick&place类操作，其次是对力控和贯通性条件更高的任务，比如叠纸盒；再往上，则是对精度和一致性条件极高的场景，如 3C 电子产线中的插线与安装。这种分层旨在让系统在真确产线中逐级考据可靠性。

赵广智提到，在客户策略上，公司秉承的是大客户优先蹊径，如故与三菱、中远海运等头部企业达成计谋合营。“在三菱的一条产线花样中，团队用不到两个月的时候，将单个工序的分娩节拍从 30 秒压缩到 12 秒”，赵广智先容称，这个限度自己，比任何本事方针都更能阐述问题——具身智能不是“能不可作念”，而是“能不可快、能不可稳、能不可径直替换原有历程”。

与此同期，公司从一初始就将市集视线放在大家，而非局限于国内制造业生态。喻超在采访中败露，目下大家具身智能界限内，有跨越三分之二的顶尖团队，正在使用鹿明FastUMI Pro。“2026年，鹿明预期营收界限在亿元级别。”

始终计算上，喻超暗示：“但愿积攒行业最多的真机数据，打造最多场景落地的硬件实质，进而与生态合营，共同塑造通器具身智能的改日。咱们信赖，数据将驱动智能，而智能将赋能千行百业，让机器东说念主走进千门万户。”

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