在具身智能领域，一场由数据驱动的技术革新正悄然展开。鹿明机器人（LUMOS）凭借其自主研发的FastUMI Pro数据采集系统，成为破解行业数据瓶颈的关键力量。该系统通过软硬件协同创新，将真机数据采集效率提升5倍，成本降低80%，为机器人模型的训练提供了高质量数据支撑，重新定义了行业数据采集标准。
传统数据采集方式长期面临效率低、成本高、数据孤岛等难题。市面上许多设备采集的数据存在视觉与位姿未对齐、传感器不同步、轨迹不可复现等问题，导致数据无法有效用于模型训练。鹿明机器人首创“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，其FastUMI Pro系统通过创新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，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，可快速适配数十种不同机械臂和夹爪，有效打破了数据孤岛。
FastUMI Pro的量产级产品集成了为UMI场景定制的高性能传感器，能稳定实现60Hz高频记录，确保多模态信息毫秒级同步。配合独创的8道工业级数据质量评估体系，该系统将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。目前，全球超过三分之二的顶尖具身智能团队已将FastUMI Pro作为验证和开发UMI能力的“标配装备”。
随着具身智能Scaling Law的验证，模型训练数据规模呈指数级增长已成为行业趋势。从2024年Pi0模型的1万小时真机数据，到2025年Gen-0模型的27万小时UMI数据，业内预计2026年头部算法公司的训练数据规模将突破百万小时。鹿明机器人基于FastUMI Pro的领先技术，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。公司正在加速数据采集产能建设，预期2026年实现超过100万小时的UMI数据采集产能。
鹿明机器人的战略布局不仅限于技术突破。公司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，构建了完善的UMI数据生态体系。在产业合作方面，鹿明与三菱电机、中远海运等巨头达成战略合作，共同探索工业场景智能化解决方案；在学术领域，公司设立论文奖励基金，赞助ICRA WBCD 2026双臂机器人挑战赛，推动产学研深度融合。FastUMI Pro数据已被应用于物流装箱和柔性物品操作两大热门赛道，基于产业伙伴真实场景数据联合训练模型，加速产业场景规模化落地。
从机器人运动极限突破到数据采集基础设施革新，鹿明机器人以软硬件协同创新和数据驱动战略，在具身智能赛道上跑出独特速度。通过持续扩大数据产能和深化生态合作，公司正逐步实现其目标：让数据成为推动智能发展的动力，而非枷锁，为通用具身智能的早日到来奠定基础。
