出品|網(wǎng)易科技《態(tài)度AGI》對話第47期

作者|崔玉賢

編輯|丁廣勝

“2026年我們要建成100萬小時的具身真機數(shù)據(jù)產(chǎn)能，我們目標是建成全球最大的具身真機數(shù)據(jù)集?！?a target="_blank" >鹿明創(chuàng)始人喻超表示。

從2025年的10萬小時數(shù)據(jù)集采產(chǎn)能到2026年100萬小時，這不是大躍進，而是鹿明機器人獨有技術(shù)優(yōu)勢下的絕對自信。

2026年開年，鹿明機器人召開了一場溝通會，帶來了其自主研發(fā)的FastUMI Pro（無本體模仿學習）數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。UMI是一種通過便攜式設備在真實環(huán)境中采集人類操作數(shù)據(jù)的技術(shù)，用于訓練具身智能機器人，具有低成本、高兼容性和高效率等核心優(yōu)勢。

曾經(jīng)這是一種比較冷門的具身智能集采方式，而現(xiàn)在卻逐漸成為主流。鹿明機器人聯(lián)席CTO丁琰是國內(nèi)最早研究和推動UMI這種數(shù)據(jù)采集方式的從業(yè)者，從2024年博士畢業(yè)后就開始從事相關(guān)研究工作。如今，終于成為具身智能主流的數(shù)據(jù)集采方式。

據(jù)介紹，與傳統(tǒng)遙操作采集方式相比，F(xiàn)astUMI Pro通過創(chuàng)新的硬件架構(gòu)與軟件算法，將單條數(shù)據(jù)采集時間從50秒縮短至10秒，效率提升5倍，同時將綜合成本降至傳統(tǒng)方法的五分之一。更重要的是，該系統(tǒng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)與機器人本體的解耦，可快速適配市場上數(shù)十種不同的機械臂和夾爪，有效打破了數(shù)據(jù)孤島。

在丁琰看來，數(shù)據(jù)、算法、硬件是非常強耦合的系統(tǒng)，任何單點的失效都會導致一個優(yōu)秀的模型不可能誕生。“數(shù)據(jù)決定模型的性能，硬件決定數(shù)據(jù)的質(zhì)量，數(shù)據(jù)又會決定算法的性能，算法又反向約束硬件的執(zhí)行和數(shù)據(jù)的設計。所以說這三環(huán)息息相關(guān)。”

這也是為什么有些公司采用UMI的數(shù)據(jù)集采方式產(chǎn)生了很多“廢數(shù)據(jù)”，模型訓練不好的原因。但鹿明機器人的FastUMI Pro從一開始就是為了模型的成功去做。

FastUMI Pro集成了為UMI場景定制的高性能傳感器，能穩(wěn)定實現(xiàn)60Hz高頻記錄，確保多模態(tài)信息的毫秒級同步。配合鹿明獨創(chuàng)的8道工業(yè)級數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，從采集源頭淬煉出“高純度黃金數(shù)據(jù)”，使數(shù)據(jù)有效率從行業(yè)普遍的70%提升至95%。

據(jù)了解，鹿明機器人的數(shù)據(jù)集采標準不僅高于行業(yè)標準，而且高于個別企業(yè)提出的高要求。目前，全球具身智能圈內(nèi)，有超過三分之二的頂尖團隊，正在使用FastUMI Pro。

據(jù)悉，鹿明機器人的數(shù)據(jù)采集業(yè)務海內(nèi)外客戶已有幾十家，包括全球最領(lǐng)先的具身智能算法公司和頂尖大學實驗室等，目前公司數(shù)據(jù)采集與交付能力已接近滿載。

在談到營收時，鹿明機器人創(chuàng)始人兼CEO喻超認為2026年的目標將是9位數(shù)。

以下為網(wǎng)易科技等與鹿明機器人創(chuàng)始人兼CEO喻超、鹿明機器人聯(lián)合創(chuàng)始人趙廣智以及鹿明機器人CTO丁琰溝通的部分內(nèi)容：

提問：鹿明的數(shù)據(jù)質(zhì)量標準與行業(yè)標準的差異？

丁琰：其實我們已經(jīng)陸陸續(xù)續(xù)收到好多家不同類型客戶的標準，我們在給客戶交付的時候，數(shù)據(jù)質(zhì)量都能夠符合、甚至遠高于客戶的標準。

提問：PPT演示中有非常完整UMI這種數(shù)據(jù)采集平臺，也有很多本體的落地，在模型層面似乎沒有看到太多的展示，鹿明在模型這塊的規(guī)劃是什么？

丁博：做任何事都會有自己的timeline。我就是做模型出身的，我之前一直在訓模型，當時我們在做的時候就發(fā)現(xiàn)一個很大的問題——要想訓一個非常好的模型，必須要有一個很好的數(shù)據(jù)管線，包括數(shù)據(jù)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)評估、數(shù)據(jù)篩選，建立的過程本身就需要時間。

我們團隊當時就決定，二選一的話肯定先選數(shù)據(jù)，不能上來就干模型，還希望把數(shù)據(jù)做到最極致。

因為模型架構(gòu)拼到最后，大家拼的不是模型架構(gòu)，而是模型數(shù)據(jù)的質(zhì)量，這是一個行業(yè)公共的認知。到目前為止我們的數(shù)據(jù)管線已經(jīng)完全搭建成功了，可以源源不斷產(chǎn)生非常好的數(shù)據(jù)，目前階段我們不會去訓模型。

 提問：具身智能企業(yè)采用了UMI的方式訓練了之后，他們本身的模型能力，包括泛化性有哪些比較顯著的提升？

丁琰：因為UMI本身最近才熱起來的一個詞，我雖然做的很早，但是整個行業(yè)做的其實挺晚的。應該是在2025年9月份左右。 之前用的更多是遙操作，或者是一些數(shù)據(jù)去訓自己的模型，現(xiàn)在大家逐步的才去買我們的設備，用我們的數(shù)據(jù)，可能未來三個月也會陸陸續(xù)續(xù)看到用我們的數(shù)據(jù)訓出的模型，馬上就要開源或者是發(fā)布一些新聞。

提問：從投資的角度展望一下2026年具身智能的融資熱會熱到哪些環(huán)節(jié)？ 

趙廣智：坦率的說，雖然我做投資出身，但是現(xiàn)在已經(jīng)不做投資了。我們目前思考問題的方式，其實不太按照這個方式去思考，我們更多的考慮到是在終局的時候這個行業(yè)需要什么。那毫無疑問一定是需要通用的具身智能體，那一定是數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)、硬件和場景這三方面的能力是都要具備的。如果達到這樣的未來，對我們來說其實很清晰，那就是數(shù)據(jù)是現(xiàn)在最重要的基礎設施，我們把數(shù)據(jù)去夯實，然后在場景里面把通過數(shù)據(jù)基礎設施的夯實，再去做場景的結(jié)合和落地。落地的時候自然結(jié)合我們的硬件，帶動我們硬件的規(guī)?；?，這個路線我們內(nèi)部是非常清楚的。  提問：各家機器人公司在本體模型，數(shù)據(jù)、場景等能力都在布局，但是各家的側(cè)重點可能是不太一樣的。您認為說當下最重要的能力是什么？這幾個能力的優(yōu)先級是什么？

喻超：這三個要素里面，從原則來看肯定都是足夠重要的，只是說各家卡位點不完全一樣。對我們來說，早期的時候一定是數(shù)據(jù)，然后再加上跟場景，然后適配硬件。 

 提問：未來一年鹿明要做到多少營收？什么時候做到一個盈虧平衡？或者說我們要做多大的利潤？

喻超：我們內(nèi)部肯定是有關(guān)于這樣的規(guī)劃。但是我坦誠說一點整個行業(yè)包括我們在內(nèi)眼光要放的更長線一點，應該錨定怎么去實現(xiàn)最終的通用智能。

營收的事我們很有信心的，今年我們的營收目標肯定是九位數(shù)。 

 提問：鹿明在To C方面產(chǎn)品的構(gòu)想是什么？

 喻超：團隊有做 To C 產(chǎn)品的這種經(jīng)驗的，但當前不是公司的戰(zhàn)略重點。

提問：鹿明成立到現(xiàn)在到未來的終局，目前正處于哪個階段呢？

喻超：蓬勃發(fā)展的早期。 

 提問：數(shù)據(jù)庫的話，采集過程中最難的是什么？是人還是流程？

丁琰：人，人還是人，流程只是為了人去設計的。建素材場的時候就會意識到很大的問題，人是最難管理的，非常非常難管理，他會有很多噪聲。就舉個例子，當時在給智元做數(shù)采顧問的時候，他們有一個任務，說機器人把門把手抓起來，然后推過去關(guān)上門，然后有些人他就會直接一推。結(jié)果達到了，但不是我們規(guī)定設計的任務，這種數(shù)據(jù)就很難訓。