近日，鹿明機器人發(fā)布全球首款背包版UMI數(shù)采設備——FastUMI Pro（背包版），并同步啟動真實場景數(shù)據(jù)采集計劃。

2026年，鹿明機器人計劃在多個城市投放1萬臺背包版FastUMI Pro，在工業(yè)、家庭、酒店、餐館、商場、辦公等六大真實場景開展數(shù)據(jù)采集，目標直指百萬小時級數(shù)據(jù)產能。

全球首款背包版UMI數(shù)采設備：鹿明FastUMI Pro（背包版）

鹿明機器人創(chuàng)始人兼CEO喻超表示，機器人訓練數(shù)據(jù)本不應昂貴稀缺，鹿明背包版FastUMI Pro作為便攜標準數(shù)采工作站，正將無處不在的物理世界操作數(shù)據(jù)高效轉化為高質量訓練資源。

與此同時，鹿明“FastUMI Pro數(shù)據(jù)超市”即將上線，用戶可直接通過其官網商城購買覆蓋多場景、多任務的標準化操作數(shù)據(jù)，意味著具身智能數(shù)據(jù)將首次以“標準商品”形態(tài)進入市場流通體系。

萬臺設備鋪開六大場景，多城同步開采百萬小時數(shù)據(jù)

“機器人訓練數(shù)據(jù)本不應該如此昂貴和稀缺。人類在物理世界作業(yè)過程中產生的數(shù)據(jù)無處不在，只是沒有被很好地收集。”鹿明機器人創(chuàng)始人兼CEO喻超表示，背包版FastUMI Pro正是為解決這一問題而生——它是一款便攜的標準數(shù)采工作站，可將真實場景操作高效轉化為高質量訓練數(shù)據(jù)。

據(jù)了解，鹿明背包版FastUMI Pro配備超高清、超大視場角RGB魚眼相機、高精度深度相機、高性能處理器及超長續(xù)航電源，定位精度高、具備出色的穩(wěn)定性及環(huán)境適應性，能夠從源頭確保視覺算法的精準性與穩(wěn)定性，同時支持多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，續(xù)航時長達8小時。

喻超認為，具身智能的未來在于走出實驗室，融入真實世界的多樣場景。背包版FastUMI Pro設計輕量化、便攜，可實現(xiàn)任意場景采集，真正讓數(shù)據(jù)采集走出實驗室。

2026年，鹿明機器人將在多個城市投放1萬臺背包版FastUMI Pro設備，開展系統(tǒng)性采集，覆蓋工業(yè)、家庭、酒店、餐館、商場、辦公六大核心場景，細分30個小類任務，構建結構化、多維度的操作數(shù)據(jù)體系，采集人員來自其內部數(shù)采場及數(shù)據(jù)生態(tài)合作伙伴。

相較實驗室或單一場景采集，真實環(huán)境規(guī)模化部署對硬件設計及數(shù)據(jù)質量提出了更高要求。鹿明背包版FastUMI Pro在便攜性、穩(wěn)定性及數(shù)據(jù)結構一致性方面進行了系統(tǒng)優(yōu)化，可支持開放環(huán)境下的高質量、標準化采集。

“采–訓–推”一體化閉環(huán)能力是鹿明數(shù)據(jù)基礎設施的核心。此次規(guī)?；瘮?shù)據(jù)采集的啟動，正依托于這一已全面打通的基建體系：通過FastUMI Pro，鹿明雙臂具身機器人MOS在5小時內完成從“數(shù)據(jù)采集-策略訓練-模型推理”的工廠質檢全流程驗證；FastUMI Pro在合肥實地部署后，僅用7小時便跑通真實場景下的采集、訓練與部署推理。這些都意味著，鹿明機器人已具備將真實操作數(shù)據(jù)快速閉環(huán)、規(guī)模復用的底層能力。

FastUMI Pro在分揀零部件任務中，完成“數(shù)據(jù)采集-策略訓練-模型推理”閉環(huán)

截至目前，鹿明機器人累計交付100萬條高質量操作數(shù)據(jù)。隨著萬臺設備逐步落地，鹿明數(shù)據(jù)生產能力向持續(xù)化、規(guī)模化供給邁進。喻超認為，鹿明推出背包版FastUMI Pro并開啟真實場景采集，能夠讓全球研究團隊能以更低成本、更高效率獲取多樣化數(shù)據(jù)，從而加速智能Scaling進程，徹底打通從數(shù)據(jù)到模型的“最后一公里”。

FastUMI Pro數(shù)據(jù)超市即將上線，通用數(shù)據(jù)可在線下單

伴隨數(shù)據(jù)采集規(guī)模擴張，鹿明機器人將推出通用數(shù)據(jù)產品化服務——“FastUMI Pro數(shù)據(jù)超市”，用戶可直接通過其官網商城購買覆蓋多場景、多任務的標準化操作數(shù)據(jù)。這意味著具身智能數(shù)據(jù)首次以“標準商品”形態(tài)進入市場流通體系，數(shù)據(jù)能力本身成為可規(guī)?；桓兜幕A設施。

當通用數(shù)據(jù)可以像硬件一樣在線下單，行業(yè)模型訓練門檻被顯著拉低，具身智能正從定制化探索走向工程化生產。分析人士指出，具身智能的能力上限高度依賴真實操作數(shù)據(jù)的規(guī)模與質量。數(shù)據(jù)突破臨界點后，其價值不再僅是數(shù)量積累，更體現(xiàn)為環(huán)境分布、任務復雜度的全面擴展，直接影響模型泛化能力與策略穩(wěn)定性。

“整個具身數(shù)據(jù)市場相比去年一定是十倍以上的增長”，喻超判斷，隨著具身智能Scaling Law的逐漸驗證，具身模型的訓練數(shù)據(jù)規(guī)模將成指數(shù)級增長，具身智能數(shù)據(jù)領域的市場需求也將快速爆發(fā)。

當數(shù)據(jù)不再稀缺，機器人才真正走向通用。從“萬臺設備同步開采”到“通用數(shù)據(jù)在線下單”，鹿明機器人正將“無處不在卻未被收集”的物理世界操作數(shù)據(jù)，變?yōu)榭梢?guī)模供給的標準化基礎設施，并以此構建數(shù)據(jù)驅動的生態(tài)系統(tǒng)。

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