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對話鹿明機(jī)器人:在具身智能的“數(shù)據(jù)荒”里,做一個送水人|AI Founder 請回答

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圖片來源:網(wǎng)絡(luò)

在具身智能的激進(jìn)演進(jìn)中,行業(yè)正迅速撞上一面無形的墻:數(shù)據(jù)荒。

如果說 2025年是具身智能的“硬件元年”,那么2026年則是徹底的“數(shù)據(jù)決戰(zhàn)”。從OpenAI支持的模型演進(jìn)路徑看,數(shù)據(jù)需求正呈指數(shù)級爆發(fā)。從 Pi0 的 1 萬小時訓(xùn)練,到 Gen-0 的 27 萬小時。業(yè)內(nèi)普遍預(yù)判,2026年頭部具身大模型所需的真機(jī)訓(xùn)練數(shù)據(jù)將達(dá)到百萬小時級別。

然而,現(xiàn)實(shí)是數(shù)據(jù)獲取低效且昂貴 。傳統(tǒng)的遙操作方式不僅每小時成本高達(dá)數(shù)百美金,且充斥著大量無法復(fù)現(xiàn)、傳感器不同步的“廢數(shù)據(jù)” 。在 Scaling Law 的物理戰(zhàn)場上,誰能率先規(guī)模化地開采出高純度的“物理石油”,誰就擁有了定義下一代通用機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)的話語權(quán) 。

鹿明機(jī)器人(LUMOS)占據(jù)了一個獨(dú)特的生態(tài)位,不做單純的整機(jī)商,要做具身智能時代的“超級數(shù)據(jù)工廠” 。這家成立僅一年的公司,不僅要做“賣水人”,還要定義水的標(biāo)準(zhǔn)

這份自信源于團(tuán)隊的硬核背景。創(chuàng)始人喻超畢業(yè)于清華大學(xué),自2016年起從事機(jī)器人學(xué)習(xí)算法領(lǐng)域研究,曾主導(dǎo)構(gòu)建追覓科技具身機(jī)器人業(yè)務(wù),并參與開發(fā)了小米CyberDog等多款消費(fèi)級機(jī)器人產(chǎn)品。CTO曹俊亮是上海交通大學(xué)機(jī)械工程博士,曾深度參與過多款性能優(yōu)異的具身機(jī)器人產(chǎn)品的研發(fā)工作。聯(lián)席CTO丁琰為紐約州立大學(xué)人工智能博士、前上海AI lab明星研究員,是一支擁有深厚產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累的團(tuán)隊。

2025年12月,鹿明機(jī)器人宣布完成Pre-A1、Pre-A2兩輪融資,金額數(shù)億元,投資方包括鼎暉投資,南京創(chuàng)投、金景資本、金固股份、申能誠毅等知名投資機(jī)構(gòu)。

“量產(chǎn)老兵”基因,讓喻超對“不能落地的實(shí)驗(yàn)室技術(shù)”有著天然警惕 。喻超提出了一個 “鹿明指數(shù)”:場景價值 / (數(shù)據(jù)成本 × 硬件成本),試圖用工業(yè)邏輯拆解 AI 的高昂成本 。

鹿明研發(fā)的 FastUMI Pro 系統(tǒng),將單條數(shù)據(jù)采集從 50 秒縮短至 10 秒,效率提升 5 倍,綜合成本砍掉 80% 。通過獨(dú)創(chuàng)的 8 道工業(yè)級數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系,鹿明將數(shù)據(jù)有效率從行業(yè)普遍的 70% 提升至 95% 以上。其野心在于“去耦合”,讓一套數(shù)據(jù)適配數(shù)十種機(jī)械臂,打破數(shù)據(jù)孤島,讓機(jī)器人說同一種“語言” 。

這是一個從“工具”到“平臺”,再到“生態(tài)”的精密布局。

對于2026年,鹿明設(shè)定了一個驚人的目標(biāo):建立100萬小時的UMI數(shù)據(jù)產(chǎn)能。在AI領(lǐng)域,數(shù)據(jù)量的量級躍升往往意味著智能的涌現(xiàn)。如果說GPT-3的出現(xiàn)是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)達(dá)到了某個臨界點(diǎn),那么鹿明正在賭的,就是具身智能的“ChatGPT時刻”將在這100萬小時的數(shù)據(jù)堆疊中誕生。

以下為創(chuàng)投家與喻超、丁琰的完整對話,略有刪減

創(chuàng)投家:為什么在這個節(jié)點(diǎn)選擇創(chuàng)業(yè)?

喻超:我的技術(shù)信仰始于 2016 年看到的 Pieter Abbeel(現(xiàn) OpenAI 首席科學(xué)家)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制機(jī)器人的博士后論文。那是全球首次證明人形機(jī)器人的控制可以被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范式(而非復(fù)雜的數(shù)學(xué)建模)替代。

于是在2016年毅然決然加入了一家創(chuàng)業(yè)公司,這應(yīng)該是國內(nèi)第一家用端到端方式控制人形機(jī)器人的公司,我在那邊做算法負(fù)責(zé)人,我們開發(fā)出了人形機(jī)器人,并且用純端到端的方式實(shí)現(xiàn)了RL的行走。2020年,我加入追覓,從0到1搭建人形機(jī)器人相關(guān)業(yè)務(wù),帶領(lǐng)團(tuán)隊完成了追覓對于小米cyberdog項目的量產(chǎn)交付。

2024年,我選擇創(chuàng)業(yè),是因?yàn)榭吹搅舜竽P图夹g(shù)在NLP領(lǐng)域的突破,我相信Scaling Law在具身智能領(lǐng)域也是成立的,通用智能與機(jī)器人相結(jié)合的拐點(diǎn)已經(jīng)到來。

而且看到了行業(yè)存在很多待解的痛點(diǎn),比如基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善,無法支撐具身智能在場景里規(guī)模化落地,現(xiàn)在正是構(gòu)建行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的最佳時機(jī)。

創(chuàng)投家:為什么提出"鹿明指數(shù)"來衡量公司價值,這個公式具體是什么?

喻超:場景價值比較好理解,是具身智能在場景里面能實(shí)現(xiàn)的規(guī)模化價值。為什么要除以數(shù)據(jù)成本和硬件成本呢?數(shù)據(jù)成本是通向更好智能性所需要的成本。硬件成本是最終在實(shí)際場景里面落地消耗的邊際成本。數(shù)據(jù)成本和硬件成本越低,才能釋放出更大的場景價值。

基于這樣一個指數(shù)定義,我們還有一個觀點(diǎn),基礎(chǔ)設(shè)施的完善是場景高質(zhì)量落地的前提。可靠、符合場景要求的硬件本體是具身智能的落地保障,而高質(zhì)量、低成本、可規(guī)模化的數(shù)據(jù),是提升模型泛化能力的基礎(chǔ)。

基于這個認(rèn)知,我們一直圍繞著本體、場景、數(shù)據(jù)這樣一個飛輪來布局公司業(yè)務(wù)。“本體”是場景落地的關(guān)鍵保證,我們在過去也推出了4款不同的“本體”,適應(yīng)不同場景。場景部分,我們跟三菱、中遠(yuǎn)海運(yùn)、德馬科技形成了比較深度的戰(zhàn)略合作。在場景里面落地的過程中,數(shù)據(jù)規(guī)模化又能帶來智能化的提升,這是最關(guān)鍵的點(diǎn)。

剛好FastUMI Pro的低成本、高效率數(shù)據(jù)采集能力,能夠撬動這樣的循環(huán)。這個指數(shù)體系指導(dǎo)我們不是單純追求某一個維度的優(yōu)化,而是系統(tǒng)性地構(gòu)建從硬件、數(shù)據(jù)到模型的全棧能力,最終實(shí)現(xiàn)場景價值的最大化。

創(chuàng)投家:詳細(xì)聊一下FastUMI Pro系統(tǒng)。

丁琰:FastUMI Pro是我們從學(xué)術(shù)界的FastUMI升級到工業(yè)級的無本體數(shù)據(jù)采集軟硬件系統(tǒng)。我從2024年3月份就一直從事UMI相關(guān)研究,是大陸最早做UMI的人,沒有之一。

我們做了大量工程化和標(biāo)準(zhǔn)化的獨(dú)創(chuàng)工作。首先是硬件層面,F(xiàn)astUMI Pro集成了為 UMI 場景定制的高性能傳感器,能穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)了60Hz 高頻記錄,并保障了多模態(tài)信息的毫秒級同步,能夠滿足未來一兩年模型推理速度提升的需求。

軟件層面,為了實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)與本體的完全解耦,能夠快速適配市場上數(shù)十種不同的機(jī)械臂,這意味著鹿明在底層協(xié)議和適配算法上做了大量的獨(dú)創(chuàng)開發(fā),使得“一套數(shù)據(jù),全機(jī)通用”。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方面,獨(dú)創(chuàng)了 8 道工業(yè)級數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系。這套體系能夠從源頭過濾掉視覺與位姿未對齊、傳感器不同步、軌跡不可復(fù)現(xiàn)的“廢數(shù)據(jù)”,將數(shù)據(jù)有效率從行業(yè)普遍的 70% 提升至 95%以上。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。

創(chuàng)投家:現(xiàn)在市面上做具身智能數(shù)據(jù)采集設(shè)備的很多,大家都聲稱“低成本、即插即用”你們和他們的區(qū)別是什么?

丁琰:現(xiàn)狀非常殘酷。設(shè)備很多,模型很少。 很多團(tuán)隊買了低成本UMI設(shè)備,但行業(yè)內(nèi)幾乎看不到公開、穩(wěn)定、可復(fù)現(xiàn)的UMI模型案例。原因不在訓(xùn)練階段,而在于大量的UMI數(shù)據(jù)從生成開始就不具備進(jìn)入訓(xùn)練管線的條件,說白了就是數(shù)據(jù)不合格。

市面上有一些產(chǎn)品并非系統(tǒng)設(shè)計的,而是很多模塊“拼湊”出來的,這樣一來,產(chǎn)品的帶寬架構(gòu)非常脆弱,出現(xiàn)掉幀等一系列問題,導(dǎo)致無法穩(wěn)定Replay交互記錄。

創(chuàng)投家:“廢數(shù)據(jù)”和“臟數(shù)據(jù)”二者有什么區(qū)別?

丁琰:這是我們獨(dú)創(chuàng)的觀點(diǎn)。很多人直接找眾包團(tuán)隊去采集,覺得“天然去雕飾”最好,但這其實(shí)是“廢數(shù)據(jù)”。 舉個例子,疊衣服,人類自然的疊衣服動作對于機(jī)器人來說往往是無效的,因?yàn)闄C(jī)器人需要特定的“技巧性動作”(比如特定的抖動、鋪平軌跡)才能理解物理特性。沒有經(jīng)過設(shè)計的、缺乏“信息密度”的自然行為數(shù)據(jù),機(jī)器人看了也學(xué)不會,數(shù)據(jù)不僅要“真”,還要“有教學(xué)意義”。

“臟數(shù)據(jù)”是指那些包含抖動、漂移、時間錯位的數(shù)據(jù)。在單視角(Single View)的UMI采集下,這些噪聲不會因?yàn)閿?shù)據(jù)量的增加而被平滑掉,反而會被放大。 這就好比你給模型喂了大量“手抖”的示范,模型最終學(xué)出來的策略也是抖動的、不可用的。所以我們強(qiáng)調(diào),數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低不只是清晰度,而是“有效的信息密度”“物理交互的精確性”。

創(chuàng)投家:你們怎么保證交付的數(shù)據(jù)“100%可用于模型訓(xùn)練”?

丁琰:我們獨(dú)創(chuàng)了8道工業(yè)級數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系,從硬件設(shè)計源頭保障數(shù)據(jù)質(zhì)量,為模型成功率負(fù)責(zé)。我們解決了最難的毫秒級同步問題,確保視覺、觸覺等多模態(tài)信息在60Hz的高頻下嚴(yán)格對齊,這是物理世界能被“Replay”(復(fù)現(xiàn))的物理基礎(chǔ)。

創(chuàng)投家:既賣采集設(shè)備,又賣數(shù)據(jù)集,還做機(jī)器人本體。你們到底想成為誰?

喻超: 我們的使命是成為全球領(lǐng)先的具身智能定義者和實(shí)踐者。我們?yōu)樾袠I(yè)提供數(shù)據(jù)和硬件的基礎(chǔ)設(shè)施,聯(lián)合我們的生態(tài)伙伴一起,用數(shù)據(jù)驅(qū)動智能,同時讓智能去賦能千行百業(yè),讓機(jī)器人走進(jìn)千家萬戶。

創(chuàng)投家:對于2026年,你們設(shè)定的核心里程碑是什么?

喻超: 2026年我們要建成100萬小時的具身真機(jī)數(shù)據(jù)產(chǎn)能,目標(biāo)是建成全球最大的具身真機(jī)數(shù)據(jù)集。這是具身智能Scaling Law生效的臨界點(diǎn),也是我們作為行業(yè)“數(shù)據(jù)燃料”供應(yīng)商的護(hù)城河。

創(chuàng)投家:目前鹿明的目標(biāo)市場主要在國內(nèi)嗎?海外市場有哪些規(guī)劃?

喻超: 我們的客戶不局限于國內(nèi)。全球具身智能圈內(nèi),有超過三分之二的頂尖團(tuán)隊,正在使用FastUMI Pro,F(xiàn)astUMI Pro已經(jīng)成為行業(yè)內(nèi)驗(yàn)證和開發(fā)UMI能力的 “標(biāo)配裝備”,我們非常看重海外市場,會持續(xù)積極布局。

創(chuàng)投家:作為一家初創(chuàng)公司,進(jìn)入競爭激烈的具身行業(yè)的,你們會感到壓力嗎?

喻超: 坦率說,壓力一直都有。但是只要公司跑得足夠快,所有的外部環(huán)境變動或競爭都不會成為致命問題。

我們的核心邏輯是搶占時間差。到2026年,我們要建立全球最大的UMI數(shù)據(jù)集。這種數(shù)據(jù)的先發(fā)優(yōu)勢和生態(tài)位占領(lǐng),是很難在短時間內(nèi)被追平的。(作者|郭虹妘,編輯|陶天宇)

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