开云体育app 鹿明机器东谈主发布FastUMI无试验数采全家桶：五款家具构建具身智能数据基建新体系
当AWE2026的展馆里，宇树的机器东谈主在擂台上打拳击、魔法原子的熊猫诱骗不雅众列队拍照，鹿明机器东谈主展示的是另一种东西——让整个这些机器东谈主的确"学会干活"的底层基础时局。
3月12日，AWE 2026中国度电及耗尽电子展览会现场，鹿明机器东谈主认真发布FastUMI无试验数采"全家桶"家具体系，同步告示关联家具将链接上线京东平台。本次发布涵盖多模态数采硬件FastUMI Pro、全球首款背包形态数采开发FastUMI Go、第一东谈主称空间数采决议FastUMI Ego、6轴相助机械臂FastUMI Touch，以及全球首个具身数据超市，酿成从数据收集到数据委派的一体化基建体系。
被业界称为"史上机器东谈主最多的一届AWE"的展会现场，各家都在竞相展示机器东谈主能作念什么，而鹿明机器东谈主的回答却是：先把"奈何让机器东谈主学会作念"这件事作念塌实。
数亿小时与一个九垓八埏的GPT-3时刻
张开剩余90%鹿明机器东谈主联席CTO丁琰曾作念过一个统计：约莫需要数亿小时的数据，本事在具身智能领域训出一个GPT-3范围的模子。按照现时市集价钱，这意味着数百亿好意思金的收集资本。
这不是一个笼统的学术估算，而是通盘产业正在直视的现实处境。清华大学的关联测算也印证了这一数目级：若要达到东谈主眼级别的三维感知并已矣对上千类物体的相识，需构建10亿+量级的数据集。
差距如斯悬殊，根源在于具身数据的突出性。话语和图像数据不错从互联网大范围爬取，但具身智能需要的是物理交互数据，不仅包括视觉信息，还需要惯性、触觉、力反应等多模态信号，且必须在全都坐标系下已矣精准对皆。这种结构性的高门槛，让具身数据从一驱动即是稀缺品。
更难题的是，稀缺以外还有质料的罗网。曾有说法以为，早期UMI决议收集的数据中，的确可用的比例可能惟有10%。量不够，又加上良率极低：丁琰将这种逆境刻画为"开卷查验，谜底自己都分离，抄得再多也拿不到高分。"
鹿明机器东谈主从竖立之初，就把切入点放在了这个最难啃的地点。按丁琰的说法，他和团队一驱动就靠近模子和数据二选一的抉择，最终决定先选数据，"弗成上来就训模子"。这一判断在很猛进度上决定了鹿明日后的家具路子。
UMI路子：从门可罗雀到行业共鸣
这次发布的FastUMI全家桶，是配置在UMI（Universal Manipulation Interface，通用操作接口）路子基础之上的。这是一个值得单独讲了了的本领布景。
UMI当先由斯坦福大学、哥伦比亚大学与丰田策动所聚拢提倡，中枢念念路是：通过手捏夹爪、录像头和位姿估狡计法，将东谈主类手势动作径直迁移为机器东谈主可学习的操作轨迹，同期与机器东谈主试验解耦。收集的数据不绑定某一型号机器东谈主，不错复用。
丁琰早在2024年3月就在上海AI Lab启动了这个成见，是大陆最早作念UMI的团队，此后一直迭代于今。彼时，通盘中国大陆险些惟有他们一家在作念这件事，怜惜者寥寥。
变调点出当今外洋：2025年底，外洋具身智能厂商在UMI数采范式下，先后老师出了Generalist的GEN-0、Sunday的ACT-1等模子，初步诠释这条旅途不错跑通。 STCN音信传归国内，通盘行业的眼光赶快转向UMI，开云app下载而鹿明的工业化家具或然在这个节点熟习。
与此同期，遥操作、仿真、UMI多模态传感器会通、视频学习四大收集决议酿成了互异化竞争样式，各方本解析线在资本摒弃、数据精度、场景适配上呈现出彰着分化。
开云官方体育app下载但有少许越来越澄澈：要是追求收集质料就往往要糟跶便携性，要是缩小门槛提高便携性就很难保证数据可用性，现存UMI决议并莫得从根底上处罚"采得的数据能弗成用"这个问题。
FastUMI系列的发布，是鹿明机器东谈主对上述逆境给出的系统性回答。
FastUMI全家桶：五件家具，一套齐全的数据基建逻辑
这次发布的五件家具，并非粗浅的家具线膨胀，而是各自对应一个具体的行业瓶颈。
FastUMI Pro：恶果与资本的基准线
看周到家桶的中枢硬件，FastUMI Pro是全球首款量产的全功能无试验数采系统。以叠衣着为例，遥操作数采需要50秒、资本3-5元；用FastUMI Pro只消10秒、资本不到0.6元。恶果升迁5倍，资本压缩至五分之一，仅狡计硬件资本差距则高达200倍。
但FastUMI Pro的中枢价值不单在于低廉，而在于它对数据质料的系统性保险。丁琰曾撰文分析过多半UMI开发"采不出能老师模子的数据"的原因：中枢硬件性能不及导致信息密度先天受限，开发是传感器组装体而非系统级家具。
FastUMI Pro支撑视觉、深度、动作轨迹等多模态数据同步收集，并通过8谈工业级质料评估体系，快乐只委派100%可Replay的轨迹数据，有恶果高达95%以上。
FastUMI Pro还支撑快速适配市集上数十种不同的机械臂和夹爪，灵验破损了各家机器东谈主试验之间的数据孤岛。
FastUMI Go：把数采职责站塞进背包
2025年，鹿明通过自建数采中心的神志，已已矣10万小时的数据产能。但喻超判断，2026年初部具身模子的数据范围展望将达到100万小时起。从10万到100万，开云app数目级的跳跃仅靠固定数采中心无法已矣。
FastUMI Go恰是为此而生。这款全球首款背包形态的UMI数据收集开发，让数采职责站随东谈主挪动，将收集场景从实验室延迟到工场、超市、旅店、厨房等一切真实场景。硬件规格上，FastUMI Go具备3毫米级空间精度，支撑万古期纷乱运行，1TB腹地存储支撑一周范围化数据存储，同期支撑弹性扩容，并具备及时处理与及时评估才略。
这不仅仅一个便携开发，而是一种数据收集念念路的颐养：从"在实验室里搭建场景"，到"去真实天下里径直采"。数采厂依赖预设场景和法式化经由，这种神志在工业数据中行之灵验，但在具身智能里很难遮盖真实天下中多半非法式、非换取的操作情境，动作容易趋于模式化，数据之间高度同样，老师收益很快出现边缘递减。FastUMI Go试图破损这一天花板。
FastUMI Ego：第一东谈主称视角的空间智能补丁
FastUMI Ego是本次发布中最具本领含量的新品，亦然最值得单独解读的一个。
UMI路子长期以来存在一个结构性空缺：它以"手眼一体"的神志精准纪录操作动作，却对"手在什么环境里动"的感知自然有限。业界曾有疑问："眼在手上，视线是否过于局部？"FastUMI Ego恰是对这一质疑的正面回复。
开发以第一东谈主称视角纪录操作家的空间举止与环境信息。在硬件设想上，FastUMI Ego搭载超广角视觉系统，水平与垂直视场角均突出180度；支撑摆布手寂寞跟踪；通过RGB、IMU与TOF多传感会通算法已矣高精度SLAM定位，空间定位精度达到3毫米级别。整机分量仅235克，秉承平衡配重设想，可万古期纷乱指挥。
最紧迫的突破是：这是全球首款即插即用、无需建图的第一视角决议。开发通过内置空间定位算法已矣自动定位，从第一帧驱动即可进行空间数据收集，并配置纷乱的天下坐标系。这意味着操作家戴上就能用，不需要任何场合预设或标定经由。
丁琰的比方自便而准确："UMI是主食，Ego是维生素，两者统筹兼顾。"前者纪录"奈何操作"，后者匡助模子相识"在什么环境下操作"。两种数据结构的会通，让机器东谈主的老师数据不再仅仅动作序列，而是"情境中的动作序列"。这恰是现时机器东谈主从L1单任务才略迈向L2跨场景泛化才略所需要的数据结构。
FastUMI Touch：最适配UMI的机械臂
FastUMI Touch是鹿明推出的6轴相助机械臂，秉承高解放度设想，具备接近无尽位的通顺才略，并可已矣高精度轨迹Replay。
轨迹复现剖析纷乱，保险老师摒弃可换取、可考证、可范围化。这使FastUMI整套数采体系酿成了硬件闭环：不仅能采数据，还能考证数据，保证数据质料从收集源泉到老师管线的一致性。
FastUMI数据超市：让数据才略成为可委派的基础时局
五件家具中，数据超市的政策兴味最容易被冷落，却可能是长期影响最久了的一步。
全球首个具身数据超市——FastUMI数据超市，将数据委派恶果升迁了30倍。目下已遮盖工业分娩安设、家庭生涯、餐饮、物流仓储、医疗照应等10大主流诈欺场景，40余个任务类型，有恶果高达95%以上。与此同期，鹿明已开发多个法式化数据收集基地，并在2026年启动百万小时数据收集贪图。
这一步的兴味，在于把数据才略从"企业里面壁垒"变为"可流通的法式化商品"。数据超市的出现，是一次主动的生态整合尝试——鹿明试图成为这个产业的数据中台，让通盘行业的老师资本都随之下落。
竞争维度正在暗暗迁移，但新的问题也随之而来
从AWE2026的举座图景来看，机器东谈主产业正在资格一次竞争维度的悄然迁移。
2025年的机器东谈主行业收货斐然，但具身大模子因穷乏现成数据导致开发难度较大，这一问题被明确列为行业靠近的中枢挑战之一。2025-2026年将是行业从考证到起量的要道窗口期。此时，数据基础时局的政策价值被赶快放大。
值多礼贴的是，数据收集赛谈正在变得拥堵。穹彻智能的RoboPocket以手机+夹爪的形态别具肺肠，将收集门槛降至"东谈主东谈主可参与"的进度；智元、宇树、傅利叶等试验厂商也接踵将自身收集的高质料数据集向全球开源，试图以数据生态配置护城河。在这场数据争夺中，鹿明选拔了一条"专科化数据基础时局供应商"的旅途——不造机器东谈主试验，专注为通盘行业提供数据分娩才略。
但这条路并非莫得挑战。最中枢的问题在于：当试验厂商自建数据才略、当开源数据集越来越丰富、当视频学习等新范式捏续缩小收集门槛，第三方数据基础时局供应商的互异化壁垒究竟在那儿？
鹿明的谜底似乎指向两个成见：一是质料——8谈工业级质检体系、100%可Replay的快乐，配置专科数据处事商的信用法式；二是范围——百万小时的数据产能贪图、遍布真实场景的FastUMI Go投放，构建任何单一册体厂商都难以寂寞完成的数据范围上风。
一个真义的历史参照是自动驾驶行业。当先，每家公司都要自建传感器、自研算法、自采高精舆图；尔后，数据标注、高精舆图、仿真平台慢慢出现了专科的第三方供应商，成为行业不可或缺的巨匠基础时局层。具身智能是否会走出雷同的单干演化？谜底大略在这一两年就会初步揭晓。
"在Scaling Law的物理战场上，谁能率先范围化地开采出高纯度的'物理石油'开云体育app，谁就领有了界说下一代通用机器东谈主法式的话语权。"这是丁琰在AWE2026上留住的判断。这句话大略是通盘行业正在面对的最真实的命题。
发布于：广东省
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