来源:互联网 更新时间:2026-06-29 10:05
在发布会上,鹿明机器人联席CTO丁琰发表了题为《FastUMI:具身智能时代的无本体数据基础设施新范式》的主题演讲,系统梳理了具身智能数据采集的发展脉络,并首次对外介绍了FastUMI Ego在具身数据体系中的具体定位和价值。

“具身智能时代,数据才是驱动机器人智能进化的核心燃料。”丁琰在演讲中指出,如果要迎来具身智能的“GPT-3时刻”,行业需要的训练数据规模将高达数亿小时级别。但现实是,当前的数据采集仍然卡在三个关键瓶颈上:成本居高不下、效率完全跟不上、数据孤岛问题严重。这些问题正在成为具身智能进一步突破的重要天花板。
针对这个核心挑战,鹿明机器人选择把突破口放在数据基础设施建设上,推出了全球首款量产的全功能无本体数采硬件产品:FastUMI Pro。和传统的遥操作采集方式相比,

围绕具身智能对真实世界数据的需求,鹿明机器人在这次发布会上正式推出了FastUMI无本体采集“全家桶”产品体系。这套体系由多模态无本体数据采集软硬件系统FastUMI Pro、全球首款即插即用且无需建图的第一人称数采方案FastUMI Ego、最适配UMI的机械臂FastUMI Touch、全球首款背包版UMI数采设备FastUMI Go,以及全球首个具身数据超市FastUMI数据超市组成,形成了一条从数据采集到数据交付的一体化数据基建链条。
先来看看FastUMI Pro。这是一套面向高质量模型训练而开发的多模态无本体数据采集软硬件系统。它通过高性能传感架构实现了毫米级空间精度,同时支持视觉、深度、动作轨迹等多模态数据的同步采集。即使在完全没有机器人本体参与的情况下,FastUMI Pro也能稳定完成操作数据的记录,并且保持数据的一致性与可复现性。

全球首款量产的全功能无本体数采硬件产品:FastUMI Pro
再说FastUMI Ego。这是鹿明机器人推出的第一人称数采方案,也是本次发布会的重磅新品。它以操作者的第一人称视角,完整记录空间行为与环境信息,为机器人模型提供更加全面的场景数据,让模型不仅能学到“手怎么动”,还能看到“周围是什么样子”。

全球首款即插即用、无需建图的第一人称数采方案:FastUMI Ego
为了进一步释放UMI数据的能力,鹿明机器人还带来了6轴协作机械臂FastUMI Touch。这款机械臂采用高自由度设计,具备极高的灵活性和接近无限位的运动能力。更重要的是,它能实现高精度轨迹Replay,轨迹复现流畅稳定,确保训练结果可重复、可验证、可规模化。

更适配UMI的机械臂:FastUMI Touch
在完成了“采(数据采集)-训(策略训练)-推(模型推理)”这条数据基建链条之后,鹿明机器人把下一步的重点放在了“真实场景规模化采集”上——用更多、更真实的场景数据,去推高模型能力的天花板。为此,他们推出了面向真实世界场景的数据采集设备FastUMI Go。
FastUMI Go是全球首款背包形态的UMI数据采集设备。它的设计思路很直接:数据采集系统可以跟着操作者走,这样一来,数据采集的场景就从实验室扩展到了真实世界。从本质上说,它就是一个便携的标准数采工作站,能够把无处不在的物理世界操作数据,高效转化为高质量的训练资源。
在硬件设计上,FastUMI Go具备3毫米级的空间精度,支持长时间稳定运行,能够在复杂环境中持续记录操作轨迹与环境信息。系统还支持弹性扩容,1TB本地存储容量足以支撑一周的规模化数据存储,存储空间不设上限。同时具备实时处理与实时评估能力,让数据采集的效率和质量再上一个台阶。

围绕UMI这条数据路线,行业里一直有些讨论在持续发酵。比如“眼在手上,视野会不会太局部?”再比如“随着Ego数据和灵巧手的发展,UMI路线会不会被替代?”对此,丁琰在发布会上给出了明确的回应:从真实世界任务的角度来看,UMI数据和Ego数据根本不是竞争关系,它们是两种功能互补的数据结构。UMI数据擅长记录精细的操作行为,能够准确捕捉手部动作、操作轨迹以及动作对齐信息,这是训练机器人操作能力的核心数据来源。而Ego数据则以第一视角记录环境信息,可以提供更完整的空间关系、环境布局以及任务上下文,帮助模型理解操作发生的环境背景。

所以,在鹿明机器人的数据体系里,UMI与Ego并非替代关系,而是共同构成了机器人理解真实世界的重要数据来源。丁琰用一个非常形象的比喻来概括两者的关系:“UMI是主食,Ego是维生素,两者缺一不可。”正是在这个理念下,鹿明机器人推出了FastUMI Ego这套第一视角数据采集系统。FastUMI Ego是全球首款即插即用、无需建图的第一人称空间数据采集方案。设备通过内置空间定位算法实现自动定位,从第一帧开始就能进行空间数据采集,并建立起稳定的世界坐标系。
硬件方面,FastUMI Ego搭载了超广角视觉系统,水平和垂直视场角都超过了180度,可以记录下更加完整的操作环境信息;设备支持左右手独立追踪,通过RGB、IMU与TOF多传感融合算法实现高精度SLAM定位,空间定位精度达到了3毫米级别。同时,设备整机重量只有235克,采用均衡配重设计,可以长时间稳定佩戴,大幅降低了第一视角数据采集的门槛。
通过UMI操作数据与Ego空间数据的结合,鹿明机器人正在构建一套更加完整的具身数据结构,让机器人不仅能够学会“如何操作”,还能理解“在什么环境下操作”。
随着FastUMI数采全家桶的发布,鹿明机器人正在加速完善具身数据基础设施体系。通过规模化生产真实世界数据,他们希望持续推动具身智能模型能力的进化,并加速机器人在真实产业场景中的落地应用。
伴随数据需求的持续增长,鹿明机器人目前已经建设了多个标准化数据采集基地,并计划在2026年启动百万小时数据采集计划,进一步扩大真实世界数据的规模。

鹿明FastUMI数据超市界面
在Scaling Law的物理战场上,谁能率先规模化地开采出高纯度的“物理石油”,谁就有机会掌握定义下一代通用机器人标准的话语权。正如丁琰在发布会上提到的,鹿明将持续建设具身数据基础设施,为AI走进物理世界夯实数据底座,推动机器人走进更多真实场景,让具身智能最终走进千家万户。
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