2026年伊始，鹿明机器人举办了一场沟通会，会上重磅推出了其自主研发的FastUMI Pro（无本体模仿学习）数据采集系统。UMI技术借助便携式设备，在真实环境中采集人类操作数据，以此训练具身智能机器人，具备低成本、高兼容性以及高效率等显著优势。

此前，UMI作为具身智能数据采集方式，相对较为冷门，而如今已逐渐成为主流。鹿明机器人联席CTO丁琰是国内最早投身于UMI数据采集方式研究与推动的从业者，自2024年博士毕业后便专注于此领域的研究工作。时至今日，UMI已然成为具身智能领域主流的数据采集方式。

据相关介绍，相较于传统的遥操作采集方式，FastUMI Pro凭借创新的硬件架构与软件算法，将单条数据采集时间从原本的50秒大幅缩短至10秒，效率提升了5倍，同时将综合成本降低至传统方法的五分之一。更为关键的是，该系统实现了数据与机器人本体的解耦，能够快速适配市场上数十种不同类型的机械臂和夹爪，有效打破了数据孤岛的局面。

在丁琰看来，数据、算法、硬件构成了一个紧密耦合的系统，其中任何一个环节出现失效，都不可能孕育出优秀的模型。“数据决定了模型的性能表现，硬件则决定了数据的质量高低，而数据又会影响算法的性能，算法反过来又会约束硬件的执行以及数据的设计。由此可见，这三者之间紧密相连、息息相关。”

这也解释了为何有些公司采用UMI数据采集方式时，会产生大量“废数据”，导致模型训练效果不佳。而鹿明机器人的FastUMI Pro从设计之初，就是围绕模型的成功来打造的。

FastUMI Pro集成了专为UMI场景定制的高性能传感器，能够稳定实现60Hz的高频记录，确保多模态信息达到毫秒级的同步。再配合鹿明独创的8道工业级数据质量评估体系，从数据采集的源头就精心提炼出“高纯度黄金数据”，使得数据有效率从行业普遍的70%大幅提升至95%。

据了解，鹿明机器人所制定的数据采集标准，不仅高于行业标准，甚至高于部分企业提出的严苛要求。目前，在全球具身智能领域，超过三分之二的顶尖团队都在使用FastUMI Pro。

据悉，鹿明机器人的数据采集业务已拥有海内外几十家客户，其中不乏全球领先的具身智能算法公司以及顶尖大学实验室等。目前，公司的数据采集与交付能力已接近满负荷运转。

在谈及营收目标时，鹿明机器人创始人兼CEO喻超表示，2026年的目标将达到9位数。

以下为网易科技等媒体与鹿明机器人创始人兼CEO喻超、鹿明机器人联合创始人赵广智以及鹿明机器人CTO丁琰交流的部分内容：

提问：鹿明所遵循的数据质量标准与行业标准存在哪些差异？

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