问题：具身智能走向真实世界，首先遇到的是“数据不够用、数据不好用、数据不通用”。业内普遍认为，机器人要家庭、零售、物流等开放环境中形成稳定操作能力，需要长期、海量、覆盖复杂场景的高质量数据支撑。然而现实中，操作数据主要依赖遥操作或特定本体采集——往往采集周期长、成本高——且不同硬件平台之间标准不一、难以复用，形成“数据孤岛”，制约模型迭代速度与应用推广。 原因：一是采集链条长。传统方式通常需要机器人本体参与、环境建图标定、传感器调试与轨迹对齐等多个环节，前期准备和现场维护耗时耗力。二是通用性不足。数据往往与特定机械臂、夹爪和控制系统深度绑定，迁移到其他平台需重新采集或大幅清洗，导致重复投入。三是规模化生产难。具身数据既要覆盖视觉、深度、动作轨迹等多模态信息，又要保证时间同步、精度一致和可复现性，对硬件架构、算法融合与工程化能力提出更高要求。 影响：数据瓶颈直接影响产业创新节奏与商业化进程。一上，训练数据不足会使机器人复杂场景中出现泛化能力弱、稳定性不够等问题，难以形成可持续交付的产品体验；另一上，采集成本居高不下抬升企业研发门槛，造成资源向少数机构集中，不利于形成开放协作的产业生态。随着具身智能从实验室迈向规模应用，数据基础设施的成熟度正成为衡量产业竞争力的重要指标之一。 对策：针对上述痛点，鹿明机器人在展会上发布FastUMI无本体数采“全家桶”，强调以“数据与本体解耦”为核心思路，构建从采集到交付的一体化能力。该体系包括多模态无本体采集软硬件FastUMI Pro、第一人称视角采集方案FastUMI Ego、协作机械臂FastUMI Touch、背包形态设备FastUMI Go以及面向交易与交付的数据服务模块等，意在把分散的采集流程产品化、标准化。 据介绍，FastUMI Pro面向模型训练对精度、同步与复现的要求，通过传感与算法融合实现较高空间精度，并支持视觉、深度、动作轨迹等多模态数据同步记录，在不依赖特定机器人本体的情况下完成操作数据采集。企业称，相比传统遥操作方式，新方案可将单条数据采集时间大幅缩短，整体效率提升，并显著降低综合成本；同时通过接口与适配机制，能够对接多种机械臂与夹爪，有助于降低跨平台重复采集带来的资源浪费。 此次首次公开亮相的FastUMI Ego突出“第一人称”采集思路，侧重记录操作者在真实环境中的空间行为与环境信息，为模型提供更完整的场景上下文。背包形态的FastUMI Go则面向移动采集需求，强调便携与快速部署，适配更多家庭与商业场景的数据获取。另外，协作机械臂FastUMI Touch强调轨迹复现能力，旨在提升数据可验证性与可规模化复用水平。企业还表示，涉及的产品将陆续上线京东平台，以提升渠道触达与交付效率，推动更广泛的开发者与机构参与数据生产。 前景：业内人士认为，具身智能竞争正从单点算法突破转向“模型、数据、工程、场景”协同。无本体数采若能在精度、稳定性、成本与标准化上持续迭代，有望成为连接多硬件平台、加速数据流通的重要路径。下一阶段，行业仍需在数据安全合规、数据标准统一、评测体系建设以及跨场景迁移能力诸上形成更多共识；同时，如何把“可采集”继续变为“可交易、可评估、可复用”，将决定数据基础设施能否真正支撑具身智能规模化落地。
数据是智能时代的关键生产要素。鹿明机器人的创新不仅解决了行业痛点，也为具身智能的数据生态带来新思路。随着5G、边缘计算等技术的成熟，无本体采集技术或将成为智能制造升级的重要推动力，助力实体经济数字化转型。